第7课 人工智能伦理-九年级信息科技同步精品课堂（浙教版2023）

人工智能伦理 NEW PRODUCT CONTENTS 目录 01 人工智能伦理问题 02 人工智能伦理原则 03 人工智能伦理挑战 04 正确对待人工智能的伦理挑战 人工智能伦理问题 PART 01 人工智能伦理 随着人工智能迅猛发展，人们需要认真考虑人机共融社会形态的道德准则，人工智能的伦理问题已经得到了世界各国的关注。 人工智能伦理的主体是机器，这是为了让越来越具有自主能力的机器守人类道德伦理规范。人工智能自身没有道德、伦理的品质，是人工智能技术的研发人员在设计模型和算法时赋予数据意义，决定人工智能的行为规范，从而影响机器的伦理品质。 数据隐私和安全 01 数据泄露：未经授权访问和滥用个人数据 02 隐私侵犯：未经同意收集和使用个人数据 03 安全风险：人工智能系统可能被黑客攻击和操纵 04 监管挑战：如何制定和执行数据隐私和安全法规 人工智能的决策过程透明性 透明性是指人工智能系统如何解释其决策过程，以便人类理解和信任。 透明性有助于提高人工智能的可解释性，使人类能够更好地理解和控制人工智能系统。 01 02 透明性可以帮助人类发现和解决人工智能系统中的偏见和歧视问题。 透明性可以提高人工智能系统的安全性和可靠性，减少潜在的风险和危害。 03 04 人工智能对人类劳动的替代 自动化技术：人工智能取代了部分重复性、低技能工作 01 失业问题：人工智能可能导致部分人群失业，影响社会稳定 02 技能升级：人工智能促使人们需要不断提升技能，适应新的工作需求 03 创造新岗位：人工智能同时也会创造新的就业机会，如数据分析、AI训练等 04 人工智能伦理原则 PART 02 可解释性原则 人工智能系统应能够解释其决策过程和结果 人工智能系统应能够提供透明、可理解的决策依据 人工智能系统应能够解释其决策背后的逻辑和推理过程 人工智能系统应能够提供易于理解的决策结果和反馈 公平原则性 公平对待所有用户，不分种族、性别、年龄等 01 保护弱势群体，确保他们在人工智能应用中得到公平对待 03 避免算法歧视，确保算法决策的公正性和透明度 02 促进机会平等，确保人工智能应用不会加剧社会不平等 04 透明性原则 人工智能系统应具备透明性，让用户了解其工作原理和决策过程 人工智能系统应提供可解释的决策结果，让用户能够理解和接受 人工智能系统应提供足够的信息，让用户能够判断其决策是否合理 人工智能系统应提供足够的信息，让用户能够判断其决策是否公平和公正 可追溯性原则 确保人工智能系统的决策过程可追溯 记录和存储人工智能系统的决策过程和数据 01 02 提供透明和可理解的决策过程 03 确保人工智能系统的决策结果可解释 04 人工智能伦理挑战 PART 03 难以制定统一的伦理规范 人类的行为会受到社会规范、道德伦理和法律法规的约束。人工智能的发展目标是模拟和仿真人脑所具有的智能活动，因此模拟人类智能的智能体在社会环境中必须要遵循—定的伦理道德。保障智能系统遵循现有的法律、社会规范和道德伦理，确定智能系统的法律主题、权利、义务和责任，是人工智能带来的伦理挑战。 人工智能对伦理问题的挑战，常见有以下四个方面。 1.对人机关系认识的挑战 随着人机互补、人机互动、人机协同和人机一体技术的发展，智能机器也开始逐步具有人所特有的情感和创造性。智能机器人的发展不断冲击“人]的概念，使人们反思人类的主体地位，思考人的本质问题。智能器官的出现,人与智能机器开始“共生”，如脑机接口（如图7-1)，使人们思考人—机界限问题。如何构建人—机责任共同体，是人们需要面对的新挑战。 脑机对口 2.对社会秩序与公平公正的挑战 随着人工智能技术的发展和智能机器成本的降低，一些领域中的工作会被自动化所取代。在生产和服务业的一些领域，机器人取代人工渐成趋势从发展角度看，在可预测环境中从事高度重复或按部就班工作的人员，如客服、收银员、仓库T作人员等将会逐步被机器人取代。相关从业者失去职业价值，可能影响社会稳定。当下的人工智能鸿沟也会带来新的不平等，最先掌握和使用人工智能技术的人可能占据更多的资源以获得较高的收入和社会地位,可能会打乱原有的社会秩序。 目前以深度学习＋大数据为主要模式的人工智能系统，需要大量的数据来训练学习算法。但如果算法训练过程中使用了带有社会偏见的数据集，可能造成带有偏见或歧视的结果，其决策将影响社会的公平公正。如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据，群体隐私数据一旦被泄露，可能导致严重的伦理危机。网络购物、交通出行、在线购票等多个领域的电商平台曾被曝出存在价格歧视行为，即同一产品面对不同人群采用差异化定价策略，如图7-2所示的大数据“杀熟”怪象，影响社会公平性。 2.对社会秩序与公平公正的挑战 图7-2 大数据“杀熟”怪象 图7-3 虚拟社交 3．对传统伦理关系的