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人工智能技术伦理范文1
关键词：互联网;大数据;人工智能;管理会计
随着社会经济和科技的不断发展，管理会计态势也发生了一定的变化，需要增强人工智能、互联网等现代技术与管理会计的融合，进而将管理会计的作用充分发挥出来，提升单位价值管理水平。
一、管理会计理论
管理会计理论，一是成本管理。随着管理会计学的不断发展，成本管理法不断完善，更多的企业单位运用成本管理法开展成本控制。当前被普遍运用的成本管理法有完全成本法、作业成本法和标准成本法。其中，作业成本法是企业单位把作业消耗当作成本的重要因素，企业单位可运用该种成本法对复杂业务和经济费用较大的项目展开成本管理。而标准成本法就是将标准成本预先制定出来，并将其与设计成本进行对比，分析成本差异的原因。企业单位采用标准成本法，可对经常性项目的成本目标予以制定，并可对项目展开成本分析、成本控制与成本考核。二是预算管理。预算管理是根据单位实际情况进行预算编制，并在预算年度中认真执行预算，使经济活动的控制不断强化。
二、互联网、大数据、人工智能对管理会计的影响
（一）推动管理会计技术手段不断创新
随着互联网、大数据等现代技术的不断发展，管理会计在企业单位中的作用虽然不断提升，但其弊端也逐渐显现出来。所以在互联网、大数据和人工智能不断发展的背景下，应充分挖掘先进技术，并将其积极运用到管理会计工作中，进而推动企业单位战略规划的制定与完善，并更好地控制企业单位经营管理成本。此外，云计算平台的发展也使得事业单位资源配置优化成为可能，为信息资源共享构建了良好的平台。所以企业单位要将以上技术积极运用到管理会计实践中，及时创新管理会计技术手段，进而不断推动管理会计工作顺利、高效开展。
（二）推动管理会计数据资源共享
管理会计相关信息一般来自企业单位的经营活动。在开展管理会计工作时，要结合企业经营活动的原始资料，根据对应的数据处理方式，完成内控以及预测工作。可以依靠互联网、大数据以及人工智能技术，推动财务数据信息共享服务平台的构建，并借助该平台开展数据资源的共享，进而不断提高企业管理质量和水平。
三、互联网、大数据、人工智能背景下管理会计的实践策略
（一）成本管理创新实践
成本管理会影响企业管理绩效目标的落实。因此企业单位要积极利用互联网、大数据和人工智能技术，加强成本控制，降低成本支出。企业单位在成本管理方面的创新实践主要有以下两个方面。
一方面是组织成本控制。企业单位应利用信息技术优化推动业务流程再造，不断精简业务流程，减少业务组织成本，使成本支出得到合理降低。此外，企业单位可以运用大数据分析技术来分解复杂业务，构建成本目标，选择合理的作业成本模式。也可以应用管理会计信息系统汇集成本数据，将业务流程的作业资源实际消耗计算出来，再结合资源消耗状况调节业务环节，推动业务流程朝着高效稳定的方向发展。
另一方面是完全成本控制。企业单位可运用大数据技术对包含大量业务活动的生成数据展开收集，进而多层次地分析数据，将数据中蕴含的成本控制信息剖析出来，进而推动成本的优化控制。具体做法是根据业务活动的消耗，对成本核算对象进行责任划分，将不同部门的成本管理责任一一明确之后，建立成本管理系统，并将其与采供管理、物资管理、资金结算等管理系统一一对接，保证成本数据的全面性。最后结合获得的信息，对业务总成本与单位成本展开计算，对间接费用做好分类，将其分摊到对应的成本对象上，使业务的成本构成得到更精准的计算，进而对企业单位各业务的实际资源耗费状况有全面的了解，更好地实现成本控制目标。
（二）预算管理创新实践
在预算管理过程中，要非常注重成本费用、预算编制和实际执行，运用先进的科技推动预算编制工作的开展，并对数据进行收集和分析，使预算编制的质量和水平不断提升。在其具体的数据分析上有以下几种方法。一是分类分析法。企业单位在针对不同项目进行预算时，可运用分类分析法构建分类模型，对不同类别的数据进行汇总并展开相关分析，掌握不同数据的关联性与规律，为之后的费用预算编制奠定基础。二是回归分析法。企业单位在对项目发展趋势及其资源耗费进行预测时，可运用回归分析法，通过对数据的分析，将数据的时间维度变化找出来，进而生成变量间的函数关系，预测数据的发展趋势，并找寻相关性规律。三是聚类分析法。企业单位对专利费用支出、差旅费进行预算时可以运用这种方法，这种方法可以很好地分析较大类别的数据，将相似度较高的数据项目找出来，进而明确数据特征。企业单位在运用这种方法分析经营活动产生的相关数据时，可以发现不同支付项目存在的规律性，为之后的编制预算奠定基础。
预算审批结束后，企业单位可运用财务共享服务中心对各项费用支出展开监控，减少由于人为因素导致的越权审批或超预算审批等问题。并可运用财务共享服务中心构建云会计预算信息系统，对不同岗位的审批权和数据权限情形分别予以设置，使预算执行率得到显著提高，进而更加精准地掌控业务流程的成本支出。
（三）绩效管理创新实践
企业单位要推动绩效管理机制的构建和完善，运用平衡计分卡开展绩效考核评价，突出与企业单位战略目标有关的指标。在绩效考核过程中，企业单位要充分运用互联网、大数据和人工智能技术推动绩效考核调整，推动其朝着数据化、智能化方向发展。企业单位可通过网络绩效评价系统的构建，进而对相关数据进行实时录入和监控，使绩效考核的全过程具有很好的数据支撑。并结合原始数据，对不同部门和岗位的绩效考核展开过程性评价。此外，在网络绩效评价体系中，工作人员可以对自身考核情况进行实时了解，知道自身任务完成情况，进而及时调整工作状态，保障绩效考核成绩良好。同时，由于网络绩效评价系统将企业单位的各种信息和评价结果汇聚一体，因此可以增强绩效考核结果的可信度和真实性，大大降低人为因素对绩效考核造成的不良影响，使绩效考核数据朝着更加真实全面的方向发展。
人工智能技术伦理范文2
【关键词】人工智能；电气自动化控制；应用
一、人工智能技术的定义及其技术特点
