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World File Search System伦理
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
反对AI伦理中的双重标准参数
此外，并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心，不透明的AI产生了促进种族主义，性别歧视和其他形式歧视的新方法，以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程，这些过程指导了人类如何做出决定。，但是AI将创造新的种族主义方式。，它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明，理由是作出决定的原因。，但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧，ZKMG（2019年，第673页）说：
蒙特利尔人工智能伦理研究所为... 准备的报告
1.将精力集中在研究和创新界、成员国和私营部门，以及那些在欧洲人工智能战略中应该优先考虑的领域。2.在主要贸易伙伴的政策与欧盟管理人工智能开发和使用的政策之间建立一致性。3.分析当前生态系统中理论框架和构建可信人工智能系统的方法之间的差距，以创建更具可操作性的指导，帮助组织在实践中实施这些原则。4.注重协调和政策协调，特别是在两个领域：增加对人工智能初创企业的融资以及发展技能和调整当前的培训计划。5.利用联邦学习、差异隐私、联邦分析和同态加密等技术进步，重点关注促进数据私密和安全共享的机制。6.创建现有人工智能研究卓越中心网络，以加强研究和创新社区，重点是开展考虑到各种价值观/道德观的高质量学术工作。7.促进知识转移，为中小企业发展人工智能专业知识，并通过数字创新中心支持中小企业与其他利益相关者之间的伙伴关系。8.在有关人工智能系统不透明度的讨论中添加细微差别，以便对这些系统的治理方式以及在哪个地方需要何种程度的可解释性和透明度采取循序渐进的方法。9.为个人创建一个对人工智能系统的决定或输出提出上诉的流程，例如“谈判权”，这类似于《通用数据保护条例》（GDPR）中详述的“反对权”。10.实施新规则并加强现有法规，以更好地解决有关人工智能系统的担忧。11.禁止使用面部识别技术，这可以大大降低歧视性结果和侵犯基本权利的风险。12.对所有人工智能系统（例如低风险、中风险和高风险应用程序）都应遵守类似的标准和强制性要求。13.确保如果使用生物特征识别系统，它们能够实现实施的目的，同时也是完成任务的最佳方式。14.15.对不被视为高风险的系统实施自愿标签系统，并应通过强有力的经济激励措施进一步支持该系统。任命了解人工智能系统并能够与各种利益相关者有效沟通任何潜在风险的个人参与人工监督过程，以便他们采取适当的行动。
PHI 204 人工智能伦理 S25
人工智能 (AI) 的影响和发展使我们的生活方式发生了惊人的变化。从艺术和工作到人际关系，AI 重塑了我们的世界，加剧了隐私风险，并提供了前所未有的预测和分析能力。在本课程中，我们将调查当代和历史伦理理论，并解决 AI 背景下提出的新伦理问题。我们关注 AI 不仅与人类身份有关，还关注我们在与 AI 不断变化的互动中对性别、种族和政治身份的概念。我们探索的其他关键问题包括我们对 AI 的信任、其决策过程的透明度、统计推理的风险和前景、AI 产生的原创内容的归属、对安全和隐私提出的挑战以及 AI 复杂的法律和道德地位。通过参与对话、调查案例研究以及亲身参与设计和编码体验，学生将掌握解决人工智能引发的重要问题的实践和理论策略。
人工智能在教育中的伦理影响
摘要 人工智能 (AI) 技术在教育中的应用带来了许多可能性和好处。然而，它也引发了需要仔细考虑的道德问题。这项研究探讨了人工智能在教育中的应用所带来的伦理影响。这项研究考察了关键的伦理层面，包括隐私和数据保护、公平和偏见以及对师生关系的影响。研究结果强调了透明度、问责制和公平性在人工智能设计和部署中的重要性。这项研究提出了一个全面的框架来指导人工智能在教育中的伦理应用，强调需要强有力的政策、算法透明度和解决偏见问题。通过积极解决这些道德问题，教育利益相关者可以确保一个负责任和包容的教育环境，在坚持道德原则的同时充分利用人工智能的潜力。人工智能 (AI) 彻底改变了包括教育在内的各个领域。它与教育系统的整合引发了有关隐私、自主权、偏见和问责制的道德问题。本文从哲学角度探讨人工智能在教育中的伦理影响。本文借鉴著名哲学家的著作，探讨在教育环境中使用人工智能技术所固有的道德考量。
