中国人工智能伦理研究进展

 通过分析目前中国人工智能伦理研究的发展态势， 梳理了 AI伦理发展历程、 伦理风险治理、 主体伦理责任及伦理问题成因等 4个研究主题； 发现研究存在理论与实践脱轨、 内容体系性缺乏、 研究方向陈旧、 研究对象不均衡等不足。对此， 紧跟国家人工智能伦理治理动向，着眼 AI技术前沿， 提出了从重视理论的落地性、 鼓励学科研究的体系性、 推进伦理研究的创新性、 促进研究对象的均衡性等 4个方面来构建中国特色人工智能伦理体系， 以推动人工智能伦理研究。     

人工智能发展对伦理的挑战及其治理对策

人工智能、基因重组、干细胞移植等新兴技术逐渐被应用到经济社会的发展中.然而,新技术如同"双刃剑",可能引发道德伦理等问题,因此需要加强对新兴技术伦理治理的研究.文章聚焦人工智能,分析新兴技术发展可能带来的伦理挑战及伦理治理存在的问题,结合当前国内外人工智能伦理治理实践,提出中国人工智能伦理治理的对策建议,以期促进人工智能在发展中规范、在规范中发展.     

人工智能时代的翻译伦理研究

人工智能时代的到来促进了翻译技术的飞速发展,也极大地扩展了翻译服务的范围,但同时也带来一系列翻译伦理问题。文章在分析人工智能时代翻译模式潜在道德风险及用户协议风险的基础上,指出人工智能时代的翻译伦理存在用户隐私保护不足、知识产权保护不足、对译者不公平不公正等问题,提出加强人工智能时代翻译伦理建设的建议,包括专业协会学会应发挥引领作用,翻译技术研发公司应严格遵照法律规定来制定用户协议、使用用户数据、研发算法、提供技术等,立法机构应加强科技伦理立法以保障数据隐私安全,用户方应主动披露对机器翻译的使用情况,翻译教育机构应加强人工智能翻译伦理教学与研究。     

生成式人工智能教育应用的生态伦理与风险纾解

生成式人工智能在教育领域的创新应用引发了诸多伦理风险。本研究基于生态伦理视角，发现生成式人工智能教育应用的伦理风险主要体现为人机交互不当引发教育系统与技术系统间的伦理失序、教育主体素养不足制约教育可持续发展、责任厘定欠缺加剧合宜化补偿困境、技术标准不完善与人才缺口制约生态利益均衡博弈。据此，本研究从设计生成式智能教育系统的伦理规约准则、促进生成式智能教育高质量发展、架构生成式智能教育体系的责任监管机制、合理构建生成式智能教育利益共同体等方面提出相应伦理风险的纾解策略，以期实现生成式人工智能教育应用的和谐化推进。     

人工智能开发应用的伦理与法律协同治理研究

人工智能技术伦理与法律协同治理的提出,是为了解决人工智能开发应用过程中引发的公平、隐私、安全等问题,是人工智能治理水平改进的重要抓手。基于文献研究和现实观察内容,得出人工智能开发应用有关负面影响涉及伦理问题、社会经济问题、安全问题和群体性负面情绪问题,内部技术原理及外部规范模糊致使出现治理困境。同时,开展比较研究,将欧美等人工智能技术发达国家或组织的治理方法与国内进行比对,得出国内治理路径不同域外,兼顾了效率与安全,并进一步建议我国未来治理聚焦于细化、填充现有法律框架。进一步通过整合协同理论,从目标协同、多元协同、标准协同、方法协同以及利益协同对人工智能伦理与法律协同治理机制展开分析,解释原则得以实现的具体方法,为中国人工智能产业发展和治理现代化提供理论参考与应用思路。     

跨文化传播中的人工智能：应用场景、伦理风险与治理路径

当前，人工智能技术在各大新闻和社交媒体中广泛应用，为信息传播带来了极大的便利，但也催生了交互过程中的支配、隐私、歧视等伦理问题。文章从传播过程出发，梳理了人工智能应用下跨文化传播内容的采集、生产、投放和管理的应用场景，分析其在技术实现和技术应用中，可能产生虚假信息和谣言的采集及传播、失业、算法歧视和偏见、隐私泄露、信息茧房、意识形态侵害等伦理风险，提出应加强内容筛选和审查机制、提高算法的透明度和可解释性，完善用户反馈和政府监管机制以及推进职工转岗和企业转型等建议。     