（1）人工智能技术是指通过计算机的算法对人脑控制人类的活动进行技术模拟，发出与人类行为相似的系统指令，从而能够解决传统学科难以解决的问题。人工智能技术作为一门新兴的学科，不仅包含数学、计算机学等传统学科，也包括了哲学、心理学、伦理学等学科。因此，人工智能技术可以说是全面地模拟人脑，以期达到人脑控制下的行为反应，最终达到单纯依靠机械来完成高危险、复杂的工作。（2）人工智能最大的技术特点即为可以利用计算机模拟运算来达到人脑思考的效果。与人脑思考相比，人工智能技术能够更有效地进行信息的采集、问题的分析与处理，在这种优势的促进下，复杂的脑力活动将逐渐被计算机的智能运算所代替。通过这种方式，可以极大的减少人力劳动与人力成本的资源投入，同时提高工作效率，实现产业结构的优化配置，最终提高生产力的发展水平。
二、人工智能在电气自动化控制中的应用
如何保证电气设备有条不紊地运转一直是电气自动化领域中亟须解决的问题，然而这个问题本身具有极大的复杂性，电气自动化控制领域中的人才培养十分不宜且后备力量严重不足。而人工智能技术的出现则有效的缓解了人才缺乏的压力，通过计算机的智能运算，可以有效的代替人脑对电气产品进行设计，而且当电气自动化工作过程中出现问题时，计算机也会及时做出反应。在电气自动化控制领域中实施人工智能技术，可以有效的降低生产成本，实现电气系统控制下生产结构的优化。（1）电气类产品设计时，人工智能可以对产品设计进行优化。由于传统的设计方式在前期会有一个漫长的产品试验过程，需通过归纳法得到相关设计经验后再由产品设计师进行手工完成，而这一过程很难达到产品预期的效果，且前期的试验与后期的制作方式都需要投入大量的人力物力与财力，所以，这样的生产方式显然不适用于当今社会科技快速发展的需要。人工智能技术的加入极大的改善了这种情况，优化了产品的设计过程。首先，CAD等电脑设计系统软件的出现，辅助人们进行前期产品的试验，由于计算机相比于人脑具有准确率高、运算快速等特点，因此这一前期的试验周期得到了极大的缩短。（2）面对电气自动化控制过程中出现的故障与事故，人工智能技术可以及时预防与解决问题。人工智能技术的出现与发展则有效地改善了这种情况，特别是处理在变压器、发动机等问题上，人工智能技术的表现尤为突出。例如，如果变压器工作不畅，出现故障时，早期的解决方法一般是先对变压器产生的气体进行收集、提取，然后分析得到的气体，最后根据分析得出的结论来判断故障出现的原因。这种方法不仅耗费大量人力与财力，最重要的是分析问题的周期相当长，此外，这种解决方法并不能保持一个较高的准确率，一旦出现不到位的诊断，后果不堪设想。人工智能技术则不会出现这种问题，计算机会根据专家的技术指导与平常机器故障的样本收集，对所产生的问题进行及时有效的分析，最终生成解决方案，不仅可以提高分析问题的准确率，也可以缩短分析问题的周期，全面的提高处理问题的效率。（3）人工智能技术可以简化电气自动化的控制流程。电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取有效及时的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。此外，人工智能技术通过对电气设备的远端操控，实现了控制流程的简单化、程序化，方便技术人员对电气设备进行定期的检查与维修，节约时间的同时，也降低运行成本。
三、总结
计算机技术的发展促进了人工智能技术的不断创新与发展，这项技术已经在社会各个领域中起到了极大的作用，方便了人们的生活，并不断促进社会进步。电气自动化控制行业与居民的安定生活、社会的和谐发展息息相关，因此更应大力发展人工智能技术。本文主要阐述了人工智能技术的定义特点以及在电气自动化控制中的具体应用，希望能为我国的电气设备的发展上提供帮助。
参 考 文 献
[1]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用.2012（7）
人工智能技术伦理范文3
关键词:智能广告;广告产业;广告传播
随着人工智能技术的不断成熟，大数据分析处理与机器学习等技术的不断发展完善，一个与以往截然不同的智能媒体时代正在来临，而广告行业自然也面临着变革。一方面，媒体行业积极寻求智能化的步伐，催生了智能广告这一具有广阔前景与极大潜能的产业;而另一方面，“随着人工智能、移动互联网等技术的进一步成熟，媒体的智能化道路获得了源源不断的动力”［1］，被机器学习能力与算法迭代加持的人工智能技术，正在为广告行业带来一场前所未有的变革。在广告行业智能化的变革中，传统广告行业不断地瓦解与重构，广告的运作模式与分发策略，相较以往也发生了不同程度的改变。在技术为行业带来变革与机遇的同时，因为技术发展不完善、监管能力滞后等因素所产生的潜在风险也不容忽视。这些机遇与风险为学术研究提供了一个全新的视角与切入点，本文将从智能广告发展溯源、智能广告的传播特征、智能广告时代的潜在风险三个维度进行剖析。
一、智能广告发展溯源
计算广告这一概念最早于2008年被提出，其核心是一种能够做到精准投放的广告投放机制。它在基于大量数据收集的基础上进行实时高效的计算，对用户进行场景画像，找到最优匹配的广告内容并定向投放给目标用户群体，由此能够将广告收益大幅拉升。这一广告投放机制在商业上取得了极大的成功，谷歌公司在2019年第一季度基于数字计算广告的营收就达到了373亿美元。计算广告在其诞生之后也在经历着不断的迭代升级。随着智能化浪潮席卷全球、人工智能技术与广告行业进一步融合，以计算广告为基础的智能广告应运而生。在目前国内对于智能广告的研究中，有学者对“智能广告”这一概念做出了较为清晰的界定，即“以数据驱动为基础，利用人工智能技术实现广告内容的耦合生产、精准投放与互动反馈从而个性化地满足消费者生活信息需求的品牌传播活动”［2］。智能广告在原先计算广告的基础功能上，进一步发展出了即时性内容生产与创造、精准化个性化内容分发、依据反馈数据进行广告效果优化等能力，对于整个广告产业链有了更加全面的渗透，从某种程度上来说，智能广告是对计算广告的进一步发展与升级。
二、智能广告的传播特征
人工智能技术对广告的深度介入，不仅使得广告的内容生产与呈现方式出现了改变，“对产业运作形态、产业链生态也带来了革命性变革”［3］。
(一)人工智能对内容生产的深度参与
