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第一章人工智能与伦理
人工智能伦理问题需在工业革命背景下进行考量。在第四次工业革命背景下：人工智能伦理不是应用伦理，不是解伦理难题。人工智能伦理是探索与创造新哲学思想，指向新伦理革命。与人工智能的“自主性”一道，人工智能伦理为工程师争取更多“自主”。
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●1.1为什么需要人工智能，它能做什么
人工智能背后是第四次工业革命历史机遇的争夺，我们需要人工智能推动新的工业革命，抓住新的历史发展机遇。另外也需要预防人工智能给人类社会带来不良影响。
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●1.2人工智能是什么？
人工智能在工业革命的背景下会带来经济、社会、伦理道德上的重构，人工智能专业是一个综合性的专业。
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●1.3人工智能伦理是应用伦理吗？
人工智能伦理涉及使用伦理和设计伦理，传统的应用伦理学无法满足人工智能伦理的发展要求。作为专业技术人员，人工智能伦理是专业技能而不仅仅是素养。
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第二章人工智能伦理谱系
人工智能伦理：弱人工智能机器对应的伦理3.0版本，强人工智能机器对应的伦理4.0版本。
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●2.1为什么需要人工智能伦理谱系
繁杂混乱的状况，已经对人工智能伦理的研究和教育造成困扰。
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●2.2伦理谱系根目录
人工智能伦理的核心在于“人与机”关系，以此为根目录可建立一个人工智能伦理谱系。
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●2.3机器“质变”决定人工智能伦理层级
机器“质变”是划分人工智能伦理谱系层级的根本因素。
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●2.4人群“变迁”塑造人工智能伦理谱系
由于不同人群加入人工智能发展，带来了不同的利益诉求和价值诉求，因而产生了不同类型的人工智能伦理问题。
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第三章人工智能伦理研究与设计方法
伦理问题主要是“价值”之间出现矛盾。伦理问题作为系统的有害功能——负向伦理。伦理收益作为系统的有用功能——正向伦理。人工智能伦理研究与设计方法：确定AI系统功能与伦理目标；找出伦理问题；找出伦理矛盾；根据分离原理，找出可能方案；确定最终方案。
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●3.1方法简介
工程设计伦理方法是现代技术哲学方法、TRIZ方法、伦理谱系方法的综合。涉及经验转向和价值论转向和矛盾解决理论。
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●3.2伦理是一种功能指标
技术人工物具有结构和功能两种属性。人类活动场景会影响技术人工物，因此需要考虑人工智能伦理问题的双面性，即存在正向伦理和负向伦理。引入理想解的概念可以寻找出最佳的功能设计。
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●3.3人工智能伦理的设计过程
伦理矛盾是人工智能伦理研究的核心，解决伦理矛盾是人工智能伦理的根本任务。
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第四章人工智能如何以人为本
古今中外均有以人为本的思想，引入“人”之四象模型，从孔子、近代西方、马克思的角度进行探讨，中国更有希望实现人工智能的以人为本，最终以“人机平权”促进“以人为本”。
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●4.1“以人为本”伦理准则的地位
古今中外均有以人为本的思想。
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●4.2“人”的概念比较——“人”之四象模型
智能系统算法的设计必须意识到它们是一个更大系统的一部分。以人为本的人工智能分成两个关键能力：理解人类、帮助人类理解人工智能系统。可分为自然人、抽象人、具体人、社会人，孔子、近代西方、马克思有不同的想法。
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●4.3人工智能“以人为本”伦理准则可行吗？
以人为本的实质是指在特定应用场景中，在人与“超人”的人工智能机器之间，凡事均“以（凡）人为中心”是否可能？以及如何可能？西方式现代化中的“以人为本”思想本质上是“人类（种族）中心主义”思想，人工智能以人为本不可行。但是孔子的以人为本思想可行，且影响中国深远，因此人工智能以人为本在中国可行。
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第五章应用场景与伦理
自动驾驶是最大的人工智能应用场景。自动驾驶的革命性特征是“人手离开驾驶过程”，生命交给机器。自动驾驶伦理的核心是“人的生死是否可以由机器决策”。
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●5.1人工智能应用场景
人工智能的发展需要考虑应用场景，这符合科学路径和现实情况。
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●5.2为什么是自动驾驶？
自动驾驶是最大的人工智能应用场景。涉及人的生死，伦理矛盾激化。
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●5.3自动驾驶诉讼角色扮演
从不同的角色角度对自动驾驶事故进行判决，思考其中的伦理问题。
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●5.4矛盾分析与解决思路
自动驾驶存在问责难题，可以考虑TRIZ冲突解决理论，注意区分AI与IA。
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第六章数据伦理与隐私保护
数据伦理与隐私保护
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●6.1为什么数据如此重要？
数据伦理问题众多且频发，更能引发国家数据安全问题。
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●6.2数据的自然属性
数据是数字经济的石油、货币，数字化的基础，智能化的原料和燃料，……个人隐私是数字世界的货币，甚至是“硬通货”“一般等价物”。元宇宙的货币以“个人隐私”为锚定物，与（国家）主体信用、（区块链）稀缺性、黄金或“石油”做货币锚定物同性质。
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●6.3数据的伦理冲突与化解
根据“人”之四象模型对四种人的数据进行分级保护，符合解决伦理悖论的分离思路。“大数据”最后就是个数学问题。
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第七章算法与伦理
算法会引发伦理挑战，要有道德算法设计思路并试图解决。
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●7.1算法引发的伦理挑战
技术集成会引发变性效应和死神效应，最终引发社会风险。
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●7.2道德算法设计
道德算法是指在特定的人工智能应用场景中，包含了某种特定价值，或可以达到特定目的的算法，且该价值或目的在场景中是道德可接受的。可以学习设计思路和治理方式应对算法的伦理挑战。
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●7.3伦理矛盾与案例分析
罗尔斯算法存在最大最小化原则和无知之幕原则。对于不同的矛盾类型要有不同的解决思路和实现方式。
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第八章算力与伦理
算力是人工智能的“体力”。长期发展存在机器换人担忧，需要思考其合理性。
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●8.1算力与人工智能“体力”
算力是工业革命的推动力。
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●8.2机器换人及其担忧
机器换人存在背景、需求，不同的人有不同的态度，也可能引发众多伦理问题。
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●8.3智能机器如何换人才是合理的？
机器换人有近忧和远虑，注意区分人与机器的能力区别，可以把“人机对立”转向“人机互补”，解决伦理问题。