AI伦理报告的状态（2021年1月）
当今AI伦理最前沿的问题 - 不公正，歧视和报复 - 是边缘化社区数十年来一直在战斗的战斗。它只花了我们数百万美元，并引起了我们的可爱技术的巨大公共利益。算法表现并进一步加剧了我们社会的结构不平等。我们终于开始看到“偏见”（算法或其他方式）的真实含义：从根本上是人类的问题。
eelisa AI伦理与法律讲习班2024
3月18日至19日，一群专家在Eelisa AI伦理和法律讲习班举行的布达佩斯。在四个小组讨论中，他们将研究该主题中可能的研究方向，以及监管的含义，尤其是对版权事项和欧盟AI法案的含义。该事件还将采用未来的预测方法和纪录片筛选。
评论CRISPR的生物伦理问题：基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics和Molecu
评论CRISPR的生物伦理问题：一种基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics and Molecular Biologary Lim，D。Y. Patil Biotechnologicy and BiioInformatics D. Y. Patil Vidyapeeth博士，D。通讯作者：Ashima Bhan。电子邮件 - ashimabhan@gmail.com摘要生物技术领域的最新和重大科学成就是CRISPR的发现（聚集了定期散布的短篇小说重复序列）。crispr已成为最现代，最受欢迎的工具之一，这主要是由于其低成本和效率，可用于编辑基因组。因此，这项技术几乎是生物医学和农业科学的每个维度的关键，并且在治疗病毒感染，血友病，癌症和遗传遗传异常方面具有潜在的应用。但是，当这种用于编辑基因的技术不公平地用于改善生物学特征时，道德问题可能会出现，这仅仅是出于美学的目的或比人群中其他人的优势。这不仅会导致社会歧视和动荡，而且有可能改变生物的进化进化。在这方面，应制定对CRISPR技术，风险评估，政策和程序的监管实施，以防止严重滥用这项技术。关键词：生物伦理学，生物技术，CRISPR，进化，优生学，基因编辑
蒙特利尔人工智能伦理研究所
● 创建工具来指导出版决策：使用基准或第三方专家小组等外部测量可能是公平指导出版决策的关键一步。此类方法可以设定与出版相关的可接受风险水平的一定标准。根据此建议，记录由于其固有风险而被拒绝的论文以及一些相关指标也是恰当的。● 提供页码扩展： 延长已发表论文的页数限制可能会有所帮助，以便研究人员能够包括传统上不会打印的负面结果（无关紧要或反驳研究人员假设的结果）。 除了增加页数外，还应该显著改变围绕负面结果发表的文化。● 建立同行网络：建立同行网络以评估研究人员的人工智能模型的潜在风险和收益，可能是制定更好、更安全的出版规范的重要工具。如果建立这样的机制，评估可以完全或部分基于哲学家约翰·罗尔斯的“无知之幕”。 如果将这个想法应用于审查人工智能研究，可以要求同行评审员从不同的社会角度考虑新人工智能研究的潜在优势和风险。● 要求提供广泛的影响声明： NeurIPS 会议要求提交的论文包括与所提出研究有关的更广泛影响的声明。通过将反思作为在 NeurIPS 上考虑其工作的必要条件，这激励研究人员思考潜在的风险和收益。所有会议和出版物上的类似措施将鼓励研究人员批判性地评估他们的研究对世界产生的积极和消极影响 ● 要求公布预期结果：要求研究人员撰写和公布其研究项目的预期结果（包括但不限于其更广泛的社会和道德影响）有助于在研究人员开展项目之前就潜在的利益和危害进行反思。● 改革同行评审流程：同行评审的完善做法为每位评审员就他们正在修改的论文中看到的风险和利益进行交流提供了绝佳的机会。如果在评审论文时添加了一个问题或要求，可能会迅速产生广泛的影响，促使研究人员考虑他们的研究可能产生的结果。有效的审查流程应在明确、公平和高效的同时，促进风险限制。实现此目的的一种方法是根据同行评审论文所认为的研究风险程度，按比例加强出版要求。
