传统的自由模型通常会隔离自主权,从而导致概念上的显着差距。自由主义者的自由意志强调完全独立于外部决定因素,这是一种理想化和不受约束的代理形式。这种观点忽略了自主权固有地受到系统性和关系影响的方式。另一方面,兼容允许在确定性的边界内自由意志,但会降低自主权,仅与内部欲望相结合,无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制(Wisniewski等人,2019年)。 坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的,它否认了自由的存在。 虽然在逻辑上保持一致,但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。 关系方法(例如关系自主权和集体意图)正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用,但经常将这些影响降低到次要重要性,忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度(Christman,1990; Mackenzie&Stoljar,2000; 2000年)。 共同解决了自由意志的发展,关系和道德方面(Frankfurt,1971)。兼容允许在确定性的边界内自由意志,但会降低自主权,仅与内部欲望相结合,无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制(Wisniewski等人,2019年)。坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的,它否认了自由的存在。虽然在逻辑上保持一致,但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。关系方法(例如关系自主权和集体意图)正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用,但经常将这些影响降低到次要重要性,忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度(Christman,1990; Mackenzie&Stoljar,2000; 2000年)。共同解决了自由意志的发展,关系和道德方面(Frankfurt,1971)。
1. 了解人工智能的法律和伦理含义,以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处,以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景,以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用,包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程,围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处,但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑,并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务(例如决策和解决问题)的计算机系统。在招聘方面,AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而,在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
摘要:人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用,例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势,但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷,而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视,使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在,并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中,我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用,并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源,帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战,并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
1。Introduction................................................................................................. 1
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
对 Timnit Gebru 和 Google 道德 AI 团队的支持 过去三年来,加州大学伯克利分校的 AFOG 受益于 Google 道德 AI 团队的几位成员参加我们的工作组会议和研讨会。最近,该团队的联合负责人 Timnit Gebru 博士因要求在她和她的团队成员进行的研究的内部审查过程中提高透明度和程序公平性而被解雇。AFOG 小组的成员研究数字技术在社会中的作用,并寻求建立更好、更公平的系统的方法。数十年来的技术史研究表明,技术不可避免地具有政治性。它们以独特的方式构建和调解人与人之间的关系。虽然数字技术具有巨大的潜在效益,但总有缺点、风险和危害需要考虑。这些风险并非均匀分布,而是经常遵循现有权力等级制度。根据我们在此领域的研究,我们了解到:
根据IT行业的最新趋势,并满足对网络安全的新技能和知识的不断增长的需求,EC-Council已开发了经过证明的伦理黑客培训。从入侵者的角度考虑对公司基础设施进行思考的一种非常规的方法是一种极其有效的学习机制,它使眼睛对我们工作的许多经常被忽视的领域睁开了眼睛。尽管这是“入门级”课程,但CEH包含许多材料和实践练习,也涉及它技术上非常高级的方面。
