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人工智能和自主武器：全球安全中的道德和政治困境
摘要人工智能（AI）纳入国防技术已经彻底改变了现代战争，引入了能够在无直接人干预的情况下运行的自主武器系统（AWS）。尽管这些系统有望提高精度和运营效率，但它们也带来了深刻的道德和政治困境。本文探讨了AWS的演变，对其自治水平进行分类并分析了基础技术，例如机器学习和传感器集成。它深入研究了将生命和死亡决定委托给机器，问责制差距和滥用风险的道德挑战，同时仔细检查遵守国际人道主义法。政治方面包括AI军备竞赛，AWS的扩散以及国际治理中的挑战。案例研究说明了现实世界的含义，强调了强大调节的紧迫性。通过提出道德框架，监督机制以及人类决策的包含，这项研究强调了全球合作的必要性，以减轻风险，并确保AWS的发展与人道主义价值观和国际安全保持一致。关键词：人工智能，自主武器系统，道德困境，政治挑战，国际人道主义法，机器学习，AI军备竞赛，全球安全，问责制，监管。I.引言人工智能（AI）已迅速从科幻小说转变为现代技术中的有形和变革力量。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在医疗保健中，AI有助于诊断和药物发现。在其核心上，AI是指计算机系统执行通常需要人类智能的任务，例如学习，解决问题和决策。这是通过各种技术来实现的，包括机器学习，深度学习和自然语言处理，允许AI系统分析大量数据集，识别模式并做出预测或以越来越多的自主权采取行动。AI的普遍影响都显而易见。在金融中，AI算法管理投资组合并检测欺诈。在运输中，它驱动了自动驾驶车辆的开发。AI的整合正在重塑我们的日常生活，有希望的效率提高和创新的解决方案。然而，这种快速的进步也带来了需要审查的复杂道德，社会和政治考虑因素。在人工智能和国防技术的交集中尤其如此，在这种情况下，潜在的利益风险造成了前所未有的危险。自主武器的演变是自动武器的演变，也称为致命的自主武器系统（法律），rep-
便携式 MRI 研究的伦理监督和社会许可
简介 便携式低场 MRI 为在家庭、学校、零售店、法庭、体育场和学术医疗中心以外的其他地点等野外环境中进行脑研究提供了可能性。将脑研究带给民众，而不需要研究参与者前往学术医院的固定 MRI 扫描仪，可以使数据库多样化并减少神经科学的偏见。1 便携式 MRI 可以让非医学研究人员（包括公民科学家）探索终极黑匣子——大脑——如何影响人类在现实世界中的表现，而这些情况在传统的医院研究环境中很难复制。潜在的研究用途包括教育研究和陪审员决策研究、经济决策和消费者选择、投票行为和艺术创作研究，其中许多仍处于推测阶段。2 学者们表示，新兴领域“神经法、神经经济学、教育神经科学、神经政治学、神经营销学、神经哲学和神经社会学可能会越来越多地将扫描融入到他们的研究中。” 3 与此同时，学者们警告称，当前的伦理和监管框架存在漏洞，可能会导致对未来 pMRI 研究参与者的保护不全面或无效。4
探索 1 型强直性肌营养不良症的遗传学及其伦理影响
推荐引用 推荐引用 Smith, Caleb (2024) “探索 1 型肌强直性营养不良的遗传学及其伦理影响”，NEXUS：自由跨学科研究杂志：第 1 卷：第 2 期，第 1 篇文章。DOI：https://doi.org/10.70623/AFQS8761 可从以下网址获取：https://digitalcommons.liberty.edu/nexus/vol1/iss2/1
类器官伦理类型学：三维干细胞构造的多样性及其在生物伦理学中引发的诸多问题
摘要 干细胞研究的进步和前景引发了许多特定的伦理问题。虽然生物学研究人员和生物技术创新者往往很难驾驭干细胞研究的伦理环境，但公众和其他相关人士（从伦理学家到政策制定者）也很难掌握一个朝多个方向发展的新兴领域的技术性。类器官是这些新的生物技术结构之一，目前正在引起生物伦理学的激烈争论。在本指南中，我们认为不同类型的类器官具有不同的新兴特性，具有不同的伦理含义。从一般特性到特定特性，我们从哲学和伦理的角度提出了类器官技术和其他相关生物技术的类型学。我们指出了相关的伦理问题，并试图传达正在进行的研究和新兴技术对象所特有的不确定性。
麻醉实践中AI驱动内容的道德考虑
关注是问责制和责任。在涉及AI辅助系统的情况下，决定谁负责这些系统做出的决定是一个复杂的问题。如果AI系统建议使用不适当的药物剂量或无法检测到患者状况的关键变化，则会出现责任问题。5负责人：麻醉师，可能依靠系统给出的建议；医院；还是设计系统的AI开发人员？这是需要明确指南以确保责任正确的另一个挑战。这种责任歧义的结果可能会破坏对Ai-Adi-Lewed taunded麻醉管理的信任。另一个主要问题是透明度和信任。在医学实践中，需要透明度对于维持患者，同事和监管机构之间的信任是必要的。如果AI工具用于临床决策，则必须将所有利益相关者告知其使用和功能。6否则，缺乏透明度可能会破坏医生关系的信任，并减少患者在医疗系统中的信心。因此，为了保护这一信任，必须进行AI流程的有效沟通。患者隐私和数据安全是另一个大法律问题。麻醉中的AI系统需要大量敏感的健康数据才能有效发挥作用。这对违反患者的认识和遵守卫生保健隐私法的意义具有含义。需要麻醉和医院的部门
