《人工智能通识》-项目4-6 AIGC音频生成应用 - 人工智能伦理案例

A/o6项目4AIGC

音频生成应用机械工业出版社《人工智能通识》配套资源制作：教材编写团队A

IGC用

Ⅲ本课件为《人工智能通识(AIGC

版)》配套教学资源，由编写团队精心打造。为便于教学使用，团队同步提供了丰富的辅助材料，涵盖微课视频、教学课件、实训手册、习题答案、课程标准及程序源代码等。同时，教材配套超星教学示范包，支持一键克隆为网络在线课程，助力高效开展线上线下混合式教学。欢迎联系出版方订购使用。书名：《人工智能通识(AIGC

版

)

》书

号

：978-7-111-79447-9出版社：机械工业出版社主

编

：蓝永健、吴秀红、罗智聪副主编：邓爱玲、王有铭、叶菊、周弢人工智能通识蓝永健吴秀红罗智聪◎主编

(AIGC版)新理念：立德树人，价值引领，有机融入对人工智能相关能力和素养的培养，服务国家战略

新内容：对接国家相关标准，项目引领，合理进行结构编排，内容循序渐进，突出能力培养

断形杰：图文并茂，印刷精美，配套丰富的数字资源，纸质和数字有机融合，易救易学易用PART

FOUR人工智能伦理案例分析算法推荐的伦理反思案例分析算法推荐技术通过个性化信息分发提升了用户体验，但其伦理争议日益凸显。核心问题在于技术“工具理性”与“价值理性”

的失衡：算法以效率最大化为目标，可能忽视公平性、透明

性及社会责任，导致信息茧房、大数据杀熟、内容操纵、侵

犯隐私等问题，以下是国内外几个典型的案例。Level1:

多学科融合备课资源整合(1)爱奇艺诉字节跳动算法推荐侵权案：2022年，字节跳动旗下今日头条利用算法推荐技术推送用户上传的《延禧攻略》侵权短

视频，被法院认定构成帮助侵权，判赔200万元。此案首次明确算

法推荐服务提供者需承担“应知”侵权内容的责任，突破了“技术中

立”抗辩的边界。(来源：虎嗅网，2022)4.人工智能伦理案例分析算法推荐的伦理反思案例分析(2)YouTube算法推荐助长阴谋论传播：YouTube

通过算法推荐，助长了阴谋论的传播，吸引20亿月活用户，超70%观看内容由算

法推荐。其推荐系统扩大分裂性、煽动性视频影响，尽管已采取

措施减少阴谋论视频推荐，但问题依然存在。(来源：36氪，2020)4.人工智能伦理案例分析算法推荐的伦理反思案例分析(3)Meta

公司青少年成瘾算法：2021年3月，

Meta内部调查发现

Instagram

算法会向提及饥饿、瘦弱等的用户推荐厌食症相

关账户，且其高级领导层明知社交比较对青少年有害，却因该类

内容吸引力强而不愿改变算法，遭美国41

州起诉。(来源：澎湃

新闻，2023)4.人工智能伦理案例分析算法推荐的伦理反思案例分析(4)Facebook极端内容推荐事件：平台算法优先推送煽动性内容，导致缅甸罗兴亚人冲突加剧。算法将用户停留时长作为核心指标，

通过实时反馈机制不断强化仇恨言论传播。(来源：搜狐新闻，2018)4.人工智能伦理案例分析算法推荐的伦理反思案例分析分析讨论从人工智能伦理角度来看，算法推荐出现的问题违背了多个伦理原则。一是公平性原则，算法推荐应公平对待所有用户和内容。二是透明性原则，用户有权了解算法是如何做

出推荐决策的，但在实际中，算法的决策过程复杂且不透明。三是责任原则，当算法推荐

出现问题时，责任界定往往不明确。四是无害性原则，算法推荐不应对用户和社会造成伤

害。Level5:生成教学辅助图，让备课更直观算法推荐的伦理反思案例分析思考和建议(1)优化算法设计，融入多维度评估指标。在算法开发过程中，不仅要考虑用户的点

击率和停留时长，还应将内容的合法性、真实性、价值观等纳入评估体系。例如，建立内容

审核机制，对推荐内容进行严格筛选，避免侵权、虚假、有害信息的传播。同时，借鉴多学

科知识，结合社会学、伦理学等，使算法更加全面和科学。(2)增强算法透明性和可解释性。技术团队应致力于开发可解释性强的算法模型，向用户公开算法的基本原理、数据使用方式及推荐逻辑等关键信息，保障用户的知情权。同时，

建立用户反馈机制，及时收集用户对推荐内容的意见和建议，根据反馈对算法进行优化。(3)完善法律法规，加强监管力度。政府应制定和完善相关法律法规，明确算法推荐

服务提供者的责任和义务，对违规行