人工智能时代人大监督助推社会风险智治的演化路径与协同创新

伴随人工智能技术在社会各领域的广泛应用与创新实践,社会风险治理迎来了重大变革的机遇与挑战,并在人大监督下推动着政府治理体系和治理能力现代化的进程。要把握人工智能在风险智治过程中的“人工智能+技术升级”、“人工智能+体制转型”、“人工智能+多维视角”、“人工智能+生态优化”等机遇优势,就需通过人大监督手段着力破除人工智能在实践过程中出现的理念困境、伦理冲突、法律问题、技术更迭、民生矛盾、安全漏洞等问题与挑战,构建人工智能风险智治的思维理念与框架逻辑、打造人工智能风险智治的技术协同与互动融通体系、优化人工智能风险智治的三方博弈均衡机制、完善人工智能风险智治的道德伦理与法治规约,从而加快形成人工智能风险智治的“善治”体系及“善智”能力的“良性互构”,推进国家治理现代化转型升级。     

高等教育数字化转型的数据伦理风险与治理路径——基于高质量发展的视角

高等教育数字化转型受困于制度模糊、技术歧视、资源不均衡和素养滞后等严峻现实问题。数据伦理风险作为问题内核在结构上成为制约中国式教育现代化的重要瓶颈,其表现为技术偏见、社会分化和制度缺位等,从不同维度限制着我国高等教育的公平性、安全性和高质量发展。国际社会为应对数据伦理风险在法律法规与政策制定、数据伦理治理机制和教师专业发展等方面进行了探索并取得值得借鉴的经验。我国应健全教育数据制度体制机制,明确教育数据管理规范;加强数据安全技术支撑,防范数据应用风险;提高数据伦理意识水平,确保教育数据使用合规;推进数据共享和协同创新,优化信息交流和资源整合,从而进一步基于高质量发展视角促进高等教育数字化转型。     

科技伦理视阙下人工智能法律主体地位之否定——以机器能否具备自由意志能力为分析路径

法律主体必须具备自由意志能力。人工智能要想成为法律主体就必须具备人类的思维和自我意识,能够在自己意志的支配下为一定行为。然而,赋予人工智能自我意识和自由意志能力会增加人类社会存续的风险。从《新一代人工智能伦理规范》规定的增进人类福祉、确保可控可信的人工智能基本伦理规范和强化自律意识的人工智能技术研发伦理规范可以看出,不应当赋予机器以人类的自由意志能力。无论是当下还是未来,机器永远都只能是作为主体的人改造客观世界的工具,属于被人类支配的客体,而不具备法律或道德主体地位,这是认识和处理人机关系的价值准则和根本遵循。     

辩证地看待科技应用于现代战争的伦理问题

刚刚过去的20世纪被称为科学技术的时代。在这个时代里，科学知识及其技术应用在给人类带来丰富的物质和精神成果的同时，也带来了众多灾难，如环境污染、生态破坏、人口爆炸、资源短缺、核战争威胁等。在上述诸多问题中，和平与战争问题更能揭示出科学应用于社会的深刻性，特别是冷战后，国际政治环境和战争实践的深刻变化，带来了一系列新的战争伦理问题，如高技术战争伦理问题和核战争伦理问题等。本文将对这几方面进行具体的剖析。     

基于LDA模型的人工智能伦理准则体系研究

利用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）模型对全球人工智能伦理准则体系进行内容分析，通过对准则关键词的阶段差异对比、核心主题的聚合体系分析，总结出世界范围内人工智能治理共识的6大演变趋势，均表明实践导向已成为核心共识。但人工智能伦理准则存在“可操作性受限、考量要素不同质、伦理洗白、法律转化难”等实践适用性困境，亟须在技术、组织及制度层面弥补实践缺口。     

网络社会智能化趋势中的道德：新特征、新挑战及新对策

网络社会步入智能化发展阶段，智能技术道德化、智能算法的道德规制、智能技术相关者的道德失范治理成为学界研究的重要话题。传统的道德和伦理关系面临三重新挑战：智能化技术对传统伦理主体地位和道德权威的冲击；分配正义、算法歧视等新的道德问题；干扰人机共存趋势下伦理道德规范的建立。为此，要加强人工智能规范的顶层设计，确保智能算法“合乎伦理设计”，建设“人机融合”的伦理规范，推进网络社会的智能文明建设。     

人工智能促进高等教育发展的伦理纠偏

人工智能广泛运用于高等教育已是大势所趋。然而,在瞬息万变的技术手段与相对不变的教育初衷之间,天然存在着伦理冲突。步入人工智能时代,技术的广泛运用必然引发一体两面的伦理纠结:高等教育面临更多的选择与更多的限制;教育伦理主体出现机械化与模糊化倾向;个性化教育更加便捷有效,与此同时,个人的隐私保护受到挑战;技术一方面提升学习效能,另一方面成为自主学习的钳制。往前看,人工智能时代的高等教育要避免陷入“机械化”的陷阱,务必恪守教育发展的本真逻辑,在积极迎接新技术的同时,警惕“泛技术化”和技术功利主义对教育的浸染,在技术理性与价值理性的权衡与融合中坚守育人底线,以道驭技,以人为本,继而有利于实现人工智能与高等教育的统合发展之道。     

