人工智能伦理导论（第二版）课件 第7章 人工智能应用伦理

第7章

人工智能应用伦理目录CONTNETS7.1人工智能医疗伦理7.2人工智能教育伦理7.3智能军事伦理7.4人工智能内容创作伦理本章学习要点1.学习和理解人工智能医疗中的伦理问题。2.学习和理解人工智能教育中的伦理问题。3.学习和理解人工智能军事中的伦理问题。人工智能伦理问题大部分属于应用中产生的问题。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术的发展，使得人工智能在制造、农业、医疗、教育、军事、网络、商业、金融甚至文艺等各个领域都开始广泛使用。就像基因、纳米、生命等科学技术一样，不可避免地产生伦理问题。人工智能应用伦理问题与传统科技伦理问题区别还是在于人工智能赋能于机器之后，使得机器或系统的属性发生了变化，在代替人类一部分工作或作出决策时容易产生伦理问题。因为人工智能涉及领域极为广泛，本章主要介绍三个比较典型的应用领域，即医疗、教育和军事领域。这三个领域与人类本身直接密切相关，直接影响人的健康、教育乃至生命。通过本章的学习，可以更具体而深入地认识和理解人工智能在应用过程中产生的伦理问题。学习导言7.1人工智能医疗伦理医学伦理学是运用伦理学的理论和研究方法，以人、社会和自然为研究对象，尊守病人利益第一、尊重病人、公平公正等基本原则的应用伦理学分支。其目的之一是用来评价医务人员的医疗行为，目的之二是评价人类对医学的研究是否符合道德标准。7.1.1人工智能应用与医学伦理1.医学伦理学

医疗伦理学基本问题与理论体系医疗伦理学主要有三个最基本的问题：由于医疗利益冲突而提出的“应该”问题，由于医学伦理学难题而引发的“应该”问题，由于医学伦理学观点理论不一致产生的“应该”问题。

医疗伦理学三个基本问题围绕这三个基本问题，医学伦理学主要是针对人的生命和行为规范两个方面进行研究，形成的理论体系思考构成医学伦理学的基本原理。

医学伦理学主要研究领域由这三个问题分别引发的主要医学伦理学观点包括生命神圣观、生命质量观与生命价值观、人道观和权利观等。

主要医学伦理学观点目前，医学理论体系中应用较多的是后果论、道义论和德行论三个基本伦理学理论。

基本伦理学理论应用2.人工智能在医疗领域的应用人工智能医疗的起源与发展人工智能技术在20世纪中后期开始引入医学领域，那一时期的研究人员提出并开发了许多临床决策支持系统，以辅助人们进行病史的记录和疾病的分类，作为简单的数据统计工具进而提升诊断效率。人工智能医疗的核心价值从中体现出人工智能能够更快、更准确地解决临床诊断问题，并提供更精确的治疗方案。0302人工智能医疗的现代应用进入21世纪，随着人工智能的快速发展，人工智能技术已经开始被大规模应用于医疗相关行业中，在辅助诊断、医学影像识别以及疾病的预防检测等方面取得长足进展。通过大数据的采集、分析以及应用，医疗工作者可以通过人工智能系统完成一些检测类的重复劳动，并且辅助诊断和治疗方法的决策，从而更加高效、精准的为患者提供诊疗服务。01图像识别技术作为智能技术引入医学领域的标志性技术之一，能够有效的帮助解决影像医生数量不足、漏诊率和误诊率高、阅读效率低、耗时长等问题（如图7.1所示的一种医疗图像诊断系统）。目前，人工智能技术已经成为了医疗诊断和治疗的常规辅助工具，在医学影像、药物研发、疾病风险预测等方面得到了普遍的应用，对提高医疗资源配置，降低医疗成本，提高治疗效率发挥着重要作用。同时，机器学习算法广泛应用于医学图像分析、假肢控制、疾病诊断等领域，取得了显著的成绩。将人工智能用于医学领域，对于提升医疗质量，增进医疗效能，具有无以估量的价值。然而，随着人工智能在医学领域的广泛应用，人工智能在诊疗过程中出现的伦理问题逐渐增多。因此，必须考虑人工智能在医疗发展和应用方面的伦理道德问题。智能医疗伦理或人工智能医学伦理就是人工智能在医疗发展和应用中出现的伦理道德问题。1.隐私和保密人工智能在医学领域的应用主要基于医疗大数据，患者的几乎所有信息都储存于医疗大数据库之中，包括了就诊记录、过往病史、过敏史、遗传病史以及各项体检数据等信息。这些数据是实现精准医疗的基础。为使患者得到更精准及个体化的医疗服务，极大地方便患者就诊，医疗机构需要进行共享医疗记录。共享医疗记录需要将各种健康数据与病例信息上传至统一的信息系统，人工智能通过数据分析迅速给出精准的医疗方案，这样，智能医疗系统将掌握大量的个人健康数据。这些数据都是患者个人隐私的内容。虽然人工智能在共享医疗记录中占据优势，能够提升效率与服务质量，但个人隐私泄露的风险却随之不断增大，这是当前面临的主要挑战。7.1.2人工智能医疗的伦理问题01020304这些风险包括：①患者数据被二次使用；②患者数据的部分性流失；③患者数据的访问权限；④数据匿名化的有效性和完整性；⑤数据是否可能被不正当的使用；⑥数据是否被他人用于牟取利益。医疗大数据的主要风险类别风险引发的核心问题具体风险案例分析而如何协调隐私保护和数据获得之间的平衡，是智能医疗面临的重要问题。智能医疗面临的关键平衡例如：人工智能收集健康数据的方法都是一样的，但有些人可能会利用这种方法获取健康数据，并从中分析出某种疾病的风险，将此结果卖给一些保险公司达到谋取个人不正当利益。因此，医疗大数据的搜集和使用必然会涉及到广大病人的隐私，这就涉及到如何保护个人数据和隐私权，如何处理信息共享与个人隐私之间的关系等问题。因此，对患者数据的使用必须遵从知情同意的要求，若没有经过患者授权，任何组织或个人不得将患者数据挪于他用，更不得利用患者数据牟取个人私利，这是对患者隐私数据保护最基本的道德要求。只有在充分保护个人信息安全的基础上，透过推动大数据和人工智能的规范治理，有效利用及运用数据和人工智能技术来提高医学科学水平、促进公共卫生安全及发展产业运用才是可能的。2.算法歧视和偏见设计者的偏见影响数据质量的重要性算法反映的社会差异与其他领域应用深度学习算法等技术类似，智能医疗系统学习所用到的训练数据是训练模型的教材，数据的质量直接决定了学习结果。特别是当设计者存在某种特定疾病、性别、种族等偏见和歧视时，人的主观判断和某些观念可能融入其中，智能医疗系统产生的结果就会复制并放大这种偏见和歧视。算法通常可以反映现有的种族或性别健康差异。这种暗藏在算法设计中的偏见要比人为偏见和歧视隐晦得多。训练数据的潜在问题训练智能医疗系统的数据可能并不真实地反映客观的实际情况，也可能潜藏着不易被察觉的价值偏好或风俗习惯，导致训练数据被污染，从而被智能医疗系统所继承。《科学》杂志曾报道，美国卫生系统依靠商业预测算法来识别和帮助有复杂健康需求的患者。该算法有明显的种族偏见，在给定风险分数下，黑人患者比白人患者病情更严重，但是实际上根据系统预测结果，黑人获得的补助比例比白人低很多，如果这个差别得到弥补，将使黑人患者获得额外帮助比例从17.7%提高到46.5%。这一数据揭示出黑人在患病更重的情况下反而得到更少的补助，凸显了算法在资源分配中存在的显著不公与种族歧视问题。算法偏见现象的实例这种歧视和偏见产生的原因是算法是根据大数据预测医疗费用而不是预测疾病的轻重。算法的设计目标聚焦于费用预测，而非直接评估健康状况的严重程度，导致其依据历史医疗支出数据构建模型，而历史上黑人群体因系统性不平等往往获得较少医疗资源、支出较低，算法因而错误地将低费用与低健康需求关联，持续复制并加剧了原有的种族不平等结构，使得病情更重的黑人患者被系统性地低估和忽视。算法偏见产生的根源此外，对于少数受过外部创伤或者残障人士来说，智能医疗系统可能并不能给他们带来正确、高效的诊疗体验。这可能会让医生和患者失去对于智能医疗系统的信任，导致临床医生不愿意将其应用于临床决策中，患者也由于对系统偏见的疑惑而不愿意接受智能诊疗系统的结果。3.依赖性医疗机构过多的使用机器，是否导致病人缺乏人性关怀？会不会造成新的心理和生理依赖性？这是一个新的智能医疗伦理问题，传统医疗领域并不存在这类问题。但是，如果从医人员过多地依赖人工智能精确的医学影像识别、大数据处理等能力，可能会降低医生自身的对医学理论和新的医学问题的研究、学习兴趣，从而降低医学水准，导致医师对人工智能技术的过分依赖，进而导致医学技术本身停滞不前。过度依赖智能医疗的潜在风险智能医疗诊断系统依靠深度学习技术和强大的洞察力，快速处理海量信息，辅助医生提供最优的诊断建议和个性化治疗方案，提高诊疗效率和准确性，同时降低医生工作负荷。医生将有更多的时间用于患者的沟通和临床科研。除了提高诊疗的准确性，智能医疗器械、系统的应用还有助于提升医生的信心。智能医疗的优势与积极影响4.责任归属

