人工基础导论 7

第七章人工智能应用伦理学习和理解人工智能医疗中的伦理问题。学习和理解人工智能教育中的伦理问题。学习和理解人工智能军事中的伦理问题。学习要点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。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，具体而深入地认识和理解人工智能技术在应用过程中产生的伦理问题。学习导言7.1.1人工智能应用与医学伦理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。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。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。7.1.1人工智能应用与医学伦理7.1人工智能医疗伦理人工智能医疗是利用人工智能技术帮助甚至于代替医疗工作者进行诊断与治疗的新兴医疗科学技术。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。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。7.1.2人工智能医疗的伦理问题7.1人工智能医疗伦理1.隐私和保密没有经过患者授权，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。2.算法歧视和偏见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。7.1.2人工智能医疗的伦理问题7.1人工智能医疗伦理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。4.责任归属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。7.1.2人工智能医疗的伦理问题7.1人工智能医疗伦理7.1.3人工智能医疗伦理原则7.1人工智能医疗伦理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。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》。保护人类自主权人工智能技术不应该伤害人类确保透明度、可解释性和可理解性问责制确保包容性和公平性监控和评估人工智能医疗系统可持续性7.1.4AI医疗诊断的可信度与责任7.1人工智能医疗伦理AI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。AI医疗诊断可信度的多维度挑战诊断准确性与可靠性评估错误类型与风险管理责任归属的复杂性监管框架与标准制定国际标准与最佳实践7.1.5医疗AI的数据隐私保护7.1人工智能医疗伦理医疗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。医疗数据的特殊敏感性数据收集中的隐私挑战数据去标识化的挑战与局限先进隐私保护技术的应用患者权利与数据控制国际标准与最佳实践7.2.1人工智能教育与人工智能教育伦理7.2人工智能教育伦理人工智能教育有以下三方面含义：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。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。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。7.2.1人工智能教育与人工智能教育伦理7.2人工智能教育伦理上述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或知识教育伦理。第三个方面涉及的伦理问题就是智能教育技术伦理。三方面问题统称为人工智能教育伦理。

7.2.2智能教育技术伦理问题7.2人工智能教育伦理人工智能教育技术及系统，能够凭借其高度智能化、自动化和高精准性的数据分析处理能力与主动学习能力，承担一部分过去只有教师、管理者才能够胜任的工作。但也会由此引发的第一类智能教育技术伦理问题主要包括如下十个方面。数据引发隐私问题算法导致偏见问题算法导致教育形式化问题算法导致学生同质化发展问题算法导致教育内容狭隘化算法导致教育被控制的问题算法鸿沟导致教育不能及时被化解移植开源代码和现成算法导致教育异化的问题智能教育系统降低学生学习体验和认知能力教育产品决策能力与监督问题7.2.3人工智能教育面临的利益相关伦理问题7.2人工智能教育伦理人工智能教育面临的利益相关伦理问题，也就是第二类人工智能教育伦理问题，主要包括如下几方面。系统创建者伦理问题教师伦理问题监测员伦理问题教育公平问题对教育正向价值的压制7.2.4人工智能伦理教育7.2人工智能教育伦理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。7.2.4人工智能伦理教育7.2人工智能教育伦理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。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7.2.5

生成式AI在教育中的应用伦理7.2人工智能教育伦理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。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。个性化学习与教育公平的张力学习真实性与作弊的重新定义师生关系的重构与挑战数据隐私与学生权益保护文化价值观与内容生成的关系技能发展与未来就业的适应性伦理教育与AI素养培养7.3.1智能军事伦理问题7.3

智能军事伦理人工智能技术除了可以为改善人类生活、创造更好的社会环境提供帮助，在军事领域，人工智能一直在发挥着巨大作用，甚至远远超出民用领域。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，非接触、超视距、精确制导，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，造成人道主义问题。某种程度上，军事领域的人工智能是一种破坏性力量。7.3

智能军事伦理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。7.3.2战斗机器人会更讲道德吗7.3

智能军事伦理有军事专家认为，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。7.3.3战斗机器人与伦理算法7.3