军事伦理学国内外研究现状

 分析了国内外军事伦理学的理论发展、 军事技术伦理、 军事实践中的伦理问题和军人伦理等4方面内容。通过总结与分析， 发现军事技术伦理及军事实践中的伦理问题的研究将会持续发展。未来军事伦理学将以国际的视角， 以军事实践活动的具体需要为依托， 建立符合多元文化需求的军事伦理道德规范， 以适应全球化共同利益的诉求。     

马克思关于机器的重要论述对规避人工智能应用风险的启示

马克思在其论著中阐述了机器的发展历程，深刻揭示了资本主义生产方式运用机器的实质，探究了机器运用带来的劳动异化、相对过剩人口等社会伦理后果，以及机器发展对于促进实现人的解放的可能性。当今世界处在数字浪潮的变革中，人工智能应用在给人们带来便利的同时，也存在算法歧视损害弱势群体、应用伦理问题以及可靠性和合法性风险等问题。马克思关于机器的重要论述在当代对于规避人工智能应用风险具有重要的启示作用，同时有助于推动新时代我国人工智能应用的安全和进步。     

人工智能教育发展中的问题及建议

 人工智能正以前所未有的速度深层推动教育教学改革与创新发展，人工智能教育面临巨大的机遇和挑战。从教育大数据、人工智能技术、教学内容、应用场景、教师队伍等维度入手，探讨了人工智能教育当前面临的问题，并对人工智能教育的未来发展提出了相关建议。     

现代医学技术成果与传统伦理观念的悖论

现代医学技术的飞速发展与传统伦理道德观念发生了激烈碰撞，特别是“人工生育”、“器官移植”、“安乐死”等医学技术的实质性进展把一系列的伦理问题严峻地摆在人们的面前。从科学技术哲学视角思考现代医学技术发展所带来的伦理问题，实现医学技术的可持续发展已经迫在眉睫。     

科技伦理治理需要实践智慧

 科学技术的联姻， 拓展了人类行动多维可能性。近年来， 基因编辑、 人工智能等新型科技引发的伦理事件， 将科技伦理治理从幕后推向前台。在系统阐述科技伦理融合与中国科技伦理治理产生的基础上， 分析了科技伦理治理作为一种实践活动， 为何需要实践智慧以及实践智慧如何指导科技伦理治理。研究认为， 现代科技应用要求 “伦理前置”， 实践智慧能处理科技伦理中 “能够命题” 与 “应当命题” 的张力， 持续性平衡预防性和主动性原则， 判断人类福祉和明确科技伦理治理责任。结果表明， 实践智慧通过平衡抽象原则和具体情景、 把握科技应用的伦理边界与防范科技风险， 为科技伦理治理提供具体指导。由于实践智慧并非单一主体的智慧， 而是治理共同体所有智慧的共识， 为此必须建构科技伦理治理共同体。     

脑机接口的伦理问题及对策

 随着神经科学对人脑信息编码和加工机制的深入揭示以及脑机接口技术的日益革新，脑机接口的范围和精度得到了快速扩大和提升，应用场景也越来越广泛。伴随着技术与应用的发展，潜在的伦理问题逐渐暴露。本文结合脑机接口研究进展，分析其可能存在的安全、隐私、公平及自由意志等问题，提出降低伦理风险、让脑机接口更好地服务人类的建议。     

伦理治理： 中国科技现代化的弯道跨越

 随着现代科技的快速发展, 新兴科技在给人类社会带来进步与福祉的同时, 其潜在的不确定性也使得各种风险和危机日益显现。分析了当前中国科技伦理问题频发的历史成因, 提出这既是现代科学建制化与职业化发展的历史必然, 也是学习赶超过程中后发劣势的结果呈现, 同时还和中西方不同文化的伦理环境密切相关。由此认为, 加强科技伦理治理建设、 引导科技向善发展是中国未来科技实现弯道跨越的高质量发展、 保持全方位竞争力的必由之路。在路径选择方面, 建议科技发展与伦理治理应同步并行, 站在人类命运共同体的全局立场上, 以伦理治理促科技创新, 通过伦理治理的弯道跨越, 加快建设科技强国, 实现高水平科技自立自强。