问题背景虽然智能医疗技术越来越向智能化、精准化方向发展，但其应对突发情况的反应处置能力问题还需进一步研究。

案例引出以手术为例，医生使用手术机器人为患者进行手术过程中（如图7.2所示，世界最著名的达芬奇手术机器人与医生协同手术），假如因为机器故障导致患者瘫痪甚至死亡，在这种情况下，责任方应该如何判定？是设计者、手术机器人还是使用者？

不同学术观点有学者认为手术机器人的使用者和开发者应该对手术机器人带来的不良后果负责。也有学者认为手术机器人承担道德责任。如果手术机器人是道德主体，它能否承担道德责任？

现实责任认定假如手术机器人已经成为道德主体。鉴于目前人工智能处于弱人工智能阶段，手术机器人尚未拥有意识，无法成为道德主体，设计者或者制造者应该成为医疗事故责任主体；二是人为操作失误导致医疗事故情况，使用者（医院或者医务人员）应该成为医疗事故责任主体。图7.2达芬奇手术机器人由于不具备产生民事法律关系的主体资格，包括手术机器人在内的各种智能医疗器械仅能被认定为辅助医生诊断的医疗器械。相对于普通的医疗器械产品，智能医疗器械具有复杂的设计、算法和医疗大数据。在当前不同的医疗细分领域并没有一个统一的人工智能技术和安全标准，导致智能医疗器械瑕疵鉴定成为空白。由其引发医疗事故或设计、操作失误后的责任难以界定。目前，我国的政策法规还没有赋予人工智能处方权，其给出的结论只能作为辅助诊疗的判断依据，而由此产生的误诊、漏诊也没有明确界定由谁承担责任。当前法律法规的局限误诊、漏诊常常会引发医疗纠纷，而这些纠纷的处理首先要分清其中各方应当承担的责任。责任到底是在当值医师、对应医院还是诊断系统的开发单位身上的问题，究竟如何划分目前并没有合适的法律法规予以具体认定和解读。医疗纠纷与责任划分困境2018年9月以来，有230家医院用户的IBM沃森诊疗系统因诊断错误、开不安全药物而不断受到质疑。其主要原因在于沃森诊疗系统用于训练的真实病例数太少，导致德州安德森肿瘤中心在花费巨额投资后不得不选择放弃该项目。IBM沃森诊疗系统的案例问题在一线临床实践中，人工智能的自我判断能力以及它的自主性，使得侵害主体、归责对象的认定变得更为复杂。因此，智能诊疗的责任归属问题势必要有更明确的规范，毕竟惩罚一部机器甚至销毁一位超级智能医生对于所造成的伤害都没有实质上的帮助，如何能够透过建立完整的责任制度来让技术更精准、管理监督更到位、使用人更信任，减少事故避免憾事才是人类福祉。案例：如何将人类医学的伦理价值观念加入到医学人工智能是一个极其复杂的问题,因为人类医学的伦理观念是很复杂的,不同地区和不同文化都存在差异。人工智能医疗伦理是建立在人道主义基础上的一种持久稳定的理论模型。相较于人类医务工作者,智能医疗系统有着人类医务工作者不可比拟的学习能力,如果能够将道德判断与自我学习模式相融合于智能医疗系统,将会更加有助于智能医疗道德体系的构建。智能医疗伦理道德标准的建设应当将人类医学的伦理价值观念融入到人工智能医疗体系中,智能医疗系统的伦理判断决策应当以人类医学的伦理价值观念为准则。人工智能医疗应用应当遵守基本的伦理原则,这些基本原则一方面符合传统医学伦理要求,另一方面也体现人工智能技术在医疗方面的应用而带来的特殊性。7.1.3人工智能医疗伦理原则世界卫生组织（WHO）于2021年6月28日发布了第一份关于在医疗卫生中使用人工智能的指南《医疗卫生中人工智能的伦理和管治》。这份150页的指南阐述了人工智能伦理使用的六项原则，其中一些原则与现有的使用和监管形成鲜明对比。指南报告认可了一套关键的伦理原则。WHO希望这些原则将被用作政府、技术开发商、公司、民间组织和政府间组织的基础，采用合乎伦理的方法来适当地将人工智能用于医疗卫生，其中包括六项原则。自主原则要求使用人工智能技术或其它计算系统不会影响人类的自主性。在医疗保健方面，这意味着人类应该继续控制医疗保健系统和医疗决策。尊重人类自主性需要确立相关职责，为了安全、有效地使用人工智能系统，有关部门确保能够提供所需的信息，并确保人们了解此类系统在医疗中发挥的作用。尊重人类自主性还需要通过适当的数据保护法律框架保护医疗隐私和保密性并获得有效的知情同意。保护人类自主权人工智能技术的设计者应符合明确定义的使用案例或适应症的安全性、准确性和有效性的监管要求。应提供人工智能医疗实践中的质量控制措施，以及随着时间的推移不断改进人工智能系统质量。人工智能技术不应导致人类精神或身体伤害。人工智能技术不应伤害人类0102人工智能技术应该为开发者、医疗专业人员、患者、用户和监管机构所理解或了解。提高人工智能技术的透明度和使人工智能技术具有可解释性是两种广泛的增强可理解性方法。透明度要求在设计或部署人工智能技术之前发布或记录足够的信息，并且此类信息有助于就技术的设计方式、应该或不应该以及如何使用进行有意义的公众咨询和辩论。人工智能技术应该根据其面对的解释对象的理解能力进行解释。透明度与可解释性人类需要对人工智能系统可以执行的任务以及它们可以实现所需性能的条件进行清晰、透明的规范。尽管人工智能技术用于执行特定任务，但利益相关者有责任确保其能够执行这些任务，并确保在适当条件下由经过适当培训的人员使用医疗人工智能系统。患者和临床医生有权利评估人工智能技术的开发和部署。通过建立专人监督的方式实现算法的监管。如果人工智能技术出现问题，就应该追究相关方面的责任。对于受到算法决策不利影响的个人和群体，应该建立适当的机制进行纠正。问责制0304包容性要求人工智能医疗系统能够被尽可能广泛地适当、公平地使用，不论年龄、性别、收入、种族、民族、能力或受人权法保护的其他方面特征。与任何其他技术一样，人工智能技术应该尽可能广泛地共享。人工智能技术不仅适用于高收入水平的国家，还应适用于中低收入水平的国家。人工智能技术应该最大限度地减少提供者和患者之间、决策者和民众之间的权利差距，以及创建和部署人工智能技术的公司、政府与使用人工智能技术的公司和政府之间的权力差距。确保包容性和公平性人工智能系统的设计应尽量减少其对环境的影响并提高能源效率。也就是说，人工智能的使用应符合全球减少人类对地球环境、生态系统和气候影响的努力。可持续性还要求政府和公司解决可能的存在人工智能医疗中断使用的风险，包括培训医护人员熟练使用人工智能系统。监控和评估人工智能医疗系统可持续性0506AI医疗诊断系统的快速发展和广泛应用为医疗健康领域带来了革命性的变化，但同时也引发了关于系统可信度和责任归属的深刻讨论。随着深度学习、医学影像识别、大语言模型等技术在诊断领域的应用日益成熟，如何确保AI诊断的准确性、可靠性和可信度，以及如何合理分配相关责任，已成为医疗AI发展中的核心伦理和法律问题。7.1.4AI医疗诊断的可信度与责任1.AI医疗诊断可信度的多维度挑战医疗诊断的特殊性使得对AI系统可信度的要求格外严格。与其他领域的AI应用不同，医疗诊断的错误可能直接关系到患者的生命安全和健康福祉。因此，建立全面的可信度评估体系成为确保AI医疗诊断系统安全有效应用的关键前提。算法透明度和可解释性是影响AI医疗诊断可信度的重要因素。传统的深度学习模型往往被视为"黑盒"，医生和患者难以理解AI系统是如何得出特定诊断结论的。这种不透明性在医疗场景中尤为问题，因为医生需要理解诊断依据才能做出合理的临床决策。算法透明度与可解释性的重要性近年来，可解释AI技术在医疗领域得到广泛关注，研究者开发了各种技术来解释AI的诊断过程，如注意力机制可视化、特征重要性分析、梯度反向传播等方法。可解释AI技术的发展临床验证和监管审批是确保AI医疗诊断可信度的重要环节。与传统药物和医疗器械类似，AI诊断系统需要经过严格的临床试验和监管审查才能投入使用。美国FDA、欧洲EMA、中国NMPA等监管机构都建立了专门的AI医疗器械审批流程，要求提供充分的安全性和有效性证据。