请大家分享一下对于人工智能伦理的看法

Serendipty# 2024-07-10 14:02:12

人工智能伦理至关重要，需确保AI决策公平、透明、尊重隐私，避免偏见和歧视，同时保障人类福祉和社会责任。

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⼤数据时代的伦理道德⼀.问题体现数据采集的伦理问题：以往的数据采集皆由⼈⼯进⾏,被采集⼈⼀般都会被告知,⽽如今的⼤数据时代,数据采集都被智能设备⾃动采集,⽽且被采集对象往往并不知情。例如我们每天上⽹所产⽣的各种浏览记录,在⽹上聊天时候的聊天记录,我们⼿机的通话和短信记录,我们在公共场合出⼊的监控记录,如此等等,都在我们不知情的情况下被记录和储存下来。数据使⽤的隐私问题：⼩数据时代,⼈们采集的数据基本上都是⼀数⼀⽤,采集时通过模糊和隐匿,可以防⽌在数据使⽤或再使⽤中隐私被泄露的问题。此外,数据与数据之间相对来说⽐较难建⽴起联系,因此难于发现隐藏在其中的秘密。但是,在⼤数据时代,各种数据都被永久性地保存着,这些数据汇集在⼀起形成⼤数据,这些⼤数据可以被反反复复永久使⽤。从单个数据来说,经过模糊化或匿名化,隐私信息可以被屏蔽,但将各种信息汇聚在⼀起⽽形成的⼤数据,可以将原来没有联系的⼩数据联系起来。⼤数据挖掘可以将各种信息⽚段进⾏交叉、重组、关联等操作,这样就可能将原来模糊和匿名的信息重新挖掘出来,所以对⼤数据技术来说,传统的模糊化、匿名化这两种保护隐私的⽅式基本上失效。数据取舍中的伦理问题：在⼩数据时代,遗忘是常态。但是,由于⽹络技术和云技术的发展,信息⼀旦被上传⽹络,则⽴即被永久性地保存下来,就像⽩纸染上墨迹⼀样,我们很难彻底清除。于是,在⼤数据时代,记忆成了新常态,⽽遗忘则成了例外。例如,由于不⼩⼼⽽没有及时偿还银⾏信⽤卡的透⽀,这不良信⽤可能会被跟随⼀辈⼦,成为当事⼈的噩梦。有些⼈做过某种错事,⼤数据将此事永远存储下来,时不时⼜被⼈翻起⽽成为⼀个永远的伤疤。这种永久存储的技术让不少⼈失去了重新做⼈的机会,给当事⼈带来永远的灾难。因此,当事⼈是否有权要求删除⾃⼰的相关信息呢?在⼤数据时代,究竟由谁来决定数据的取舍? ⼆.⼤数据隐私问题的伦理反思与应对 1.提⾼数据使⽤中的价值透明度　尽管对于技术是中⽴的还是负载价值的是学者们持续讨论的议题，技术乐观主义者和悲观主义者都有各⾃的观点，但笔者认为技术是负载价值的。在使⽤⼤数据技术的过程中，⽆论是⼯程设计过程还是产品的使⽤过程都暗含着价值，但是使⽤者往往不知情。消费者在进⾏购物⾏为的时候往往不会注意到其个⼈信息已经被搜集和利⽤，这就需要组织在使⽤不同数据过程中提⾼其负载价值的透明度。承认和尊重⼈们对未知的恐惧，明确告知⽤户哪些数据被搜集和使⽤，可能被使⽤的范围，数据⽤途的价值倾向，以及需要承担的风险，这符合与道德决策相关的⾃主原则、知情同意原则。康德及其他哲学家强调，⼈之为⼈的要素之⼀便是⾃决的能⼒。[7]52 将选择权回归个⼈，有助于在⼤数据的应⽤中减少风险推论的冒险性。为了增加可⾏性和控制成本，使⽤涉及个⼈数据的具体操作中，可以以公告或邮件的形式通知个⼈，同时保留个⼈拒绝的权⼒⾄少是要求匿名的权⼒，并保证在使⽤数据时语境的完整性。 2.调整个⼈的隐私观⼤数据时代，既然个⼈的隐私观是产⽣隐私问题的重要原因之⼀，那么促进社会中的主体增强隐私意识，调整隐私观念是解决问题的必由之路。增强隐私意识有助于形成适合⾃⾝的隐私观，达到隐私⾏为与观念的统⼀，减少⽭盾的形成。增强隐私意识还有助于在使⽤⼤数据相关产品的同时注重隐私保护。例如有选择的使⽤软件；在分享⽂字、照⽚的时候尽量避免敏感的个⼈信息；当公司⾏为侵犯到个⼈隐私的时候具有维权意识。当然⽬前个⼈的选择权还是相对弱势的，这需要个⼈在⼤数据时代调整⾃⼰的隐私观，使观念与时代相适应，并不断寻求更能保护⾃⾝隐私的⾏为⽅式。 3.搭建共同价值平台组织与个⼈具有共同的价值，有助于减少在⾏动中涉及隐私问题时因利益多样性⽽产⽣的⽭盾。在⼤数据产品设计和服务过程中，将个⼈价值与组织价值相结合，使各⽅在隐私问题上达成初步共识。这要求各⽅在⾏动时聚焦如何解决问题，⽽不是将时间浪费在通过道德界定解决哪些问题。⼀⽅⾯提⾼组织与组织中成员的价值⼀致性，有助于降低成员与组织之间在隐私问题上的⽭盾，提⾼⼯作效率；另⼀⽅⾯提⾼组织中管理者、⼯程师与⽤户价值的⼀致性，在产品设计时考虑到⽤户的可接受程度，⽣产出符合共同价值的产品，以减少涉及隐私问题时产⽣的⽭盾。　4.寻求合理的伦理决策点　在⼤数据产品设计的过程中，伦理决策点尤为重要，它将影响到对数据使⽤的深⼊程度。组织和个⼈通过调查与协商寻找利益平衡的伦理决策点，达到观念的⼀致，将成为缓解这种问题的可⾏之路。由于作为决策主体的组织和个⼈往往都从⾃⾝的利益出发，很难客观地进⾏决策，可以引⼊第三⽅机构客观调研，共同寻找伦理决策点。第⼀，进⾏深⼊道德调查，通过问卷及⽤户同意书等⽅式展开伦理对话，得知其他⼈是怎么认为的。第⼆，分析调查结果，进⾏处理和评估，

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