相较于传统的数字广告，智能广告最大的特点之一就是人工智能技术对广告的创意策划与内容创作进行了深度的参与，智能广告的内容生产大部分由特定算法负责，相较于人类设计师，负责智能广告内容生产的人工智能可以进行不间断的自我优化升级，同时也能与最新市场动向相结合。例如，天猫的广告AI设计师“鲁班”，在2017年的“双11”活动期间，这一人工智能设计师共生成了4．1亿张海报。如果以每张海报花费20分钟的时间计算，将同等数量的海报由人类设计师来完成，总共将会耗时近300年的时间。由此不难看出，智能广告在生产效率与内容时效性方面具有极大的优势。而在广告的内容呈现方式上，智能广告最为核心的特征是“千人千面”的个性化内容呈现。由于广告内容的生产效率与数量脱离了人力的限制，使得智能广告能够依托用户画像等技术为基础，为不同的用户进行个性化的内容定制创作并加以针对性地投放。以前文提到的天猫AI设计师“鲁班“为例，在同一时间，使用不同的手机打开淘宝，APP首页所出现的广告海报均不相同;SaatchiLA的人工智能“沃森”，在为丰田汽车公司的新车型进行推广营销时，广告内容的呈现方式也显现出了相同的特征。该公司在Facebook上开始了一项运动———“ThousandsofWaystoSayYes”(成千上万种说Yes的方式)，并且最终基于100多个不同的人口统计特征，生成了100余条针对不同用户群体的个性化广告。综合以上叙述我们可以发现，人工智能对于内容生产的介入，使得广告的内容生产进入了高效率的工业化生产时代，由此生产出的海量广告产品推动了广告个性化的呈现方式。
(二)基于用户画像的分众化传播策略
智能广告时代，广告的智能内容生产与呈现方式的转变，自然也促使广告的传播策略发生转变，而广告生产与传播重心也发生了较大的偏移。在广告的传播策略方面，传统的广告传播策略往往是基于广告理论、市场及消费者调查而进行制定的，由此所形成的传播策略针对的受众往往较为宽泛，投放策略较为粗放，所获取的传播效果也与预期有一定的差距。而智能广告的投放策略主要是基于用户画像，再通过大数据与算法对受众进行精细化划分，筛选出合适的广告受众之后再进行广告投放。最为典型的案例就是信息流广告，这一形式的广告广泛存在于社交媒体(如国外的推特、Youtube，国内的新浪微博、微信)当中。此外，智能广告在传播时会选择与内容信息进行深度融合，这一传播策略使得智能广告对受众的心理把握得更为精准，使得广告的商业化目的更为隐蔽。如前文提到的信息流广告，往往都与潜在受众所浏览的信息、咨询等相融合，“并且通过用户的刷新行为不断变化，更易于用户接受”［4］。智能广告在广告投放效果监测方面也同样与传统广告有着较大的不同，智能广告经过分发之后，可以实时根据后台的反馈数据进行广告效果监测。同时，智能广告在投放的同时往往会保留手中的反馈渠道，如Youtube在进行智能广告投放时所使用的反馈机制，用户可以根据自身的喜好程度，对投放给自己的广告进行意见反馈，这使得系统能够根据用户反馈对广告的传播策略进行实时调整，从而形成针对不同客户的不同投放策略。
(三)日趋完善的智能广告产业链
由于智能广告所取得的投放效果更为优异，因此广告主对智能广告的投放兴趣与投放预算正在逐渐增加，而这一系列的变化必然导致传统的广告产业链发生格局转变。目前，国内正在逐步形成一条完整的智能广告产业链，这一产业链的主体“包括智能广告技术公司、智能广告媒体、智能广告监测公司、智能广告数据管理公司、智能广告交易平台等”［5］。由于智能广告的传播主要依托于受众数据与用户标签，受众数据成为广告运营机构的核心资源，而拥有大量数据计算、分析、处理能力的智能广告技术公司在产业链中占据了较为核心的地位。如前文所述，由于广告的创意与内容则逐步成为了数据优化与算法计算的一个组成部分，广告的创意策划人才、资源正在逐步向幕后隐退，传统的广告设计公司在未来将会受到进一步的冲击。
三、智能广告时代的潜在风险
在技术为行业带来变革与机遇的同时，因为技术发展不完善、监管能力滞后等因素所产生的潜在风险也不容忽视。
(一)消费者个人层面
1．个人信息与隐私泄露风险
广告受众关切程度最高的一个潜在风险是自身的个人资料与隐私信息是否会遭到智能广告公司的滥用与泄露。由于大数据已成为众多智能广告公司的核心资源，其背后所蕴含的经济价值进一步助长了不当利用个人隐私信息的不良动机。由于智能广告的核心是建立在大量的数据搜集与分析的基础上，智能广告公司所抓取的数据中必然含有大量的用户隐私数据，因此用户个人隐私权的保护与广告公司的数据使用似乎正在形成一个无法调和的矛盾，如何处理用户隐私所带来的信息伦理问题，在未来也需要进行更加深入的思考与解决。
2．非理性消费风险
鲍德里亚在其《消费社会》一书中提到，“消费者总是怕‘错过’什么，怕‘错过’任何一种享受”。而智能广告在传播过程中往往与信息内容深度融合，对于消费者的心理把握更为精准，让广告的商业化目的更为隐蔽，而“广告的功能性美丽则唤醒了消费者内心的隐秘与欲望，产生购物的冲动”［6］。这使得消费者更容易受到智能广告的操纵，从而导致非理性购买行为。
(二)行业生态层面
1．数据孤岛导致的行业信息不平衡风险
一个良性的广告产业生态，往往是建立在行业内部的信息共享这一基础之上的。但是由于数据自身所带有的隐私性，加之数据在信息化、智能化时代往往蕴含有极高的经济价值，这也使得公司之间对于数据的共享意愿处于较低的状态，同时也促使了“数据孤岛”的出现，如何避免数据垄断的出现，如何在数据共享与公司利益之间寻找平衡，这需要整个行业的进一步思考。
2．广告内容工业化生产导致的广告文化属性下滑的风险
广告除了与生俱来的经济属性外，还包含了一定的文化属性，而智能广告的核心往往是追求经济效益的最大化，这也使得广告的文化价值可能会被忽略。目前的人工智能水平仍然处于弱人工智能阶段，如何使AI理解人类的情感与文化需求、如何保证机器生产的广告内容不只是冰冷的掘金机器，这一问题也需要引起重视。
四、结语
正如一些学者所言，“未来互联网发展和竞争的高地，就是对广域网络空间中的人与人、人与物、物与物实现其价值匹配与功能整合的高度智能化”［7］。广告行业的智能化已然是大势所趋，通过智能化的广告生产与运作，能够推动广告行业形成新的行业生态，提升广告产业的经济繁荣程度，对于整个经济社会的发展都具有积极作用。在智能广告为行业带来新的机遇与变革时，我们需要清晰地认识到技术与风险相互并存，而如何应对这些潜在风险，需要业界与学界进一步合作与思考。
参考文献:
［1］苏涛，彭兰．“智媒”时代的消融与重塑———2017年新媒体研究综述［J］．国际新闻界，2018，40(1):38－58．
［2］姜智彬，马欣．领域、困境与对策:人工智能重构下的广告运作［J］．新闻与传播评论，2019，72(3):56－63．