然而，AI系统的持续学习特性使得传统的一次性审批模式面临挑战，需要建立持续监管和动态评估机制。临床验证与监管审批数据质量和代表性是影响AI诊断可信度的根本因素。AI系统的性能严重依赖于训练数据的质量和多样性。如果训练数据存在偏见、不完整或不准确的问题，AI系统的诊断结果可能会出现系统性错误。特别是在医疗领域，不同人群、不同地区、不同设备产生的医疗数据可能存在显著差异，这要求AI系统具备良好的泛化能力和适应性。数据质量与代表性2.诊断准确性与可靠性评估性能监控维护010203准确性评估体系多中心、大样本的临床研究是验证AI诊断系统可靠性的金标准。Google的糖尿病视网膜病变筛查系统、IBMWatsonforOncology等都经过了大规模的临床验证。这些研究需要在不同的医疗机构、不同的患者群体中进行，以确保系统的普遍适用性。建立科学的诊断准确性评估体系是确保AI医疗系统可信度的基础。这包括敏感性（真阳性率）、特异性（真阴性率）、阳性预测值、阴性预测值等传统指标，以及更复杂的性能评估方法。实时性能监控是维护AI诊断系统可信度的重要手段。由于医疗数据的分布可能随时间发生变化，AI系统的性能也可能出现漂移。建立持续的性能监控机制，及时发现和纠正性能下降，对于维护系统可信度至关重要。临床研究验证3.错误类型与风险管理假阳性错误的后果假阳性错误可能导致不必要的治疗、患者焦虑和医疗资源浪费。例如，癌症筛查中的假阳性可能导致患者接受不必要的侵入性检查或手术。假阴性错误的后果假阴性错误可能导致疾病被漏诊，延误治疗时机，在某些急重症中可能产生致命后果。风险分层管理策略风险分层管理是应对AI诊断错误的重要策略。对于不同风险级别的诊断决策，应该设置不同的确信度阈值和人工干预机制。高风险诊断需要更高的确信度和强制性的人工复核，而低风险筛查可以接受较高的错误率以换取效率提升。诊断错误类型分析AI医疗诊断中的错误主要包括假阳性（误诊）和假阴性（漏诊）两种类型，不同类型的错误在不同疾病中的严重程度不同。4.责任归属的复杂性AI医疗诊断中的责任归属是一个极其复杂的法律和伦理问题。传统的医疗责任主要由医生和医疗机构承担，但AI系统的引入使得责任链条变得复杂，可能涉及AI开发商、医疗器械制造商、医疗机构、医生等多个主体。随着AI技术在医疗影像识别、辅助诊断和个性化治疗等领域的深入应用，其决策过程的不透明性、算法可能存在的偏见以及系统故障风险，都使得清晰界定各方责任变得尤为困难。这要求法律法规、行业标准和社会伦理共识必须同步发展，以建立一个权责明确、公平公正的责任认定与分担框架，从而保障患者权益、促进技术创新并维护医疗系统的稳定运行。AI医疗责任01医生责任的演变是AI时代医疗责任讨论的核心。在AI辅助诊断模式下，医生仍然是最终的决策者，需要对诊断结果负责。但这要求医生具备评估AI建议合理性的能力，理解AI系统的局限性，并在必要时能够质疑或推翻AI的建议。医学教育需要相应调整，培养医生的AI素养和批判性思维。医生责任的演变0203AI开发商的责任界定AI开发商的责任范围需要明确界定。开发商应该对AI系统的设计缺陷、训练数据问题、算法偏见等承担责任。但对于正确使用AI系统后产生的诊断错误，开发商的责任程度存在争议。建立清晰的产品责任界限和相应的保险机制对于保护各方利益至关重要。04医疗机构的责任角色医疗机构在AI诊断责任中也扮演重要角色。机构有责任确保AI系统的正确部署、维护和使用，提供必要的培训和质量控制，建立有效的风险管理机制。机构还需要建立AI诊断的伦理审查和监督机制。5.监管框架与标准制定建立适应AI特点的医疗器械监管框架是确保诊断可信度的制度保障。传统的医疗器械监管模式主要针对静态的硬件设备，而AI系统具有持续学习和动态更新的特点，需要新的监管思路。监管框架建立的必要性持续监管机制的建立是AI医疗监管的重要创新。由于AI系统可能通过持续学习改变其行为，需要建立上市后监管机制，要求开发商定期报告系统性能，监管机构可以根据真实世界数据评估系统安全性和有效性。持续监管机制的建立风险分类监管是目前广泛采用的方法。根据AI系统的风险级别，设定不同的审批要求和监管强度。高风险的诊断AI需要更严格的临床验证和监管审查，而低风险的辅助工具可以采用相对简化的程序。风险分类监管方法6.国际标准与最佳实践标准制定机构的作用国际标准化组织和专业学会在AI医疗诊断标准制定方面发挥了重要作用。主要标准与指导原则ISO/IEC23053、IEEE2857等标准为AI系统的伦理设计和隐私保护提供了指导。WHO的AI健康指导原则强调了AI系统应该增强而非替代医疗专业人员的判断。临床指南的更新临床指南的更新是确保AI诊断合理使用的重要措施。各专业学会需要更新临床实践指南，明确AI系统在诊断流程中的作用和地位，为医生提供使用AI的标准操作程序。7.1.5医疗AI的数据隐私保护医疗AI系统的发展严重依赖于大量的患者健康数据，这些数据包含了极其敏感的个人信息，如疾病史、基因信息、生理参数、治疗记录等。医疗数据的特殊敏感性和AI系统对数据的大量需求之间的矛盾，使得数据隐私保护成为医疗AI发展中最重要的伦理和技术挑战之一。如何在保护患者隐私的同时，充分利用医疗数据推动AI技术发展，需要技术创新、法律规范和伦理指导的协调配合。1.医疗数据的特殊敏感性医疗数据具有其他类型数据所不具备的特殊敏感性。首先，医疗数据直接关系到个人的身体健康和生命安全，泄露可能对患者造成心理创伤和社会歧视。其次，医疗数据具有长期性特征，一个人的健康状况和疾病史可能影响其终身的保险、就业、社会关系等各个方面。再次，基因数据等信息不仅涉及个人隐私，还可能影响其家族成员的隐私权益。医疗数据的特殊敏感性医疗数据的综合性使得隐私保护更加复杂。现代医疗记录不仅包含临床数据，还包含影像资料、基因序列、生活方式信息、社会经济背景等多维度信息。这些信息的组合可能形成极其详细的个人画像，即使单一数据去标识化，组合数据仍可能被重新识别。医疗数据的综合性2.数据收集中的隐私挑战知情同意的复杂性是医疗AI数据收集面临的首要挑战。传统的医疗知情同意主要针对特定的治疗或研究，而AI系统可能将数据用于多种目的，包括训练新的模型、改进现有算法、开发新的诊断工具等。如何在数据收集时就充分告知所有可能的用途，并获得患者的有效同意，是一个复杂的伦理和法律问题。知情同意的复杂性01动态同意机制是解决这一问题的重要方向。这种机制允许患者在数据收集后的不同时间点，对数据的不同用途给予或撤回同意。技术上，这需要建立灵活的数据管理系统，能够根据患者的同意状态动态调整数据的使用范围。二次使用的伦理考量是另一个重要问题。医疗数据通常首先为临床治疗目的而收集，然后可能被用于AI研究和开发。这种二次使用需要考虑原始同意的范围，以及是否需要获得新的同意。一些法律框架允许在特定条件下进行二次使用，但需要满足严格的隐私保护要求。动态同意机制的解决方案0202二次使用的伦理考量3.数据去标识化的挑战与局限数据去标识化是保护医疗数据隐私的传统方法，但在AI时代面临新的挑战。简单的去标识化方法，如删除姓名、身份证号等直接标识符，已经不足以保护隐私。现代AI技术能够通过分析准标识符（如年龄、性别、邮编等）的组合来重新识别个人身份。k-匿名、l-多样性、t-接近性等隐私保护技术被应用于医疗数据的处理中。这些技术通过泛化、抑制等方法减少数据的识别性，但可能影响数据的实用性。如何在隐私保护和数据实用性之间找到平衡，是医疗AI面临的持续挑战。合成数据生成是一个新兴的解决方案。通过生成对抗网络（GAN）等技术，可以生成在统计特征上与真实数据相似但不对应任何真实个人的合成医疗数据。这些合成数据可以用于AI训练，同时避免真实患者数据的泄露风险。

