一、人工智能伦理学包括哪些？
人工智能开发的六大原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。
首先是公平性。公平性是指对人而言，不同区域的人、不同等级的所有人在AI面前是平等的，不应该有人被歧视。
人工智能数据的设计均始于训练数据的选择，这是可能产生不公的第一个环节。训练数据应该足以代表我们生存的多样化的世界，至少是人工智能将运行的那一部分世界。以面部识别、情绪检测的人工智能系统为例，如果只对成年人脸部图像进行训练，这个系统可能就无法准确识别儿童的特征或表情。
确保数据的“代表性”还不够，种族主义和性别歧视也可能悄悄混入社会数据。假设我们设计一个帮助雇主筛选求职者的人工智能系统，如果用公共就业数据进行筛选，系统很可能会“学习”到大多数软件开发人员为男性，在选择软件开发人员职位的人选时，该系统就很可能偏向男性，尽管实施该系统的公司想要通过招聘提高员工的多样性。
如果人们假定技术系统比人更少出错、更加精准、更具权威，也可能造成不公。许多情况下，人工智能系统输出的结果是一个概率预测，比如“申请人贷款违约概率约为70％”，这个结果可能非常准确，但如果贷款管理人员将“70％的违约风险”简单解释为“不良信用风险”，拒绝向所有人提供贷款，那么就有三成的人虽然信用状况良好，贷款申请也被拒绝，导致不公。因此，我们需要对人进行培训，使其理解人工智能结果的含义和影响，弥补人工智能决策中的不足。
第二是可靠性和安全性。它指的是人工智能使用起来是安全的、可靠的，不作恶的。
目前全美热议的一个话题是自动驾驶车辆的问题。之前有新闻报道，一辆行驶中的特斯拉系统出现了问题，车辆仍然以每小时70英里的速度在高速行驶，但是驾驶系统已经死机，司机无法重启自动驾驶系统。
想象一下，如果你要发布一个新药，它的监管、测试和临床试验会受到非常严格的监管流程。但是，为什么自动驾驶车辆的系统安全性完全是松监管甚至是无监管的？这就是一种对自动化的偏见，指的是我们过度相信自动化。这是一个很奇怪的矛盾：一方面人类过度地信赖机器，但是另一方面其实这与人类的利益是冲突的。
另一个案例发生在旧金山，一个已经喝晕了的特斯拉车主直接进到车里打开了自动驾驶系统，睡在车里，然后这辆车就自动开走了。这个特斯拉的车主觉得，“我喝醉了，我没有能力继续开车，但是我可以相信特斯拉的自动驾驶系统帮我驾驶，那我是不是就不违法了？”但事实上这也属于违法的行为。
可靠性、安全性是人工智能非常需要关注的一个领域。自动驾驶车只是其中一个例子，它涉及到的领域也绝不仅限于自动驾驶。
第三是隐私和保障，人工智能因为涉及到数据，所以总是会引起个人隐私和数据安全方面的问题。
美国一个非常流行的健身的App叫Strava，比如你骑自行车，骑行的数据会上传到平台上，在社交媒体平台上有很多人就可以看到你的健身数据。问题随之而来，有很多美国军事基地的在役军人也在锻炼时用这个应用，他们锻炼的轨迹数据全部上传了，整个军事基地的地图数据在平台上就都有了。美国军事基地的位置是高度保密的信息，但是军方从来没想到一款健身的App就轻松地把数据泄露出去了。
第四是人工智能必须考虑到包容性的道德原则，要考虑到世界上各种功能障碍的人群。
举个领英的例子，他们有一项服务叫“领英经济图谱搜索”。领英、谷歌和美国一些大学联合做过一个研究，研究通过领英实现职业提升的用户中是否存在性别差异？这个研究主要聚焦了全美排名前20 MBA的一些毕业生，他们在毕业之后会在领英描述自己的职业生涯，他们主要是对比这些数据。研究的结论是，至少在全美排名前20的MBA的毕业生中，存在自我推荐上的性别差异。如果你是一个男性的MBA毕业生，通常你在毛遂自荐的力度上要超过女性。
如果你是一个公司负责招聘的人，登录领英的系统，就会有一些关键字域要选，其中有一页是自我总结。在这一页上，男性对自己的总结和评估通常都会高过女性，女性在这方面对于自我的评价是偏低的。所以，作为一个招聘者，在招聘人员的时候其实要获得不同的数据信号，要将这种数据信号的权重降下来，才不会干扰对应聘者的正常评估。
但是，这又涉及到一个程度的问题，这个数据信号不能调得过低，也不能调得过高，要有一个正确的度。数据能够为人类提供很多的洞察力，但是数据本身也包含一些偏见。那我们如何从人工智能、伦理的角度来更好地把握这样一个偏见的程度，来实现这种包容性，这就是我们说的人工智能包容性的内涵。
在这四项价值观之下还有两项重要的原则：透明度和问责制，它们是所有其他原则的基础。
第五是透明度。在过去十年，人工智能领域突飞猛进最重要的一个技术就是深度学习，深度学习是机器学习中的一种模型，我们认为至少在现阶段，深度学习模型的准确度是所有机器学习模型中最高的，但在这里存在一个它是否透明的问题。透明度和准确度无法兼得，你只能在二者权衡取舍，如果你要更高的准确度，你就要牺牲一定的透明度。