智能军事伦理为了避免机器人因程序混乱而敌我不分、滥杀无辜或造成巨大破坏，不仅需要制定人道规则控制管理作战机器人，更应该制定通用的人道主义规则植入作战机器人系统中。设计相应的“伦理算法”并非一件容易的事。智能武器系统里的伦理算法目前还没有定义。复杂的情况即使有经验的部队在战斗中都难以区分，目前还没有一种运算推理系统可以处理那些不适合致命打击的地区。7.3.4人机协同作战中的监督与信任7.3

智能军事伦理由于智能武器中的智能算法无法使武器具备人类“牺牲精神”，也无法拥有专业战士的思维模式和道德观念。由人类士兵和机器士兵组成的协同作战小组，可能比单纯由人类战士组成战斗小组采取更符合伦理的行动。比如，机器人可以利用装备视频摄像机记录和报告战场上的行动。这样，它们将起到监督和威慑的作用，对抗反伦理行为。但是，这种监督也可能起到相反的效果，如果战士知道它们被机器伙伴监视，就可能不再信任他们，这样影响战斗小组的团结。7.3.5智能武器模糊了战争责任7.3

智能军事伦理以无人机为代表的智能武器在过去一系列反恐战争中在消灭恐怖分子的同时，也夺去了成千上万无辜平民百姓的生命。这些比较极端的智能武器造成的后果，说明了一种不道德的现象--即智能作战机器可能缓解人类在戕害同类时的负罪感。使用智能武器完成某个战斗任务使得智能机器的设计者和操作者都免于对该项行动的责任，从而降低操控者在操控智能武器滥杀无辜时的负罪感，导致更多无辜者死于非命。7.3.6自主武器系统的可靠性7.3

智能军事伦理有三种情况都可能造成自主武器系统可靠性降低，从而造成相应的伦理问题。第一种情况是自主武器系统自主性过高。第二种情况是自主武器系统“智商不足”导致的自主作战受限。第三种情况就是错误导致的可靠性和安全性问题。7.3.7AI在现代战争中的实际应用案例7.3

智能军事伦理人工智能技术在军事领域的应用已经从理论探讨转向实际部署，近年来多个国际冲突中都出现了AI技术的身影。乌克兰冲突中的AI应用。以色列在加沙地带的AI武器系统。俄罗斯的AI军事应用。这些实际应用案例暴露了AI军事技术面临的多重伦理挑战：人类控制的边界问题在实际应用中变得更加复杂。责任归属问题在实际案例中变得更加紧迫。7.3智能军事伦理在这个高风险的时代，趁着人工智能和其他新兴技术还未完全用于发动战争，人类应选择合适的时机达成规范战争行为的全球协议。在基于人工智能的军事决策中，纳入人权、问责和保护平民等道德准则。让人类能够控制自主武器系统。在核作战指挥和控制系统内不设置人工智能算法。各国同意不通过常规数据攻击或人工智能驱动的网络武器、无端窃取重要商业数据或破坏电网、宽带网络、金融网络或医疗设施，这样来保护关键的基础设施。提高智能武器系统的安全性及透明度。建立有效的监督机制，确保各国遵守国际协议。7.3.8规范人工智能战争的全球协议7.4人工智能内容创作伦理AI生成内容的版权归属问题是当前最具争议性的法律和伦理议题之一。传统版权理论的挑战:AI生成内容的创作过程主要由算法和数据驱动，缺乏传统意义上的人类创作者。这种根本性差异使得现有版权框架在面对AI作品时显得力不从心。训练数据的版权问题:训练过程是否构成对原作品的侵权，成为版权争议的焦点7.4.1AI生成内容的版权归属7.4人工智能内容创作伦理深度伪造技术作为生成式AI的重要应用之一，在展现强大技术能力的同时，也对信息真实性和社会信任造成了严重冲击。虚假信息传播的社会危害:深度伪造技术被恶意使用时，可能对社会造成严重危害。媒体伦理的新挑战:新闻媒体面临着深度伪造技术带来的伦理挑战。如何验证内容的真实性成为新闻工作的核心要求。7.4.2深度伪造与信息真实性7.4人工智能内容创作伦理AI创作技术的快速发展对传统创作者群体产生了深远而复杂的影响。经济影响的多重维度:就业替代是最直接和最受关注的影响。技能要求的演变:AI协作能力成为新的核心技能。创作理念的变化：原创