数据去标识化面临的挑战

增强型隐私保护技术

合成数据生成的新兴方案4.先进隐私保护技术的应用差分隐私的应用差分隐私技术在医疗AI中得到越来越多的应用。这种技术通过在数据查询结果中添加精心设计的噪声，确保单个个体的参与不会显著影响查询结果，从而保护个体隐私。在医疗研究中，差分隐私可以用于发布疾病统计数据、药物效果分析等，在保护患者隐私的同时支持公共卫生研究。联邦学习的应用联邦学习技术为医疗AI的隐私保护提供了革命性的解决方案。这种技术允许多个医疗机构在不共享原始数据的情况下协同训练AI模型。每个机构在本地训练模型，只共享模型参数或梯度更新，这样既能利用分布式数据的优势，又能保护每个机构的数据隐私。同态加密的应用同态加密技术使得在加密数据上进行计算成为可能。在医疗场景中，这意味着可以在不解密患者数据的情况下进行AI模型训练和推理。虽然目前同态加密的计算开销较大，但随着技术的发展，其在医疗AI中的应用前景广阔。5.患者权利与数据控制

数据主体权利的法律核心数据主体权利的实现是现代隐私保护法律的核心要求。患者应享有的权利在医疗AI场景中，患者应该享有访问权（了解自己的数据如何被使用）、更正权（纠正错误数据）、删除权（要求删除数据）、限制处理权（限制数据的特定用途）等权利。数据携带权的特殊意义数据携带权在医疗领域具有特殊意义。患者应该能够以结构化、常用的机器可读格式获得其医疗数据，并有权将这些数据传输给其他医疗提供者或研究机构。这不仅保护了患者权利，也促进了医疗AI生态系统的开放性和竞争性。7.2人工智能教育伦理7.2.1人工智能教育与人工智能教育伦理泛指对社会各类非专业对象或各级各类受教育者开展人工智能的学习和理解教育教学。也就是人工智能的基本思想、概念、原理及应用等基本知识方面的教育，包括人工智能科普教育。（1）社会普及教育在讨论人工智能教育伦理问题之前，首先理解人工智能教育的含义。人工智能教育是近几年发展起来的教育领域的新方向。

人工智能教育的定义人工智能专业教育教学。也就是经国家教育部批准高校设立的人工智专业，培养掌握一定理论、方法和技术的专业人才。目前，国内有近千所高校大学、高职院校开设了智能科学与技术、人工智能专业及机器人工程、大数据等其他相关专业。（2）专业人才培养人工智能技术在教育领域的应用，辅助提升教学手段、方法，包括如何将人工智能技术用于人工智能教学本身，也称为智能教育或智能技术辅助教育。（3）技术辅助应用

人工智能教育三方面含义：人工智能教育伦理人工智能教育伦理的内涵前两个方面可以看做是关于人工智能内容和意义教育，第三方面是关于人工智能技术在教育教学的应用。这三个方面都涉及伦理问题。前两个方面涉及的伦理可以称为人工智能内容教育伦理，第三个方面涉及的伦理问题就是智能教育技术伦理，这三方面问题统称为人工智能教育伦理。人工智能教育伦理与传统教育伦理在传统教育伦理领域，基本原则主要包括：（1）能否给教育活动的全体利益相关者带来福祉；（2）能否明辨是非善恶标准；（3）是否尊重教育公平和教育正义；（4）是否保护人的教育权、自由权和隐私权等基本人权；（5）是否尊重人，是否维护人的道德尊严；（6）是否履行教育的道德责任与义务等基本原则。传统教育伦理主要强调的是教育者及教育过程中的伦理原则。相比传统教育伦理，由于人工智能教育涉及更多元化的问题，其伦理问题变得更为复杂。0102人工智教育伦理风险与问题可分为三类：第一类是技术伦理风险与问题。包括所有人工智能应用领域都要共同面对的伦理风险与问题，如第二章中讨论数据伦理与第三章讨论的算法伦理。在人工智能教育中，有关教育决策是以教育数据为基础。如果教育数据采集不全或是存在信息偏差，那么教育决策结果就会出现偏见或歧视。教育部门作为公权力部门，对学生等教育对象的涉及个人及家庭身份、生理、疾病等方面的隐私数据获取和管理更为容易，存在潜在的隐私泄露风险。人工智能教育算法伦理主要涉及算法设计的科学性，人工智能教育决策系统做出的道德决策和方法选择等方面的问题。第二类是利益相关伦理问题。即人工智能在教育领域应用时要专门面对的特殊伦理风险。这些问题主要表现在教师角色扮演与职业道德、教育价值与教育公平、智能化师生间伦理关系、使用者与人工智能的伦理关系等方面。人工智能教育需要确定涉及哪些利益相关者，其利益相关者同样应该包括这些角色。在构建智能教育系统的过程中，需要同时考虑系统创建者、教师、学生和监测员等利益相关者的伦理问题。第三类是人工智能伦理教育问题。单击此处添加标题本节中主要从人工智能技术在教育领域应用角度，介绍智能技术教育伦理、以及人工智能伦理教育等问题。通过高校设立的专业培养人工智能专业人才，使其掌握一定的理论、方法、技术及伦理观念。高校专业人才培养社会普及与伦理教育对全社会开展人工智能教育，使人们理解人工智能技术及应用对社会、个人的影响，比如人工智能技术的发展可能造成一部分传统就业岗位消失、一部分人实业等影响。鼓励人们人工智能带来的社会变革做好思想和行动准备。

对本书的内容学习实际正是人工智能伦理教育的一部分。1.智能教育技术的作用凭借其高度智能化、自动化和高精准性的数据分析处理能力与主动学习能力，人工智能教育技术及系统能够承担一部分过去只有教师、管理者才能够胜任的工作。人工智能教育技术的优势在教育领域中应用的人工智能技术大致包括：知识表示方法、情感计算、生物特征识别（语音识别、指纹识别、人脸识别）、可穿戴技术、视觉计算、机器学习、图像识别、推理机、深度学习、神经网络等。当前，人工智能的教育应用主要通过技术平台得以实现，技术平台的设计首先依据技术特性对智能技术进行分化，再根据不同的教育需求和社会场景对分化的技术进行系统综合，以服务多样化的教育需求。人工智能教育领域的技术构成7.2.2智能教育技术伦理问题人工智能教育应用的技术实现平台1.智能教育技术的作用其具体作用包括如下几方面：自适应学习环境构建构建自适应学习环境，分析和诊断学习者的学习风格、学习需要，为他们提供自适应学习支持服务。教学决策辅助利用决策管理技术辅助教师的教学决策和学习者的学习决策。0506情感需求识别利用情感检测技术自动识别学生的身体动作和面部表情，识别学生学习过程中的情感需求，提供个性化情感支持。多角色模拟模拟教师、管理者、学习伙伴、合作者和竞争者等不同的角色，促进交流与合作。0304问题自动解答利用基于自然语言处理和深度学习的自动问答技术，能够自动回答学生提出的问题。学习自动评价自动评价学生的学习与作业，并提供符合其认知状态的反馈和支持。01022.智能教育技术应用引发的伦理问题