在李世石和AlphaGo的围棋赛中就有这样的例子，AlphaGo打出的很多手棋事实上是人工智能专家和围棋职业选手根本无法理解的。如果你是一个人类棋手，你绝对不会下出这样一手棋。所以到底人工智能的逻辑是什么，它的思维是什么，人类目前不清楚。
所以我们现在面临的问题是，深度学习的模型很准确，但是它存在不透明的问题。如果这些模型、人工智能系统不透明，就有潜在的不安全问题。
为什么透明度这么重要？举个例子，20世纪90年代在卡耐基梅隆大学，有一位学者在做有关肺炎方面的研究，其中一个团队做基于规则的分析，帮助决定患者是否需要住院。基于规则的分析准确率不高，但由于基于规则的分析都是人类能够理解的一些规则，因此透明性好。他们“学习”到哮喘患者死于肺炎的概率低于一般人群。
然而，这个结果显然违背常识，如果一个人既患有哮喘，也患有肺炎，那么死亡率应该是更高的。这个研究“学习”所得出的结果，其原因在于，一个哮喘病人由于常常会处于危险之中，一旦出现症状，他们的警惕性更高、接受的医护措施会更好，因此能更快得到更好的医疗。这就是人的因素，如果你知道你有哮喘，你就会迅速采取应急措施。
人的主观因素并没有作为客观的数据放在训练模型的数据图中，如果人类能读懂这个规则，就可以对其进行判断和校正。但如果它不是基于规则的模型，不知道它是通过这样的规则来判断，是一个不透明的算法，它得出了这个结论，人类按照这个结论就会建议哮喘患者不要住院进行治疗，这显然是不安全的。
所以，当人工智能应用于一些关键领域，比如医疗领域、刑事执法领域的时候，我们一定要非常小心。比如某人向银行申请贷款，银行拒绝批准贷款，这个时候作为客户就要问为什么，银行不能说我是基于人工智能，它必须给出一个理由。
第六是问责。人工智能系统采取了某个行动，做了某个决策，就必须为自己带来的结果负责。人工智能的问责制是一个非常有争议的话题，我们还是回到自动驾驶车上进行讨论。确实，它还涉及到一个法律或者立法的问题。在美国已经出现多例因为自动驾驶系统导致的车祸。如果是机器代替人来进行决策、采取行动出现了不好的结果，到底是谁来负责？我们的原则是要采取问责制，当出现了不好的结果，不能让机器或者人工智能系统当替罪羊，人必须是承担责任的。
但现在的问题是我们不清楚基于全世界的法律基础而言，到底哪个国家具备能力处理类似案件的能力。（美国）很多案件的裁决是基于“判例法”进行判定的，但是对于这样一些案例，我们没有先例可以作为法庭裁决的法律基础。
其实，不光是自动驾驶，还有其他很多领域，比如刑事案件问题，还有涉及军事领域的问题。现在有很多的武器已经自动化或者是人工智能化了，如果是一个自动化的武器杀伤了人类，这样的案件应该如何裁定？
这就要牵涉到法律中的法人主体的问题，人工智能系统或全自动化系统是否能作为法人主体存在？它会带来一系列的法律的问题：首先，人工智能系统是否可以判定为是一个法律的主体？如果你判定它是一个法律的主体，那就意味着人工智能系统有自己的权力，也有自己的责任。如果它有权力和责任，就意味着它要对自己的行为负责，但是这个逻辑链是否成立？如果它作为一个法律主体存在，那么它要承担相应的责任，也享有接受法律援助的权利。因此，我们认为法律主体一定要是人类
二、人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题？
一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展，许多人类工作将被机器人取代，那么因此而失业人员的生活保障由谁负责？此外，人工智能学会自己做决定，这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资，公司支付工资，其余利润投入生产以创造更多利润。然而，机器人不需要报酬，这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润，从而导致更大的财富不平等。在工程领域，人工智能可以创造新的就业机会，但由于数字很小，这并不能弥补失去的工作岗位数量。
二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分：错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误，人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力，人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如，在自动驾驶汽车领域，由于背景算法的错误，人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制，人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性，人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度，人们无法有效地控制和监督后续过程，可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的，比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战，在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响，对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。