［3］李名亮．智能广告信息伦理风险与核心议题研究［J］．新闻与传播评论，2020，73(1):76－84．
［4］唐英，黄丹旎．新《广告法》语境下微信信息流广告监管制度研究［J］．当代传播，2020(1):86－88．
［5］廖秉宜．优化与重构:中国智能广告产业发展研究［J］．当代传播，2017(4):97－101+110．
［6］蔡立媛，龚智伟．人工智能时代广告的“时空侵犯”［J］．新闻与传播评论，2020，73(2):70－76．
人工智能技术伦理范文4
去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据：自从2014年iPhone 6上市至今，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。“工人的饭碗会不会被机器人给抢走了？”这是机器人大规模进入企业引发的无数劳动者的担忧。
而在去年3月9日，世界冠军、韩国棋手李世石与谷歌“阿尔法狗”（AlphaGo） 在首尔上演的围棋“人机大战”和今年年初AI机器人AlphaGO的改进型Master再次完胜人类围棋顶尖高手，更是引起科学界及社会各界的高度关注和伦理上的争议，原因就在于人们对人工智能超越人类智慧的恐惧与担忧。
目前，无论是学术界，还是工业界，研究人员都对人工智能带来的伦理挑战进行了大量研究，最新消息显示，微软、谷歌等公司已经成立了人工智能伦理委员会，希望能对这一问题提出解决方案。
智能机器产业前景广阔
在《男儿当自强》的激昂旋律中，一红一黄的两只雄狮伴随着音乐的节奏舞着优美的动作。5月3日，《小康》记者走进位于广州开发区科技企业加速器的巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司办公大楼，首先跳入视线的便是这两只一红一黄的雄狮，不仔细看，还以为是真人在舞狮欢迎宾客。该公司副总经理洪润龙告诉记者，这是他们公司研发和生产的智能机器迎宾雄狮。
在巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司一楼的展厅里，记者还看到了各种大大小小的机器臂手，“这些机器臂手广泛运用到各个行业的生产企业，尤其是汽车行业，机器化生产已达到70%。”研发总监毕辉介绍说，为从事工业机器人及其核心部件、控制系统、柔性自动化技术开发、制造，公司与多家国际著名的智能装备、精密机床企业建立深度紧密伙伴关系，引进全球领先的前沿技术，解决目前制约国产机器人及智能装备发展的控制系统技术与精密制造技术。目前，巨轮（广州）公司在工业机器人控制器以及RV减速器等核心关键技术、部件方面已取得重大突破，公司自主研发的重载、轻载六自由度工业机器人、五轴联动加工中心、自动化立体仓库、柔性自动化生产线等具备高敏捷性、高稳定性、高一致性和高安全性。
“2014年，在国家发改委和广州市政府的引导和支持下成立专业投资企业。主要专注于人工智能相关领域先进技术的研发和引进，并完成相关技术项目的落地与二次开发。” 广州中以智慧产业投资有限公司副总裁张伦明在接受《小康》记者采访时表示，智能机器人作为人工智能最重要的应用场景之一，是一个朝阳产业，其发展前景广阔，借助以色列在智能机器人发展方面的先进技术，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以机器人基金、中以机器人研究院以及以色列英飞尼迪投资集团的丰富投资管理经验和庞大的资源优势，专注于智能制造和机器人等领域先进技术的研发与引进，推动相关技术项目在国内特别是在广州的二次开发和落地，促进关键技术创新并带动新兴产业发展。
智能装备和机器人产业作为人工智能最重要的应用场景之一，从中央到地方，都在加速布局。广州提出到2020年将培育形成超千亿元以工业机器人为核心的智能b备产业集群的目标。事实上，不仅仅是广州，东莞、长沙、武汉等地都在争夺人工智能产业这一蛋糕。广州开发区经济发展局副局长赵必荣告诉《小康》记者，广州开发区智能装备产业主要集中在通用设备、专用设备和机器人三大细分领域，基本形成了从上游关键零部件、中游整机到下游应用集成的完整链条，其中机器人产值规模最大，占智能装备总产值的一半以上。主要发展有自主知识产权、有核心竞争力、有市场前景的工业机器人，重点支持工业机器人本体、控制器、减速器、伺服电机等关键零部件的研发和应用，并培育发展服务机器人、家用机器人。
智能装备产业一直是广州开发区重点发展的产业，目前拥有机器人及智能装备企业73家，2015年实现工业产值132.5亿元，近五年持续保持16%的复合增长率。开发区拥有广州数控、广州启帆、巨轮智能、瑞松、明珞等一大批国内知名的智能装备企业，以及中国（广州）智能装备研究院、国家机器人检测与评定中心广州分中心等以智能装备共性技术研发为主的产业公共服务平台，同时还引进了库卡、发那科等全球机器人巨头。上海发那科机器人有限公司将投资1.08亿元，建设集机器人销售、展示、技术支持、小型加工中心制造与仓储等于一体的华南基地，目前已在“广州机器人产业园”落实4万平方米的用地;库卡机器人公司去年也已在开发区成立广州分公司，目前正在筹备选址设立机器人新工厂，重点开展工业机器人的研发和生产。
广州开发区从2014年开始规划建设占地448公顷的智能装备产业园区，目标是到2020年实现工业产值200亿元，培育1-2家拥有自主知识产权和自主品牌的百亿级工业机器人龙头企业和3-5家相关配套骨干企业。目前，全区集聚智能装备企业75家，2016年实现工业产值110亿元，约占全广州市规模的三分之一。
年轻工人“要做机器人的主人”
近两三年以来，《小康》记者在广州、东莞、佛山等珠三角地区的企业走访时发现，在“转型升级”、人工成本日益上涨等大环境下，诸多劳动力密集型的企业都在积极推进“机器换人”工程。
在东莞，“无人工厂”已经出现，工厂中每天近百台机器手正日夜无休地打磨一个个手机中框结构件，它们被分成10条生产线，每条生产线由一条自动传送带上下料，这个过程不再需要任何人力，需要的只是每条线3名工人负责看线和检查。企业主告诉记者，以前整个工厂要650个工人，现在生产相同的东西，只要60个人就已足够。
