技术与人工智能伦理
技术与人工智能伦理学研究技术产品和系统所引发的道德问题，特别关注人工智能、自动化和数据驱动的决策。
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Definition
应用伦理学的一个分支，关注技术，特别是计算、人工智能和自动化系统的道德影响。
Scope
该领域涵盖技术设计中嵌入的价值观、人工智能和自主系统的伦理、算法公平性、隐私和监控、自动化决策的问责制，以及技术是中立工具还是具有政治和道德意义的更广泛问题。它包括提议的人工智能伦理原则和框架。作为一个参考主题，它描述了这些问题和辩论，而不是提供设计或政策处方。
Sub-topics
Core questions
- 技术是道德中立的工具，还是体现了价值观和政治？
- 当自动化或人工智能系统造成损害时，谁应负责？
- 公平性、透明度和问责制应如何应用于算法决策？
- 如果有的话，哪些原则应该指导人工智能的开发和部署？
Key theories
- 人工制品具有政治性
- 兰登·温纳（Langdon Winner）的论点是，技术人工制品可以体现特定形式的权力和权威，因此技术并非价值中立，而是可以确立社会和政治安排。
- 基于原则的人工智能伦理框架
- 弗洛里迪（Floridi）和考尔斯（Cowls）将广泛提出的人工智能原则综合为善行、不伤害、自主、正义和可解释性，借鉴并扩展了生物伦理学传统。
History
计算机伦理学自20世纪80年代发展起来，更广泛的技术哲学则源于温纳（Winner）等人物的工作。2010年代机器学习的快速部署促使人工智能伦理学研究的爆发，以及Jobin及其同事调查的基于原则的指南的普及。
Debates
- 高层原则是否足够
- 广泛的人工智能原则共识普遍存在，但学者们争论这些原则是否可以操作化，或者它们是否有可能在没有执行和具体实践的情况下沦为“伦理洗白”。
Key figures
- Langdon Winner
- Luciano Floridi
- Helen Nissenbaum
- Shannon Vallor
Related topics
Seminal works
- winner1980
- floridi2019
- jobin2019
Frequently asked questions
- 人工智能伦理是一个新领域吗？
- 它的关注点建立在计算机伦理和技术哲学的旧有传统之上，但该术语和大部分当代文献在2010年代随着机器学习的进步而日益突出。
- 技术伦理是否认为技术是坏的？
- 不。它研究技术的益处和风险，并探讨应如何设计和管理技术；许多观点强调，同一种技术根据使用和背景的不同，可能产生非常不同的道德影响。