三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集，而很多数据都与个人信息有关，未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上，在人工智能进入我们的生活之前，人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策，这涉及隐私问题。由于大数据的发展，个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时，用户的隐私也受到了损害。
四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中，会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先，人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二，人工智能的替代非常快，过时的产品需要环保处理，而重金属污染问题很难处理。
五是控制和监督问题。人工智能需要监管，但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。
三、人工智能语言与伦理讲的什么？
随着人工智能深入到人们的生活之中，人工智能可能引发的伦理问题日益受到关注，尤其是涉及到人类的基本价值和威胁人类生存的话题。
其实，人们对于人工智能的担忧多半出于对未知事物的恐惧，人工智能作为科技发展的产物不可能解决人类面对的伦理冲突，只是某种程度上放大了这种冲突，人类完全可以采取措施化解人工智能可能带来的伦理危机。
对人工智能进行伦理规范应建立人工智能的伦理审核与学习机制。人工智能尚不具备感情和自主意识，即便未来通过学习可以获得独立思考的能力，其价值取向也可以用人文精神加以引领和规范。
聊天机器人之所以会说出“希特勒没有错”这样违反伦理的言论，是因为现实社会里有极少数人仍持有这种认识，这句话通过人工智能说出来显得惊悚，但并不奇怪，这种表达与网络上侮辱先烈结构主流价值的言论并无二致。
应当避免的是这种言论通过人工智能的快速传播对整个社会空气形成危害，实现这一目标需要深入把握人工智能的学习机制，加强人工智能对主流价值的学习，同时建立对机器人的伦理测试机制
四、伦理问题是什么意思？
伦理是指在处理人与人、人与社会相互关系时应遵循的道理和准则。是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上对道德现象的哲学思考。
它不仅包含着对人与人、人与社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。
五、什么是伦理学问题？
伦理是指在处理人与人、人与社会相互关系时应遵循的道理和准则。是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上对道德现象的哲学思考。
它不仅包含着对人与人、人与社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。
六、信息化伦理问题的表现？
隐私问题：随着信息化技术的发展，越来越多的个人信息被收集、存储和处理，这可能会导致个人隐私泄露的风险。例如，社交媒体平台可能会收集用户的个人信息，并将其用于广告定位，这可能会侵犯用户的隐私权。
信息安全问题：信息化技术的发展也带来了信息安全问题。例如，黑客攻击、数据泄露和网络病毒等问题可能会导致个人信息丢失或被恶意使用，给个人和企业带来严重的经济损失。
数字鸿沟问题：信息化技术的普及可能会导致数字鸿沟问题。一些人可能因为缺乏信息化技能或设备而无法享受到信息化技术的便利，这可能会导致社会不公和数字鸿沟的加剧。
虚假信息问题：信息化技术的普及也使得虚假信息的传播变得更加容易。例如，社交媒体平台上的虚假新闻、谣言等信息可能会误导公众，影响社会稳定和谣言治理。
人工智能伦理问题：随着人工智能技术的发展，也出现了许多伦理问题。例如，人工智能可能会导致就业岗位的流失，并且可能会带来算法歧视等问题。这些问题都需要我们认真思考和解决，以保障信息化技术的健康发展。