去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以来，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。
2011年，富士康CEO郭台铭宣布“百万机器人计划”，计划投入100万台机器人到生产线上，此前富士康自主研发的“FOXBOT”机器人开始在山西晋城批量制造，正式成为富士康的一员。如今，6年过去了，根据富士康自动化技术发展委员会总经理戴佳鹏此前宣布的数据，超过4万台机器人被部署在富士康各个生产流程环节当中。
《小康》记者此前在走访位于汕尾市的深汕合作区部分生产企业时也发现，这里新建的工厂，大部分都以智能机械代替了大量的工人。“机械可以日夜不停地工作，不会喊累，不会闹情绪，不会要加工资，更不会喊要罢工，而且没有安全事故。智能机械的好处显而易见。”大部分企业主都表达了同样的观点。赵必荣在接受采访时也表示，“机器人确实要比工人好管理，最深有体会的应该是生产线部门。”
2013年以来，我国已经连续三年成为全球最大的机器人市场。各地积极推动机器换人有政策引导的倾向，但更多的是基于现实的需要。在中国一些沿海地区，人口红利下降、人力成本上升、人才结构矛盾等问题正在倒逼国内制造企业以机器换人。同时，随着制造业的转型升级，原来的农民工可能难以承接新的工作，企业招录不到所需劳动力，也只能进行机器换人。
虽然实际上目前很多领域单位产量所需机器人的成本并不低于劳动力成本，但“机器换人”这一大趋势依然存在。
然而，工人的饭碗真的会因为机器人的来临而失去吗？
“短期内不会，目前机器人代替的大部分都是机械化的辛苦、危险的工作，都是一些现在80、90、00后不愿意干的又脏又累的活。”毕辉说，机器人逐渐替代人类是产业发展的必然，批量引入机器人不仅要建立在标准化、批量生产的基础上，还要取决于技术的发展和企业的经济实力。张伦明也表示，机器人运用到企业虽然具有很大的优越性，但不可能完全取代人的工作，因为机器人没有思维，只能按照既定程序操作，无法灵活转变。
赵必荣说，人们在谈论机器人或者智能化的时候，潜意识里总会有一个观点，认为机器人与人工是对立的，所以喜欢将它们放在一起比较。但几年下来的现实情况是，智能与人工非但不是对立的，很多时候还是相辅相成相互促进的。
首先，智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工;服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题;而语音识别和人脸识别等人工智能技术也只是帮助人们更有效率、安全地工作和生活。总的来说，智能机器并未对社会就业率带来较大影响。其次，智能机器正在创造新的就业岗位，因其是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态可吸纳大量劳动力。
但越来越多的年轻人也清楚地意识到，机器换人已是势不可挡。危机，危机，正是危中有机，所以经济大转型时期，机会往往是并存的，就看你有没有敢于改变的勇气与决心。“作为工人的我们，只有通过知识和技能才能改变作为廉价劳动力被剥削的命运。趁此时攒点钱，去学技术，去学知识，达到精通级别，才是我们改变命运的王道。”年轻的工人喊出“要做机器人的主人”。 喜与优 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以恚富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。
人工智能会否超越人类
去年和今年两次的围棋“人机大战”都以人类失败告终，这让许多人质疑人类智慧不如机器，人类可能被人工智能所取代。随着技术的发展，人工智能在陪伴机器人领域中的应用已走入越来越多的家庭，机器承担着越来越多（来自人类）的决策任务，更多人担忧的是，有一天会不会真出现如美国大片里机器人失控追杀人类的场面？
人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。
针对“人机大战”的两次惨败，计算机科学国家重点实验室主任林惠民认为，人工智能是个复杂概念，有些人工智能处理的是“可测度”的问题，比如各种棋类游戏，不论多复杂，规则是确定的，变化是有限的。计算资源和算法强到一定程度，电脑在计算上总是会胜过人类。但很多领域是不可测度的，包括人的创造力。比如google下棋赢了人，但是设计下棋程序的还是人。
“机器学习、深度学习发展很快，新的算法层出不穷。这个人工智能与多年前的深蓝电脑不一样。当时人们觉得，如果让深蓝来下围棋，它还太小儿科。而如今，人工智能已经可以战胜人类了。”中科院院士吴一戎说，“不过，我觉得人工智能对人类有威胁还是一件很遥远的事情。等我们发展到了这个程度，自然会有相应的科学伦理出台。目前我们要做的，就是跟上人工智能的发展步伐，它将对我们的社会产生深刻的影响。”
在《麻省理工科技评论》的EmTech峰会上，微软研究院的常务董事埃里克・霍维茨（Eric Horvitz）说：“我们正处于人工智能的转折点，人工智能理应受到人类道德的约束和保护。”
人工智能技术伦理范文5
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不仅对人工智能的发展做出了战略性部署，还确立了“三步走”的政策目标，力争到2030年将我国建设成为世界主要的人工智能创新中心。[1]值得注意的是，此次规划不仅仅只是技术或产业发展规划，还同时包括了社会建设、制度重构、全球治理等方方面面的内容。之所以如此，是由于人工智能技术本身具有通用性和基础性。换句话说，为助推人工智能时代的崛起，我们面对的任务不是实现某一个专业领域或产业领域内的颠覆性技术突破，而是大力推动源于技术发展而引发的综合性变革。
也正因为如此，人工智能发展进程中所面临的挑战才不仅仅局限于技术或产业领域，而更多体现在经济、社会、政治领域的公共政策选择上。首先，普遍建立在科层制基础上的公共事务治理结构，是否能够适应技术发展和应用过程中所大规模激发的不确定性和不可预知性?再者，长久以来围绕人类行为的规制制度，是否同样能够适应以数据、算法为主体的应用环境?最后，如何构建新的治理体系和治理工具来应对伴随人工智能发展而兴起的新的经济、社会、政治问题?