全面回顾元宇宙中的多模式 XR 应用、风险和道德挑战
摘要：本范围审查考察了元宇宙背景下扩展现实 (XR) 技术（包括虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和混合现实 (MR)）的广泛应用、风险和道德挑战。XR 正在彻底改变教育沉浸式学习、医疗和专业培训、神经心理学评估、治疗干预、艺术、娱乐、零售、电子商务、远程工作、体育、建筑、城市规划和文化遗产保护等领域。触觉、眼球、面部和身体追踪以及脑机接口等多模式技术的集成增强了用户参与度和交互性，在塑造元宇宙的沉浸式体验方面发挥着关键作用。然而，XR 的扩展引发了严重担忧，包括数据隐私风险、网络安全漏洞、网络晕动症、成瘾、分离、骚扰、欺凌和错误信息。这些心理、社会和安全挑战因密集的广告、舆论操纵和社会不平等而变得更加复杂，这些因素可能会对弱势个人和社会群体产生不成比例的影响。本评论强调迫切需要建立健全的道德框架和监管准则来应对这些风险，同时促进公平的获取、隐私、自主权和心理健康。随着 XR 技术与人工智能的日益融合，负责任的治理对于确保 Metaverse 的安全和有益发展以及 XR 在促进人类发展方面的更广泛应用至关重要。
分析六个大语言模型的道德逻辑
摘要这项研究研究了六种著名的大型语言模型的道德推理：OpenAI的GPT-4O，Meta的Llama 3.1，困惑，人类的Claude 3.5十四行诗，Google的Gemini和Mismtral 7b。该研究探讨了这些模型如何表达和应用道德逻辑，特别是在响应道德困境（例如手推车问题）和亨氏困境中。偏离了传统的一致性研究，该研究采用了解释性透明框架，促使模型解释了他们的道德推理。通过三种既定的伦理类型学分析了这种方法：结果主义 - 道德分析，道德基础理论和科尔伯格的道德发展阶段。的发现表明，LLM在很大程度上表现出了很大程度上收敛的伦理逻辑，其标志是理性主义者，后果主义者的重点，而决策通常优先考虑危害最小化和公平性。尽管在训练前和模型结构上相似，但跨模型中伦理推理的细微差异和显着差异的混合物反映了微调和训练后过程的差异。模型始终显示出博学，谨慎和自我意识，表现出类似于道德哲学中的研究生级话语的道德推理。在惊人的统一性中，这些系统都将其道德推理描述为比典型的人类道德逻辑的特征更复杂。鉴于人类对此类问题的争论的悠久历史，仍然存在“与谁的价值观保持一致的问题（Brown 1991; Taylor 2023; Klingeford et al。2024）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。生成大语言模型的快速发展使对齐问题成为AI伦理讨论的最前沿 - 具体来说，这些模型是否与人类价值观适当地保持一致（Bostrom，2014; Tegmark 2017; Russell 2017; Russell 2019）。，但我们可能会认为，提出一致性问题的人主要是在适当地呼吁人们注意最大程度地减少对人类生活和环境的身体伤害的更广泛的问题，并最大程度地提高人类在这个不断发展的社会技术领域中寻求目标的能力（Bijker等人，当然，极端的未对准的情况是戏剧性的反对，因为超级智能人工智能模型可能决定控制所有人类系统，消除人类并使世界对人工实体而不是人类的安全。许多认真的分析师深入探讨了这些存在的风险情景（Good 1965; Bostrom 2014;
朝着药物发现中生成AI的治理框架：道德，监管和实际挑战
众所周知，药物发现过程昂贵且耗时，通常耗资超过28亿美元，并且需要12年以上的时间才能开发出一种新型的药物[Dimasi等。，2016年]。要应对这些挑战和成本上升，采取更有效的策略是必须的。生成的AI（genai）正在通过简化传统上复杂且昂贵的识别元素化合物的过程来彻底改变药物发现。通过利用算法设计和计算硬件的进步，Genai促进了新型分子结构的影响，并准确地预测了它们的生物学影响。这项创新加速了药物疾病，补充传统方法，并提供了时间和成本的明显节省[Mak等。，2024]。诸如DeepMind的Alphafold和Nvidia的Bionemo平台之类的工具体现了这些技术的变革潜力[Jumper等。，2021] [John等。，2024]。然而，尽管Genai在药物发现中有希望，但其广泛的采用带来了关键的治理挑战。
网络安全和道德hacking_01
在线网络安全和道德黑客行政计划旨在为专业人士提供保护组织免受网络威胁和脆弱性所需的关键技能。这个全面的计划涵盖了网络安全的关键方面，包括威胁分析，风险管理，网络安全，密码学和道德黑客技术。参与者将获得实践经验，以识别和减轻网络风险，进行渗透测试以及实施强大的安全措施来保护数据和系统。侧重于实际应用程序，该计划还探讨了网络安全方面的法律和道德问题，以确保参与者了解合规性和负责任的黑客行为的重要性。
Shineha Ryuma，大阪大学道德，法律和社会问题研究中心副教授，副主席，国际可持续发展科学与技术会议2024小组委员会，日本科学委员会，日本科学委员会，日本青年学院副主席
关于灾难后的媒体话语，结构性问题和社会脆弱性的研究