第一类智能教育技术伦理问题主要包括如下。(1)数据引发隐私问题智能教育系统的正常运行需要大量数据的支持,因而需要记录大量关于学习者的能力、情绪、策略和误解等方面的数据,其中涉及很多新的隐私伦理问题。在数据的分析和处理过程中是否会涉及数据意外泄露的问题,教师和学生应该在何种程度上控制自己的数据,保护自己不受到伤害和歧视。如今教学系统功能愈发智能和丰富,不仅仅可以通过指纹、人脸、声音等生理特征识别用户身份,还能够搜集和记录环境信息,如图7.3所示,某中学利用人脸识别技术检测学生到校情况。智能教育系统掌握了大量的个人行为信息,如果缺乏隐私保护,就可能造成数据泄露。如果这些数据使用得当,可以提升学习服务的支持效果,但如果某用户出于某些目的非法使用行为信息,会造成隐私侵犯,甚至是违法事件。因此,设计智能系统时需要纳入隐私保护功能。图7.3某中学利用人脸识别检测学生到校情况（2）算法导致偏见问题因此，对于教育大数据，应该如何分析、解释和共享，如何纠正可能对个别学生的合法权利产生负面影响的偏见（有意识和无意识的），尤其是在考虑到种族、社会地位和收入不平等的情况下，是需要认真对待的问题。应对偏差的思考方向再好的算法也不能完美反映客观实在，其中必然存在诸多偏差与偏见。各种计算模型为了让教育过程、教育对象、教师行为便于量化分析，必然对其进行提炼，去除各种无法处理的复杂因素，再赋予看似合理的某些数值，以便将其纳入算法公式中。可计算的东西都由算法分析处理，而不可计算的东西则被摒弃，取舍之间算法的偏见就产生了。设计者与用户面对的将是一堆可以得出某种答案的主观偏见与程序。算法偏差的产生根源目前，人工智能主要通过深度学习等算法进行学习和训练，

基于过去记录的历史数据作出决策和判断。如果利用人工智能算法对学习者及其学习进行评价，那么只能根据过去的标准和方法，

如特定历史文化背景下的成功衡量标准来进行，

这将会使学习算法不可避免地产生历史或文化的偏差与偏见，局限于依据历史案例的平均化数据进行处理，而在处理具有创造性和创新性的学习活动过程方面面临极大的挑战。算法偏差的具体表现人脸识别产品在识别不同性别人群的准确率存在差异，三个产品识别男性受试者的准确率均高于识别女性受试者。换句话说，常见的人工智能技术产品尚无法对学生的表情作精准的情绪判断，学生的年龄、性别、长相等都可能影响判断的准确性。目前也尚未有可靠的研究证明人工智能教育产品所采集的学生情绪和行为特征与其学业成绩、个人发展有必然的联系，不少企业还只是处于希望通过数据研究证实存在关联性阶段，其所给出的报告不具备学理可信度。但是如果学校管理层或老师在半信半疑中开始基于这些数据做决策，都可能造成偏见或歧视，从而给学生可能带来巨大的心理伤害。

（3）算法导致教育形式化问题算法和计算模型是高度简约化的。运用算法分析学习或教育过程将付出丧失部分重要信息的代价。用简化为本质的计算模型和算法对教育对象和教育过程进行计算，所使用的信息多为替代变量，而不是可靠的直接变量，计算模型对教育对象和教育过程的量化和简化使教育失去了丰富的内涵和诸多有价值的成分。算法分析教育的局限性基于高度简约化算法设计的虚拟仿真、虚拟训练并不真正等同于真实情境的学习，模型不能模拟出教育情境和教育过程的复杂情形。虚拟仿真教育的不足算法无法像教师那样直接回答学生的疑问，更无法像教师那样以具身的形式把实践操作经验等默会知识教给学生，学生按照算法设定的程序进行操作，有导致学生知识碎片化、学科视野狭窄、协作沟通能力和应对复杂问题的能力不足，教育过程被形式化、浅层化、表面化等一系列风险。教师作用的不可替代性（4）算法导致学生同质化发展问题与传统的班级授课制相比,算法的大规模使用将受众通过技术分流到不同地点、不同时间,表面上看,人工智能实现了教育方式的分众化、一对一、个别化,但当所有的受众背后都面对同一个计算模型和算法时,实际的结果反而是合众化的。学习是个性化的,每个学习者的问题表现不同、原因不同,算法如果规模化使用,以一种模式对待所有学生,容易伤害学生个性、固化学生思维。各种个性化推送算法的教育应用本意在追求培养目标和学习方式的个性化,从学习者的思考方式、兴趣爱好、学习特点等方面为学生提供个性化、定制化的学习内容和方法,从知识关联和群体分层层面向学生推送学习建议和学习策略,力图做到因材施教,而大规模使用反而有导致学生素质发展同质化、学校教育趋同化的风险。（5）算法导致教育内容狭隘化这不可避免地造成教育内容和教育方法狭隘化等问题。例如，使教育方式演变为偏狭的“刷题”式的逻辑计算和记忆写作，甚至放大、强化既有教育体系中错误的教育质量观、题海战术、灌输教育等痼疾，把应试教育更加“精细化”，为教育变革带来不可预知的风险。导致的问题与弊端智能计算模型能体现的只是教育的知识传授部分，是知识的显性部分，如辅助学习和考试的智能教育算法将优化目标设为提高考试成绩或学会更多显性知识，从而进一步将显性知识传授和记忆价值放大。显性知识部分的有效体现教育过程存在大量无法评估或测度、无法将其植入算法的“知、情、意”等隐性知识，以及体现教育价值的公平、正义、认同、爱、创造力等伦理内容。由于算法的计算模型缺失了这些更有价值的信息。隐性知识与伦理内容的缺失（6）算法导致教育被控制的问题这样，无论人们理解与否都将被动接受算法输出的结果。数据不被人们所知，算法实现逻辑不被理解，在不知道深度学习等算法是怎么工作的情况下将其应用于教育过程，其中蕴藏着非常大的风险，使用规模越大风险越大。风险的放大与接受当前，深度学习算法输入的数据与输出的结果之间，存在着人们无法洞悉的过程，这不仅意味着不能观察，还意味着人们无法理解算法和它生产的内容。当将这种算法应用于教育时，人们很难理解算法处理教育问题的逻辑，算法也很难向人们解释它处理教育问题、看待教育过程的方式。算法的不可解释性算法按照它自行演化的规则处理教育问题，以其自身的逻辑对待学生、对待教育，学生和教师却毫不知情，教师无法判断他们依据算法做出的决定是否正确，是否符合学生需求，会不会对学生成长造成伤害。教育决策的失控风险广州市某中学于2018年采购了一批智能手环。这些手环拥有课堂自动签到、实时跟踪、运动数据采集、校园门禁、实时监测学生异常行为并及时预警等诸多功能。校方希望借助这些手环达到更新走班信息、预警健康情况、构建无卡校园等目标，旨在提升校园管理的智能化水平和安全保障。智能手环的功能与采购目标01然而，由于企业在招标书中将对学生的行动轨迹监控作为优先且重要的功能予以表述，曝光后引发了严重的网络舆情。公众对此功能表述极为敏感，有人将学生的智能手环类比为国外保释犯人的脚环，出现了“校园信息化”还是“校园监狱化”的尖锐批评，质疑其可能侵犯学生隐私、过度监控，导致技术应用的初衷与公众接受度之间产生巨大矛盾。招标表述引发网络舆情02（7）移植开源代码和现成算法导致教育异化的问题应用于教育的算法应以教育常识、教育知识和教育规律为判断标准和规则,使用开源代码和现成算法解决教育问题,采纳的是为其他领域设计应用程序的共同规则,是按其他领域的逻辑思考、分析、处理教育问题,计算、分析教育中一切可以被计算和不可被计算的人、目标和方法,是用计算机逻辑和其他领域的逻辑及规则取代教育逻辑和教育规则。针对工业、商业领域的应用场景开发的深度学习等算法,如果被移植用于分析教育过程时,虽然同样是分析人的行为,但因应用场景的变化,需处理的问题更宽泛,算法可能会得出与实际风马牛不相及的计算结果。把以物为指向对象的算法应用于人身上,特别是应用于以影响人的发展为旨趣的教育过程中,会颠覆人性和教育的基本预设,使教育异化为工业、商业,使人异化为物、数据或信息,给受教育者的发展带来巨大的风险和伦理问题。（8）算法鸿沟导致教育不能及时被化解使用者的局限与风险使用这些算法的教师由于不掌握衡量智能教育技术的质量和正当性的技术，无法发现算法本身的问题，即使能发现问题也缺乏完善和更新算法的技能，无法化解算法的风险。