七、人工智能武器伦理
人工智能武器伦理一直是当今世界面临的重要议题之一。随着技术的飞速发展和使用范围的扩大，人们开始重新审视人工智能武器所带来的伦理挑战和风险。这种技术在军事领域的运用涉及到众多复杂的道德和法律问题，需要我们认真思考和合理规范。
伦理挑战
人工智能武器的出现引发了诸多伦理挑战，其中最突出的问题之一是人类失去对其决策的控制权。一旦将致命的权力交给人工智能系统，意味着人类将面临着无法预测和控制的风险，这种情况可能导致灾难性的后果。
此外，人工智能武器对于战争的规范和道德标准也提出了挑战。使用这种技术可能会降低人类对于伦理选择的责任感，甚至可能导致不可挽回的错误。因此，在使用人工智能武器时，必须严格遵守相关的法规和国际公约，确保其使用符合道德原则。
道德责任
在开发和使用人工智能武器时，研究人员和政策制定者需要认真考虑其道德责任。他们必须确保这种技术的设计和应用符合道德原则，并积极采取措施防止可能的滥用和伦理问题。
此外，决策者还需要思考如何分配和界定人类与人工智能系统之间的责任。在出现意外事件或伦理困境时，确定责任归属并采取适当的行动至关重要，这需要制定清晰的法律框架和道德指导方针。
法律规范
为了应对人工智能武器带来的伦理挑战，各国需要建立和完善相关的法律规范。这些规定应包括对人工智能武器的开发、生产和使用进行明确的限制和监管，确保其符合国际法律和伦理标准。
此外，国际社会还需要加强合作，共同制定针对人工智能武器的国际公约和法律框架，以确保在全球范围内对于这种技术的规范和控制达到一致性。
伦理决策
在面对人工智能武器的伦理挑战时，必须进行明智而负责任的决策。这需要决策者不仅考虑技术的效益和优势，还要深入思考其所带来的伦理风险和社会影响。
倡导者和研究人员应当积极参与伦理决策的讨论和制定，提出合理和可行的建议，以确保在人工智能武器的发展和使用过程中能够注重道德和伦理原则。
未来展望
随着科技的不断进步和人工智能武器的发展，我们面临着伦理挑战和法律问题的日益复杂化。未来，我们需要不断探索和完善相关的伦理原则和法律规范，以保护人类的利益和社会的稳定。
只有在充分认识到人工智能武器所带来的伦理挑战和风险的基础上，我们才能制定出有效的政策和措施，确保这种技术的安全和可持续发展。
八、大数据 伦理问题
大数据伦理问题的挑战与思考
在数字化时代，大数据技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革与机遇，然而，与之同时而来的是大数据伦理问题的日益凸显。在利用大数据的过程中，人们常常面临如何平衡数据挖掘与隐私保护、数据打击与个人权益等伦理考量。
大数据伦理问题的定义及重要性
大数据伦理问题是指在大数据处理与应用过程中涉及到社会、经济、政治、人类行为等方方面面的伦理考量和冲突。随着大数据技术的广泛应用，伦理问题愈发引人关注。
1. 数据隐私与自主权
在大数据时代，个人信息涌入数据池，如何保护用户的数据隐私成为亟需解决的问题。大数据技术的迅猛发展，使得个人的隐私数据变得更加脆弱，因此，保护个人数据隐私与自主权成为重中之重。
2. 数据使用与滥用
大数据的运用不仅为商业创新和科学研究提供了巨大机遇，同时也容易引发数据滥用的风险。如果数据被滥用，可能导致用户信息泄露、隐私侵犯等问题。
应对大数据伦理问题的策略
1. 法律法规与制度建设
建立健全的法律法规体系是解决大数据伦理问题的基础。各国应加强立法力度，明确数据收集、使用、存储等方面的规范，保障数据主体的合法权益。
2. 技术创新与隐私保护
大数据技术的发展也应与隐私保护相结合，采用匿名化、加密等技术手段保障数据安全。同时，研究新型的隐私保护技术，如安全多方计算、同态加密等，为数据隐私提供更好的保障。
结语
大数据伦理问题是数字化时代的重要议题，需要社会各界共同努力来解决。只有在良好的法律法规体系、技术创新与社会共识下，我们才能更好地利用大数据的优势，同时保护个人隐私和数据安全。
九、高科技伦理问题基本特征？
1震撼性
2风险性
3深远性和难以预见性
十、环境工程伦理问题产生的原因？
可能包括：
利益冲突：环境工程涉及资源利用、污染控制等问题，可能涉及各方利益冲突，导致伦理问题的产生。
资源有限：环境工程中资源有限，如水资源、能源等，资源的分配和利用可能引发伦理问题。
治理难题：环境问题通常涉及多个利益相关方和复杂的生态系统，治理难度大，决策可能引发伦理考量。
跨界影响：环境问题通常不受地域限制，可能跨越国际边界，涉及不同文化和价值观，导致伦理问题的出现。
科技进步：新的环境工程技术可能带来新的伦理挑战，如基因编辑、核能利用等。
信息不对称：环境信息可能不对称，可能导致信息不透明，产生伦理问题。
政策法规不完善：环境保护相关的政策法规可能不完善，导致监管不足，产生伦理问题。
总之，环境工程伦理问题的产生往往是多个因素综合作用的结果，需要综合考虑科技、社会、经济等各方面的因素。