应对上述挑战并不完全取决于技术发展或商业创新本身，而更多依赖于我们的公共政策选择。本文试图在分析人工智能发展逻辑及其所引发的风险挑战的基础上，对人工智能时代的公共政策选择做出分析，并讨论未来改革的可能路径，这也就构成了人工智能治理的三个基本问题。具体而言，人工智能本身成为治理对象，其发展与应用构成了治理挑战，而在此基础上如何做出公共政策选择便是未来治理变革的方向。
全文共分为四个部分：第一部分将探讨人工智能的概念及特征，并进而对其发展逻辑进行阐述。作为一项颠覆性技术创新，其本身的技术门槛对决策者而言构成了挑战，梳理并捋清人工智能的本质内涵因而成为制定相关公共政策的前提;第二部分将着重分析人工智能时代崛起所带来的治理挑战，主要包括三个方面，即传统科层治理结构应对人工智能新的生产模式的滞后性、建基于行为因果关系之上的传统治理逻辑应对人工智能新主体的不适用性，以及人工智能发展所引发的新议题的治理空白;面对上述挑战，各国都出台了相关政策，本文第三部分对此进行了综述性对比分析，并指出了其进步意义所在。需要指出的是，尽管各国的政策目标都试图追求人工智能发展与监管的二维平衡，但由于缺乏对人工智能内涵及其发展逻辑的完整认识，当前的公共政策选择有失综合性;本文第四部分将提出新的治理思路以及公共政策选择的其他可能路径，以推动围绕人工智能治理的相关公共政策议题的深入讨论。
一、人工智能的概念及技术发展逻辑：算法与数据
伴随着人工智能技术的快速发展，尤其是其近年来在棋类对弈、自动驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，围绕人工智能所可能引发的社会变革产生了激烈争论。在一方面，以霍金[2]、马斯克[3]、比尔-盖茨[4]、赫拉利[5]为代表的诸多人士呼吁加强监管，警惕“人工智能成为人类文明史的终结”;在另一方面，包括奥巴马[6]在内的政治家、学者又认为应该放松监管，充分释放人工智能的技术潜力以造福社会。未来发展的不确定性固然是引发当前争论的重要原因之一，但围绕“人工智能”概念内涵理解的不同，以及对其发展逻辑认识的不清晰，可能也同样严重地加剧了人们的分歧。正因为此，廓清人工智能的概念内涵和发展逻辑不仅是回应争论的需要，也是进一步提出公共政策建议的前提。
就相关研究领域而言，人们对于“人工智能”这一概念的定义并未形成普遍共识。计算机领域的先驱阿兰-图灵曾在《计算机器与智能》一文中提出，重要的不是机器模仿人类思维过程的能力，而是机器重复人类思维外在表现行为的能力。[7]正是由此理解出发，著名的“图灵测试”方案被提出。但如同斯坦福大学计算机系教授约翰·麦卡锡所指出的，“图灵测试”仅仅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人类但同时也能完成相关行为的机器同样应被视为“智能”的。[8]事实上，约翰·麦卡锡正是现代人工智能概念的提出者。在他看来，“智能”关乎完成某种目标的行为“机制”，而机器既可以通过模仿人来实现行为机制，也可以自由地使用任何办法来创造行为机制。[9]由此，我们便得到了人工智能领域另一个非常重要的概念——“机器学习”。
人工智能研究的目标是使机器达到人类级别的智能能力，而其中最重要的便是学习能力。[10]因此，尽管“机器学习”是“人工智能”的子域，但很多时候我们都将这两个概念等同起来。[11]就实现过程而言，机器学习是指利用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断，从而完成行为机制的过程。此处需要强调一下机器学习算法与传统算法的差异。算法本质上就是一系列指令，告诉计算机该做什么。对于传统算法而言，其往往事无巨细地规定好了机器在既定条件下的既定动作;机器学习算法却是通过对已有数据的“学习”，使机器能够在与历史数据不同的新情境下做出判断。以机器人行走的实现为例，传统算法下，程序员要仔细规定好机器人在既定环境下每一个动作的实现流程;而机器学习算法下，程序员要做的则是使计算机分析并模拟人类的行走动作，以使其即使在完全陌生的环境中也能实现行走。
由此，我们可以对“人工智能”设定一个“工作定义”以方便进一步的讨论：人工智能是建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。这一概念尽管可能仍不完善，但它突出了人工智能技术发展和应用的两大基石——算法与数据，有助于讨论人工智能的治理问题。
首先，算法即是规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，同时也指出了实现目标的路径与方法。就人工智能当前的技术发展史而言，算法主要可被划分为五个类别：符号学派、联接学派、进化学派、类推学派和贝叶斯学派。[12]每个学派都遵循不同的逻辑、以不同的理念实现了人工智能(也即“机器学习”)的过程。举例而言，“符号学派”将所有的信息处理简化为对符号的操纵，由此学习过程被简化(抽象)为基于数据和假设的规则归纳过程。在数据(即历史事实)和已有知识(即预先设定的条件)的基础上，符号学派通过“提出假设-数据验证-进一步提出新假设-归纳新规则”的过程来训练机器的学习能力，并由此实现在新环境下的决策判断。
从对“符号学派”的描述中可以发现，机器学习模型成功的关键不仅是算法，还有数据。数据的缺失和预设条件的不合理将直接影响机器学习的输出(就符号学派而言，即决策规则的归纳)。最明显体现这一问题的例子便是罗素的“归纳主义者火鸡”问题：火鸡在观察10天(数据集不完整)之后得出结论(代表预设条件不合理，超过10个确认数据即接受规则)，主人会在每天早上9点给它喂食;但接下来是平安夜的早餐，主人没有喂它而是宰了它。
所有算法类型尽管理念不同，但模型成功的关键都聚焦于“算法”和“数据”。事实上，如果跳出具体学派的思维束缚，每种机器学习算法都可被概括为“表示方法、评估、优化”这三个部分。[13]尽管机器可以不断的自我优化以提升学习能力，且原则上可以学习任何东西，但评估的方法和原则(算法)以及用以评估的数据(数据)都是人为决定的——而这也正是人工智能治理的关键所在。算法与数据不仅是人工智能发展逻辑的基石，其同样是治理的对象和关键。
