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World File Search System伦理学
生物伦理学教学大纲.docx
在本课程中，任何形式的学术不诚实都是不可接受的；它不会被容忍。这包括（但不限于）未能通过未能在书面作品上包括适当的引用，在考试/作业上作弊以及获取和/或使用预编写的文章作为工具（无论预先编写的文章的来源如何。因此，这包括大型语言模型或其他写作算法部分或全部生成的工作）。为了确保您永远不会遵守此政策，一个有用的原则是不要将您作为您在本课程中上交的任何论文或作业的作者的角色束缚（我们将在课堂上进一步讨论）。为了确保您知道确切的学术不诚实，我鼓励您审查大学对学术诚信的政策。Wittenberg提交的所有学术工作都将带有荣誉声明：“我确认我的工作坚持Wittenberg的最高诚实和学术诚信标准，并且我既没有给予也没有获得任何未经授权的援助。”
生物伦理学简介
● 自主性：万一您正在研究的病毒发生变异并逃出实验室，造成新的流行病，这可能会剥夺他人的生命和健康权利。 ● 后果：这可能会带来好或坏的后果。从好的方面来说，功能获得性研究通常是安全的，可以帮助预防未来的流行病并挽救生命。从坏的方面来说，逃逸的病毒可能会非常致命和灾难性的。 ● 公正性：这一决定可能为所有人带来同等的利益和风险。 ● 性格：假设您的主要价值观之一是诚实。您很可能必须对自己在实验室所做的事情保密，以免引起社会恐慌。这意味着这个决定会导致您损害您的一个关键价值观。 ● 普遍性：如果实验室里还有其他人从事功能获得性病毒学研究，您可能会感到安全，因为您知道世界将更好地应对未来的疾病爆发，尤其是因为逃逸病毒的可能性非常小。
环境生物伦理学，功能性食品和环境免疫力伦理学，功能性食品和免疫力中心 - 环境生物伦理学，功能食品
Originals Received: 2/3/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/26/2025 MARCIA CRISTINA BRAGA NUNES VARRICCHIO DOCTOR IN BIOLOGICAL SCIENCES - Plant Biotechnology Institution: Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) Address: Rio de Janeiro, Brazil E -mail: varichio2@gmail.com Sandra Gaspar Gaspar 4x4 Station Address: Rio巴西里约热内卢的De Janeiro电子邮件：sandra.avila.gaspar@gmail.com.fábiode almeida de almeida de almeida de almeida de almeida de almeida bolognani顺势疗法专家，由联邦医学委员会机构：技术同种疗法疗法疗法疗法：Rio de Janeir（Rio de Janeir Janeir Janeir：Rio de Janeir：Rio de Janeir：Rio niro serge） fabiobolognani@gmail.com Moura de Freitas博士Phd Phd精神病学和心理健康机构：Anhembi Morumbi大学地址：巴西圣保罗Sao Paulo：Janete.vieira.vieira.free@gmail@gmail.com地址：巴西里约热内卢电子邮件：jaquelinedasilva@ufrj.brOriginals Received: 2/3/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/26/2025 MARCIA CRISTINA BRAGA NUNES VARRICCHIO DOCTOR IN BIOLOGICAL SCIENCES - Plant Biotechnology Institution: Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) Address: Rio de Janeiro, Brazil E -mail: varichio2@gmail.com Sandra Gaspar Gaspar 4x4 Station Address: Rio巴西里约热内卢的De Janeiro电子邮件：sandra.avila.gaspar@gmail.com.fábiode almeida de almeida de almeida de almeida de almeida de almeida bolognani顺势疗法专家，由联邦医学委员会机构：技术同种疗法疗法疗法疗法：Rio de Janeir（Rio de Janeir Janeir Janeir：Rio de Janeir：Rio de Janeir：Rio niro serge） fabiobolognani@gmail.com Moura de Freitas博士Phd Phd精神病学和心理健康机构：Anhembi Morumbi大学地址：巴西圣保罗Sao Paulo：Janete.vieira.vieira.free@gmail@gmail.com地址：巴西里约热内卢电子邮件：jaquelinedasilva@ufrj.br
在生物医学研究和医疗保健中创建和使用器官：生物伦理学和变e
摘要在生物伦理学领域，科学文章已经发表，并强调了有关类器官的创建和使用的相对多元主义的反思。这种多数性，而不是简单地反映主题的复杂性，也可能是应用多个理论和实用框架的结果。此外，生物医学研究和医疗保健中器官的创建和使用可能还处于起步阶段。这种现象可能会增加幅度。生物伦理学可能能够为其提供有效且相关的道德含义，前提是并行形成了名副其实的伦理反射，即对生物伦理学本身的反思，以便为科学家和临床医生提供最佳的日常实践帮助。
英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI
第十届年度深部脑刺激智库会议论文集：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入性精神病学和神经调节领域的女性的进展
奖状 Wong JK、Mayberg HS、Wang DD、Richardson RM、Halpern CH、Krinke L、Arlotti M、Rossi L、Priori A、Marceglia S、Gilron R、Cavanagh JF、Judy JW、Miocinovic S、Devergnas AD、Sillitoe RV、Cernera S、Oehrn CR、Gunduz A、Goodman WK、Petersen EA、Bronte-Stewart H、 Raike RS、Malekmohammadi M、Greene D、Heiden P、Tan H、Volkmann J、Voon V、Li L、Sah P、Coyne T、Silburn PA、Kubu CS、Wexler A、Chandler J、Provenza NR、Heilbronner SR、Luciano MS、Rozell CJ、Fox MD、de Hemptinne C、Henderson JM、Sheth SA 和 Okun MS (2023)诉讼程序第 10 届年度深部脑刺激智库：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入精神病学和神经调节领域的女性的进展。Front. Hum. Neurosci. 16:1084782。doi：10.3389/fnhum.2022.1084782
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。
Huma1930课程标题：...伦理学简介
课程代码：Huma1930课程标题：人工智能和数据科学课程的简介：春季2025年春季课程讲师：Linus Huang课程说明：本课程介绍了围绕人工智能（AI）和数据科学的发展和应用的伦理考虑因素。主题包括AI对隐私，偏见，透明度和问责制的影响。学生将学习用于指导现场决策并将其应用于现实世界情景的道德原则和框架。该课程还将采用比较的观点，研究不同的文化和社会如何处理道德问题。最后，该课程探讨了AI和数据科学的社会影响，包括与权力，不平等，AI的全球治理有关的问题及其在塑造社会政策中的作用。本课程适合具有和没有技术和哲学背景的学生。课程预期的学习成果（ILOS）：
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。