算法“鸿沟”的本质与成因算法的教育应用本质上是个教育问题，在算法的设计者和使用者之间、算法技术和教育方法之间存在巨大的算法“鸿沟”。由于算法设计人员可能缺乏相关的教育本质、教育需求、教育过程、教育方法等背景知识，不了解学生和教师真正的技术需求，因此算法不可避免会被植入各种误解、臆断或错误观念。沟通反馈机制的缺失算法鸿沟使算法设计者和使用者之间缺乏有效的沟通反馈机制。开发人员接收不到可用于修正的反馈数据就不可能对算法错误进行修正与改善，算法得不到进一步学习的机会，错误就有可能一直延续，算法应用的风险就得不到及时化解，而教师对于这种风险缺乏应有的认识和足够的警惕。010302（9）智能教育系统降低学生学习体验和认知能力但是，由于人工智能技术支撑的平板电脑、智慧教室（如图7.4所示的一种智慧教室场景）等智能教育系统的使用，使传统师生关系受到影响，它们可能会削弱师生之间和学生之间的联系水平。智能教育系统为一对一学习支持服务的实现提供了可能，可以针对不同的学生采用不同的教学方法，激发学习兴趣，从而提升学习者的学习表现。随着智能教育系统的功能越来越强大，它在教学的过程中到底应该扮演一个怎样的角色。此外，在机器被赋予一定评判权后，智能教育系统在何种情境下辅助学生学习才能够帮助学生达到更好的学习效果是一个问题。传统教育模式下，教师对学生的友善态度和及时反馈有助于他们获得自信心，促进他们健康情感的发展。

图7.4一种智慧教室环境设置智能教育系统可能会剥夺大量的学习者与教师和同伴交流的机会，影响他们参与有意义的人类社会活动的能力。社会交流受限这些结果表明，智能教育技术及支撑的系统可能不如教师更具有亲和力，甚至会让他们变得沮丧，降低他们的学习动机，使其不再愿意去主动解决问题和进行理性思考。大大降低学习者的学习体验。学习动机削弱此外，由于人类神经系统是可塑的，智能教育系统在给学习者提供个性化的学习支持服务的同时，也可能会剥夺他们的很多思维训练和学习体验的机会，改变他们的大脑结构和认知能力，尤其是在学习者大脑发育的关键期过度使用认知技术，将可能带来不可逆转的严重后果，这对他们发展更高级的认知技能和创新能力是非常不利的。思维发展受限（10）教育产品决策能力与监督问题

01

人工智能的教育决策应用目前，国内外很多人工智能系统进入针对学生后教师的教育决策场景中，用于分析学生的学习行为、成绩及校园活动等数据，支持学校做出干预决策，如俄罗斯高校通过大数据技术分析学生数据，消除教师偏见，人工智能系统作为“问题发现者”提供客观分析，学校则基于此结合主观因素做出明智决策，并建立监督机制保障运行。02人工智能系统的风险与挑战当人工智能系统不透明或不可解释时，会削弱人类信任，例如美国休斯顿学区使用不可解释的智能评价系统依据学生考试成绩评价教师教学能力，引发大规模诉讼，最终退出校园，凸显了透明度和可解释性的重要性。7.2.3人工智能教育面临的利益相关伦理问题第二类人工智能教育伦理问题，主要包括如下几方面。1.系统创建者伦理问题创建者构成与总体责任教育人工智能的创建者包括系统设计师、软件架构师、程序员等设计开发人员。他们在设计、开发教育人工智能的过程中，需要在综合考虑其教学应用效果的同时，兼顾教师和学生的利益。他们需要在保证教育人工智能的稳健性、安全性、可解释性、非歧视性和公平性的同时，支持教师和学生的主观能动性，重视师生的身心健康和学生综合素质的全面发展，而且需要能够支持问责追因。教育人工智能的创建者应该清楚各自承担了什么样的伦理责任。设计师的具体责任设计师需要了解不同用户之间存在的能力、需求及社会文化等方面的差异，真正基于善良的动机设计产品，避免任何形式的伤害与歧视。软件架构师的具体责任软件架构师需要构建安全、可靠和透明的系统架构体系，在保护用户个人数据安全、保障系统可靠运行的同时，更好地支持问责追踪。程序员的具体责任程序员需要设计无偏见的算法，使其能够公平、公正地对待每一位用户。2.教师伦理问题人工智能对教师职业的影响人工智能取代重复性工作教师的日常工作，如教学评价、教学诊断、教学反馈以及教学决策中的很大一部分都将由教育人工智能分担，教师角色将会不断深化，最终发生转变。一方面，教师将从一些重复的、琐碎的日常事务中解放出来，能够有更多的时间和精力投入到更具创造性、人性化和关键性的教学工作中去。例如，创造和部署更加复杂的智能化学习环境，利用和扩充自身的专业知识，在恰当的时间为学习者提供更有针对性的支持。技术依赖带来的负面影响另一方面，对技术重要性的加持，将对教师工作及角色产生直接影响。例如，可能会掩盖教师的个人能力、知识及人格等方面的重要性，削弱教师的主观能动性。在算法时代，教师正成为教育内容的消费者，而不是教育内容的创造者，教师依靠算法决定传递何种教育内容、采取何种教育方式，其教育行为受算法的调节和限制，可能会被导向固定的路线，就像演员只能照剧本表演一样。由于算法的不透明和不可解释性，教师对算法背后的理论假设和做出某项具体决定的逻辑一无所知，只是机械式运用，这就使教师的专业素养很难得到提升。过度依赖算法，将使教师逐渐失去认识学生、了解学生、因材施教的能力，丧失对教育情境、教育问题的独立思考和自主判断能力，就像很多教师过于依赖PPT，离开电脑、多媒体就无法上课一样。近年来,人工智能应用的深化与泛化引发了“机器替代人”的恐慌,越来越多的职业正逐步被智能机器取代。人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在,主要是对教师角色的挑战。尽管多数研究者认为教师职业的特殊性决定了它被人工智能替代的可能性很小。但不可否认的是,教师的许多工作内容将会被替代。因此,教育人工智能将对教师的能力素质与知识结构提出更多新的要求,他们不仅需要具备一定的关于教育人工智能设计、开发和应用方面的能力与知识,而且还需要具备一定的伦理知识,使其能够以符合伦理原则的方式将教育人工智能融入教育实践。（1）如何定义和应对自己新的角色地位及其与智能导师之间的关系；（2）利用智能教育系统采集和使用学生的学习行为数据为其提供教学支持服务的过程中，如何更好地维护师生交流感情纽带；（3）在新的教学实践环境下，教师应该具备什么样的伦理知识，需要遵循什么样的伦理准则以作出伦理决策。在智能化教学环境下，教师将面临一系列新的伦理困境：3.监测员伦理问题

可解释性存储机制因此，保证智能教育技术及其系统的可解释性，需要对其作出的决策、判断和学习支持服务建立相应的存储保留机制和解释方案，供监测员审查，通过第三方机构来保证智能教育算法及系统的设计、开发和应用是符合教育教学伦理规范的。

监测员职责与审查在人工智能场景下，监测员包括制定智能教育系统标准的机构或相关人员、数据专员等，他们主要负责对系统的一致性、安全性和公平性等方面进行测试、调查和审查。安全测试一般在智能教育系统部署之前进行，而审查需要检查系统过去的输出，因此，需要一个备份系统存储智能教育系统的数据、决策及解释。监测员正是通过这些数据、解释与智能教育系统进行交互，分析和审查智能教育系统作出教学支持服务决策的一致性、安全性和公平性，并提出相应的整改措施。