总而言之，围绕“人工智能是否会取代人类”的争论事实上并无太大意义，更重要的反而是在廓清人工智能的内涵并理解其发展逻辑之后，回答“治理什么”和“如何治理”的问题。就此而言，明确治理对象为算法和数据无疑是重要的一步。但接下来的重要问题仍然在于，人工智能时代的崛起所带来的治理挑战究竟是什么?当前的制度设计是否能够对其做出有效应对?如果答案是否定的，我们又该如何重构治理体系以迎接人工智能时代的崛起?本文余下部分将对此做进一步的阐述。
二、人工智能时代崛起的治理挑战
不同于其他颠覆性技术，人工智能的发展并不局限于某一特定产业，而是能够支撑所有产业变革的通用型技术。也正因为此，其具有广泛的社会溢出效应，在政治、经济、社会等各个领域都会带来深刻变革，并将同时引发治理方面的挑战。具体而言，挑战主要体现在以下三个方面。
首先，治理结构的僵化性，即传统的科层制治理结构可能难以应对人工智能快速发展而形成的开放性和不确定性。之所以需要对人工智能加以监管，原因在于其可能成为公共危险的源头，例如当自动驾驶技术普及之后，一旦出现问题，便可能导致大规模的连续性伤害。但不同机、大型水坝、原子核科技等二十世纪的公共危险源，人工智能的发展具有极强的开放性，任何一个程序员或公司都可以毫无门槛的进行人工智能程序的开发与应用。这一方面是由于互联网时代的到来，使得基于代码的生产门槛被大大降低[14];另一方面，这也是人工智能本身发展规律的需要。正如前文所提到，唯有大规模的数据输入才可能得到较好的机器学习结果，因此将人工智能的平台(也即算法)以开源形式公开出来，以使更多的人在不同场景之下加以利用并由此吸收更多、更完备的数据以完善算法本身，就成为了大多数人工智能公司的必然选择。与此同时，人工智能生产模式的开放性也必然带来发展的不确定性，在缺乏有效约束或引导的情况下，人工智能的发展很可能走向歧途。面对这一新形势，传统的、基于科层制的治理结构显然难以做出有效应对。一方面，政府试图全范围覆盖的事前监管已经成为不可能，开放的人工智能生产网络使得监管机构几乎找不到监管对象;另一方面，由上至下的权威结构既不能传递给生产者，信息不对称问题的加剧还可能导致监管行为走向反面。调整治理结构与治理逻辑，并形成适应具有开放性、不确定性特征的人工智能生产模式，是当前面临的治理挑战之一。
再者，治理方法的滞后性，即长久以来建立在人类行为因果关系基础上的法律规制体系，可能难以适用于以算法、数据为主体的应用环境。人工智能的价值并不在于模仿人类行为，而是其具备自主的学习和决策能力;正因为如此，人工智能技术才不能简单地理解为其创造者(即人)意志的表达。程序员给出的只是学习规则，但真正做出决策的是基于大规模数据训练后的算法本身，而这一结果与程序员的意志并无直接因果关联。事实上也正由于这个特点，AlphaGo才可能连续击败围棋冠军，而其设计者却并非围棋顶尖大师。也正是在这个意义上，我们才回到了福柯所言的“技术的主体性”概念。在他看来，“技术并不仅仅是工具，或者不仅仅是达到目的的手段;相反，其是政治行动者，手段与目的密不可分”。[15]就此而言，长久以来通过探究行为与后果之因果关系来规范人的行为的法律规制体系，便可能遭遇窘境：如果将人工智能所造成的侵权行为归咎于其设计者，无疑不具有说服力;但如果要归咎于人工智能本身，我们又该如何问责一个机器呢?由此，如何应对以算法、数据为核心的技术主体所带来的公共责任分配问题，是当前面临的第二个治理挑战。
最后，治理范围的狭隘性，即对于受人工智能发展冲击而引发的新的社会议题，需要构建新的治理体系和发展新的治理工具。人工智能发展所引发的治理挑战不仅仅体现在现有体系的不适应上，同时还有新议题所面临的治理空白问题。具体而言，这又主要包括以下议题：算法是否能够享有言论自由的宪法保护，数据的权属关系究竟如何界定，如何缓解人工智能所可能加剧的不平等现象，以及如何平衡人工智能的发展与失业问题。在人工智能时代之前，上述问题并不存在，或者说并不突出;但伴随着人工智能的快速发展和应用普及，它们的重要性便日渐显著。以最为人所关注的失业问题为例，就技术可能性来说，人工智能和机器人的广泛应用代替人工劳动，已是一个不可否定的事实了。无论是新闻记者，还是股市分析员，甚至是法律工作者，其都有可能为机器所取代。在一个“充分自动化(Full Automation)”的世界中，如何重新认识劳动与福利保障的关系、重构劳动和福利保障制度，便成为最迫切需要解决的治理挑战之一。[16]
上述三方面共同构成了人工智能时代崛起所带来的治理挑战。面对这些挑战，各国也做出了相应的公共政策选择。本文第三部分将对各国人工智能的治理政策进行对比性分析。在此基础上，第四部分将提出本文的政策建议。
三、各国人工智能治理政策及监管路径综述
人工智能时代的崛起作为一种普遍现象，其所引发的治理挑战是各国面临的共同问题，各国也陆续出台了相关公共政策以试图推动并规范人工智能的快速发展。
美国于2016年同时颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个国家级政策框架，前者侧重从技术角度指出美国人工智能战略的目的、愿景和重点方向，而后者则更多从治理角度探讨政府在促进创新、保障公共安全方面所应扮演的角色和作用。就具体的监管政策而言，《为人工智能的未来做好准备》提出了一般性的应对方法，强调基于风险评估和成本-收益考量的原则以决定是否对人工智能技术的研发与应用施以监管负担。[17]日本同样于2016年出台了《第五期(2016～2020年度)科学技术基本计划》，提出了“超智能社会5.0”的概念，强调通过推动数据标准化、建设社会服务平台、协调发展多领域智能系统等各方面工作促进人工智能的发展和应用。[18]