审查反馈与改进审查之后，监测员还需要向创建者提供如何改进智能教育系统的反馈，如重新训练模型、提高模型的公平性和保护学生隐私数据的安全策略。

系统保障要求为了保障师生的人身安全、隐私权等基本权益，智能教育系统要有应对攻击的能力和提前预设的后备计划，同时保证高准确性、可靠性和可重复性。4.教育公平问题01人工智能教育技术的初衷与影响人工智能教育技术的初衷是要增进教育系统内各利益相关者的福祉，让更多的教师和学生受益，需要尽量避免因为数字或算法鸿沟而导致的新的社会不公平。02教育中算法鸿沟的复杂性人工智能教育领域的算法或数字鸿沟，不是简单地由社会经济地位差异而导致的对技术设备拥有和访问权的悬殊引起的，而是由一系列复杂的影响因素构成，如信息素养、人工智能素养、对待教育人工智能的态度、应用能力和使用意向等，它们会影响教师和学生应用教育人工智能的目的、方法和策略，进而影响最终的教与学效果，带来新的教育不公平。03技术应用对教育不平等的潜在风险历史经验也表明，新技术的应用往往并不会缩小教育的不平等，反而可能扩大教育的不平等，这其中涉及技术应用的能力、效果和效率等方面的问题。5.对教育正向价值的压制提供精准的个性化服务以及将难以理解的知识精准清晰的表示出来是人工智能教育应用的目标。也就是说人工智能在具有育人价值的教育面前，只是一种工具的存在。教育离不开价值的判断和选择，任何教育资料在呈现给学生之前都需经过必要的价值审视。但因为人工智能自身的特性，使其无法对所有的数据进行价值审查。人工智能教育应用不可避免地对学生的行为方式、思维习惯、价值观念产生影响，其负向价值就会对教育产生干扰，与教育应然的正向价值产生冲突。因此，在人工智能教育应用中，必须始终坚持教育的正向价值取向，仔细审视并正确处理人工智能背后的负面价值。将人工智能应用于教育不仅为教育变革带来契机，应当永远注意技术是服务于教育的、是为人类更好的生存和发展的，技术本位的思想尤其值得审视与反省。事实上，在教育领域对人工智能的顶礼膜拜、盲目乐观这种苗头已经显现，这样造成工具价值僭越了教育的育人价值。人工智能伦理教育首先要明确人工智能教育的本质是人类命运共同体理念指导下培养未来社会主义需要的复合型人才及新人类的教育。人工智能教育应使受教育者充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用,具备未来智能社会发展需要的人工智能理念和素养。使受教育者认识到智能机器对人类生命存在意义和价值的挑战,并反思人之为人的意义,并将反思与国家、社会发展、人类进化和人类文明整体升级相融合,成为关心人类命运的、未来社会主义新人类。鉴于人工智能对人类社会的整体性影响,全学科、全专业、全社会都要开展人工智能教育。人工智能教育要从宇宙大历史和人类命运共同体的高度使学生理解人工智能对于国家、社会发展和人类未来命运的意义。关于宇宙大历史观及人类命运共同体含义见第11章。因此人工智能教育不应像其他任何传统理工学科一样,单纯培养理工科技术人才,而是要发展理、工、文、法、医、农、商、管、经全专业、全学科人工智能教育。7.2.4人工智能伦理教育人工智能教育及伦理教育要充分发挥人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的优势，培养学生多学科交叉思维和创新意识。人工智能伦理教育应激发学生学习人工智能的热情和人机协同创新思维，认识到机器智能与机器创造的巨大作用，使学生系统理解和掌握智能技术和方法，学习利用人机协同技术和方法解决各类实际问题，充分意识到机器智能的崛起对自身存在价值和意义的挑战。推进人工智能伦理教育体系的构建，为人工智能教育提供伦理支持，不仅是人工智能技术发展的需要，也是人工智能教育发展的应然要求。人工智能伦理教育主要从以下几方面展开：面对人工智能技术应用产生的伦理问题，必须认真反思科技对人类社会生活与生产的影响，这是从科技伦理的角度反思人工智能所带来的技术伦理问题。01制定人工智能教育伦理规则的目的是为了明晰人工智能教育技术的伦理边界。伦理规则是对人工智能“有所为”与“有所不为”的伦理规定，但凡涉及教育活动的人工智能技术皆应在人类的伦理规则内运行。02为权衡人工智能的教育应用与伦理风险，追求人工智能教育应用的最大限度，应积极探索人工智能教育伦理风险监督、评估与应急机制，搭建人工智能教育伦理规范体系。03人工智能伦理教育应教育学生认识到人工智能对于全人类生存发展的重要意义和推动作用，“人类命运共同体”作为指导全人类团结一致，共同面对未来挑战的理念和思想，应是人工智能伦理教育的核心理念和思想。除了在人工智能专业及各专业和社会行业、领域都应以人类命运共同体理念为指导，深入开展人工智能伦理教育及相关研究。04建构高尚的人工智能科技伦理制定人工智能教育伦理规则搭建人工智能教育伦理规范体系开展人类命运共同体理念指导下的人工智能伦理教育单击添加标题生成式人工智能技术的快速发展为教育领域带来了前所未有的机遇和挑战。从智能写作助手到个性化学习系统，从虚拟教师到自动化评估工具，生成式AI正在重塑教育的各个环节。然而，这种技术革命也引发了深刻的伦理问题，涉及教育公平、学习真实性、创造力培养、师生关系等教育的核心价值。如何在充分利用生成式AI提升教育效果的同时，维护教育的根本目标和价值追求，已成为教育工作者、政策制定者和技术开发者必须认真面对的重大课题。7.2.5生成式AI在教育中的应用伦理1.个性化学习与教育公平的张力算法偏见在教育AI中的表现尤为值得关注。如果训练数据主要来自特定地区、种族或社会阶层的学生，AI系统可能会形成对这些群体的学习模式和能力的刻板印象。例如，系统可能会认为某些群体的学生更适合某类学科，从而在推荐课程或评估能力时产生偏见。这种算法偏见可能会强化现有的教育不平等，限制学生的发展机会。算法偏见的表现生成式AI最引人注目的教育应用之一是个性化学习系统。这些系统能够根据学生的学习历史、认知特点、兴趣偏好等因素，生成定制化的学习内容、练习题目和学习路径。这种个性化能力有望解决传统"一刀切"教育模式的弊端，让每个学生都能按照自己的节奏和方式学习。个性化学习系统然而，个性化学习也可能加剧教育不公平。高质量的个性化AI系统通常成本昂贵，可能只有富裕家庭或优质学校才能负担得起。这种"数字鸿沟"可能导致不同社会经济背景的学生接受差异化的教育质量，进一步扩大教育差距。此外，AI系统的个性化算法可能基于历史数据中存在的社会偏见，对某些群体的学生产生系统性的不利影响。加剧教育不公平风险2.学习真实性与作弊的重新定义为了有效应对生成式AI带来的挑战，评估方式的创新成为必然选择。传统的标准化测试和书面作业可能不再能有效评估学生的真实能力。教育者需要开发新的评估方法，如过程性评估、口头答辩、协作项目等，这些方法更难被AI完全替代，能够更好地反映学生的真实学习水平和思维能力。评估方式的创新与转型03传统教育强调学习过程中的思考、探索、试错等环节，认为这些过程对学生的认知发展至关重要。而AI工具可能让学生跳过这些过程，直接获得结果。这种“捷径”虽然提高了效率，但可能削弱学生的批判性思维、问题解决能力和创造性思维的发展，使得学习过程与结果的关系需要重新审视。学习过程与结果关系的异化02生成式AI的强大内容创作能力对传统的学习评估方式构成了根本性挑战。AI可以快速生成高质量的论文、报告、代码，甚至是创意作品，这使得传统的作业和考试形式面临“作弊”的新定义。当学生使用AI工具完成作业时，如何界定这是合理的工具使用还是学术不端，成为教育界热议的话题。生成式AI对评估的根本挑战01在生成式AI普及的背景下，教育面临着如何在利用技术提升效率的同时，避免学生过度依赖并保护其创造力发展的难题。关键在于引导学生在学习中将AI作为辅助工具，而非替代思考的主体，设计能够激发原创性和深层思考的教学与评估活动，从而实现创造力培养与技术应用的平衡。创造力培养与AI依赖的平衡04人机协作创作模式的探索成为平衡这一矛盾的重要方向。理想的状态是让AI成为学生创作过程中的助手和伙伴，而不是替代者。这需要教育者帮助学生学会合理使用AI工具，明确人类创造力和AI能力的边界，培养学生在AI辅助下的批判性思维和判断能力。

人机协作模式探索生成式AI在激发创造力方面展现出巨大潜力。AI可以为学生提供创作灵感、辅助头脑风暴、生成初稿等，帮助学生克服"白纸恐惧症"，让创作过程变得更加顺畅。特别是在艺术、写作、设计等创意领域，AI工具能够为学生提供丰富的素材和创意起点。

激发创造力潜力然而，过度依赖AI也可能抑制学生的原创性思维发展。如果学生习惯于依赖AI生成初始想法，可能会逐渐失去独立思考和原创的能力。更严重的是，学生可能会形成对AI的路径依赖，认为所有创造性工作都需要AI的参与，从而失去对自身创造能力的信心。

抑制原创性风险3.师生关系的重构与挑战人机交互中的情感因素不容忽视。虽然AI可以模拟某种程度的情感表达，但与真实的人际情感交流仍有本质差异。过度依赖AI交互可能会影响学生的社交技能发展和情感智力培养。因此，在引入AI教学系统时，需要保持适当的人际交流和情感连接。

情感交互的平衡生成式AI的引入正在重新定义师生关系和教师角色。AI可以承担一些传统的教师功能，如答疑解惑、个性化指导、作业批改等，这使得教师需要重新定位自己的价值和作用。同时，AI也为教师提供了新的工具和可能性，帮助教师更好地理解学生需求，提供更精准的教学支持。

教师角色的重新定位教师权威的变化是这一过程中的重要现象。在信息获取和知识传授方面，AI可能比教师更加高效和全面，这可能会挑战教师的传统权威地位。然而，在价值观引导、情感支持、人格塑造等方面，教师的作用仍然不可替代。这要求教师从知识传授者转变为学习促进者、价值引导者和人格塑造者。

教师权威的转变4.数据隐私与学生权益保护教育AI系统需要收集大量的学生数据，包括学习行为、认知能力、知识掌握情况、甚至情感状态等敏感信息。这些数据的收集、存储、使用和共享都涉及复杂的隐私保护问题。学生作为数据主体，往往缺乏足够的自主权和保护能力，特别是未成年学生更需要特殊保护。数据隐私与收集挑战家长同意和学生自主权的平衡是一个复杂的伦理问题。对于未成年学生，通常需要家长的同意才能收集和使用其数据。但随着学生年龄的增长，如何平衡家长权利和学生自主权，如何处理家长和学生意见不一致的情况，都需要careful考虑。知情同意与自主权平衡数据的长期影响需要特别关注。学生在求学期间产生的数据可能会影响其未来的教育机会、就业前景等。如果这些数据被不当使用或泄露，可能对学生造成长期的不利影响。因此，需要建立严格的数据保护制度，限制数据的使用范围和期限。数据的长期影响与保护5.文化价值观与内容生成的关系生成式AI在教育内容创作中可能会传播特定的文化价值观和世界观。AI模型的训练数据往往反映了特定文化背景下的知识体系和价值判断，这可能会影响生成内容的客观性和多元性。在全球化的教育环境中，如何确保AI生成的教育内容能够体现文化多样性，避免文化霸权，是一个重要的伦理考量。生成内容可能传播特定文化价值观历史叙述和价值判断的偏见可能通过AI系统被放大和传播。例如，如果AI训练数据中包含对某些历史事件的片面描述，系统可能会生成带有偏见的历史教学内容。这种偏见可能会影响学生的历史认知和价值观形成。历史与价值判断的偏见可能被放大0102多元文化教育的重要性在AI时代变得更加突出。教育工作者需要确保AI系统能够提供多元化的视角和观点，帮助学生培养跨文化理解能力和批判性思维。这需要在AI系统的设计和训练过程中有意识地引入多元文化的内容和观点。凸显多元文化教育的重要性036.技能发展与未来就业的适应性强化终身学习010203技能需求变迁批判性思维和创造性思维的培养变得更加重要。在AI能够完成许多基础认知任务的时代，人类的独特价值更多体现在批判性思维、创造性思维、情感智力、伦理判断等方面。教育需要加强对这些"人类特有"技能的培养。生成式AI的普及改变了未来就业市场对技能的需求。一些传统的技能可能会被AI替代，而新的技能需求也在涌现。教育系统需要重新思考应该培养学生哪些技能，如何平衡基础技能培养和AI协作能力发展。终身学习能力的重要性日益凸显。AI技术的快速发展意味着知识和技能的更新速度加快，学生需要具备持续学习和适应变化的能力。教育应该更多地关注"学会学习"而不仅仅是"学会知识"。培养批判性与创造性7.伦理教育与AI素养培养0302面对AI时代的挑战，培养学生的AI素养和伦理意识变得至关重要。学生需要理解AI的工作原理、能力边界和潜在风险，学会负责任地使用AI工具，具备识别和应对AI相关伦理问题的能力。AI素养与伦理意识的内涵批判性AI使用能力包括：理解AI生成内容的可靠性和局限性，能够验证AI提供信息的准确性，明确AI工具使用的伦理边界，具备独立思考和判断的能力。这些能力的培养需要贯穿整个教育过程。批判性AI使用能力的培养伦理反思能力的培养同样重要。学生需要能够思考AI使用对自己、他人和社会的影响，具备道德判断和伦理决策的能力。这要求教育不仅要传授技术知识，更要培养学生的人文素养和社会责任感。伦理反思能力的培养017.3智能军事伦理

技术优势与应用人工智能技术不仅能在改善人类生活、创造更好的社会环境方面提供帮助，在军事领域更是发挥着巨大作用，甚至远远超出民用领域，展现出卓越的技术优势与广泛的实战应用。

双重影响评估某种程度上，军事领域的人工智能是一种具有强大破坏性的力量，展现了其对现代战争与人道主义的双重深刻影响。

未来战争形态

智能无人作战系统军事专家认为，未来的战争是以人工智能为基础的高技术智能武器战争，具有非接触、超视距、精确制导的特点，能够御敌于千里之外，杀人于无形。以无人机、无人艇、水下机器人及其群体等组成的智能无人作战武器系统，不仅在战争中可以有效打击敌人，也给很多国家和地区的人们造成了伤亡和痛苦，并引发人道主义问题。7.3.1智能军事伦理问题以目前已经在战场广泛应用的战斗机器人为例，机器人应用于战场可以减少人类战士的伤亡带来的痛苦。随着各国在无人战斗系统上研究和投入大幅度增加，能够自己决定什么时候开火的机器人将在十年内走上战场。如图7.5所示，展示了世界各国研制和使用的各种类型的智能那个无人作战武器及系统。有军事专家认为，20年内“自动杀人机器”技术将可能被广泛应用。对此，不少人感到忧虑：对于这些军事机器，人类真的能完全掌控它们吗？

图7.5多种无人作战武器系统军事领域的人工智能如果被滥用，就注定是一种破坏性力量，从对平民造成伤害和痛苦，到人类文明社会发展的破坏。因此，越来越多的人赞同，没有人类监督的军事机器人或智能武器是不可接受的。面对智能武器在现实中造成的人道主义等伦理危机，如何在战争中，避免智能武器应用带来的人道主义等伦理问题，是摆在各国军事武器专家和指挥家面前的重要课题。总体上，军用人工智能伦理问题主要有以下几种。7.3.2战斗机器人会更讲道德吗

但是，战斗机器人却可能精准感知、并无情地瞄准、射击。战斗机器人的潜在好处：它们没有自我保护的本能，不会变得愤怒或莽撞，亦不会因恐惧而失控。作为“战争助理”的自动机器人可以完成各种危险任务，如参加反阻击战、清除恐怖分子隐匿点等。因为战斗机器人“不需要保护自己”，也没有恐惧和同情心，因此比人类士兵更有战斗力。战斗机器人的作战优势在战场上，士兵生命随时都处于危险之中，命悬一线时，士兵的心智往往为恐惧、愤怒或仇恨所蒙蔽，即使是训练有素的士兵也难免违反日内瓦公约之类的战争法则。曾有调查结果显示：某大国在伊拉克驻军的只有不到一半的认为，应予以非战斗人员应有的待遇和尊重；17%的士兵将所有的伊拉克公民都视为叛乱分子；超过三分之一的人认为在特殊情况下，虐俘是可以接受的；近一半的士兵表示不会告发同僚的不道德行为。调查人员发现，被沮丧、愤怒、焦虑等负面情绪困扰或是沉浸在丧友之痛中的士兵更倾向于虐待非战斗人员。士兵战场心理与行为困境在战场上，很多士兵不愿把武器瞄准对方，因为他们不愿伤害对方，或为了保全自己而不愿刺激对方。有军事专家认为，在战场上，“战斗机器人可以比人类士兵更遵守道德”，它们可以作出更符合伦理道德的决定。专家们为战斗机器人所编写的程序可以包括战争法的种种规定以及一些复杂的伦理问题：何时可以向坦克开火，如何区分平民、伤患、投降者和恐怖分子等等。战斗机器人伦理决策的理论基础又如，在公寓楼前攻击一辆载有恐怖组织头目的出租车是符合道义的，因为目标人物至关重要，且平民伤亡风险较低。