尽管美国和日本的政策着力点不同，但其共有的特点是对人工智能的发展及其所引发的挑战持普遍的包容与开放态度。就当前的政策框架而言，美日两国的政策目标更倾斜于推动技术创新、保持其国家竞争力的优势地位;当涉及对人工智能所可能引发的公共问题施以监管时，其政策选择也更倾向于遵循“无需批准式(permissionless)”的监管逻辑，即强调除非有充分案例证明其危害性，新技术和新商业模式默认为都是被允许的。[19]至于人工智能的发展对个人数据隐私、社会公共安全的潜在威胁，尽管两国的政策框架都有所涉及，却并非其政策重心——相比之下，英国、法国则采取了不同的政策路径。
英国政府2016年了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，对人工智能的变革性影响以及如何利用人工智能做出了阐述与规划，尤其关注到了人工智能发展所带来的法律和伦理风险。在该报告中，英国政府强调了机器学习与个人数据相结合而对个人自由及隐私等基本权利所带来的影响，明确了对使用人工智能所制定出的决策采用问责的概念和机制，并同时在算法透明度、算法一致性、风险分配等具体政策方面做出了规定。[20]与英国类似，法国在2017年的《人工智能战略》中延续了其在2006年通过的《信息社会法案》的立法精神，同样强调加强对新技术的“共同调控”，以在享有技术发展所带来的福利改进的同时，充分保护个人权利和公共利益。[21]与美日相比，英法的公共政策更偏向于“审慎监管(precautionary)”的政策逻辑，即强调新技术或新的商业模式只有在开发者证明其无害的前提下才被允许使用。[22]
在本文看来，无论是“无需批准式监管”还是“审慎监管”，在应对人工智能时代崛起所带来的治理挑战方面都有其可取之处：前者侧重于推动创新，而后者则因重视安全而更显稳健。但需要指出的是，这两种监管路径的不足却也十分明显。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技术发展与商业模式创新必将引发新的社会议题，无论是算法是否受到言论自由的权利保护还是普遍失业对社会形成的挑战，它们都在客观上要求公共政策做出应对，而非片面的“无需批准式监管”能够处理。更重要的是，“无需批准式监管”的潜在假设是事后监管的有效性;然而，在事实上，正如2010年5月6日美国道琼斯工业指数“瞬间崩盘”事件所揭示的，即使单个电子交易程序合规运行，当各个系统行为聚合在一起时反而却造成了更大的危机。[23]在此种情形下，依赖于合规性判断的“事后监管”基本上难以有效实施。另一方面，人工智能本身的自主性和主体性使得建立在人类行为因果关系基础上的“审慎监管”逻辑存在天然缺陷：既然人类无法预知人工智能系统可能的行为或决策，开发者又如何证明人工智能系统的无害性?
正如本文所反复强调的，人工智能与其他革命性技术的不同之处，正是在于其所带来的社会冲击的综合性和基础性。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革;人工智能时代的崛起也并非一夜之功，而是建立在计算机革命、互联网革命直至数字革命基础上的“奇点”变革。因此，面对人工智能时代崛起所带来的治理挑战，我们同样应该制定综合性的公共政策框架，而非仅仅沿袭传统治理逻辑，例如只是针对具体议题在“创新”与“安全”这个二元维度下进行艰难选择。本文在第四部分从承认技术的主体性、重构社会治理制度、推进人工智能全球治理这三方面提出了政策建议，并希望以此推动更深入地围绕人工智能时代公共政策选择的研究与讨论。
四、人工智能时代的公共政策选择
《新一代人工智能发展规划》明确提出了到2030年我国人工智能发展的“三步走”目标，而在每一个阶段，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的逐步建立与完善都是必不可少的重要内容。面对人工智能时代崛起的治理挑战，究竟应该如何重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具，是摆在决策者面前的重要难题。本文基于对人工智能基本概念和发展逻辑的梳理分析，结合各国已有政策的对比分析，提出以下三方面的改革思路，以为人工智能时代的公共选择提供参考。
第一，人工智能发展的基石是算法与数据，建立并完善围绕算法和数据的治理体系与治理机制，是人工智能时代公共政策选择的首要命题，也是应对治理挑战、赋予算法和数据以主体性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心议题是算法的制定权及相应的监督程序问题。算法作为人工智能时代的主要规则，究竟谁有权并通过何种程序来加以制定，谁来对其进行监督且又如何监督?长久以来公众针对社交媒体脸书(Facebook)的质疑正体现了这一问题的重要性：公众如何相信脸书向用户自动推荐的新闻内容不会掺杂特殊利益的取向?[24]当越来越多的人依赖定制化的新闻推送时，人工智能甚至会影响到总统选举。也正因为此，包括透明要求、开源要求在内的诸多治理原则，应当被纳入到算法治理相关议题的考虑之中。(2)就数据治理而言，伴随着人工智能越来越多地依赖于大规模数据的收集与利用，个人隐私的保护、数据价值的分配、数据安全等相关议题也必将成为公共政策的焦点。如何平衡不同价值需求、规范数据的分享与应用，也同样成为人工智能时代公共政策选择的另一重要抓手。
第二，创新社会治理制度，进一步完善社会保障体系，在最大程度上缓解人工智能发展所可能带来的不确定性冲击。与历史上的技术革命类似，人工智能的发展同样会导致利益的分化与重构，而如何保证技术革命成本的承受者得到最大限度的弥补并使所有人都享有技术发展的“获得感”，不仅是社会发展公平、正义的必然要求，也是促进技术革命更快完成的催化剂。就此而言，在人工智能相关公共政策的考量中，我们不仅应该关注产业和经济政策，同时也应该关注社会政策，因为只有后者的完善才能够控制工人或企业家所承担的风险，并帮助他们判断是否支持或抵制变革的发生。就具体的政策设计来说，为缓解人工智能所可能带来的失业潮，基本收入制度的普遍建立可能应该被提上讨论议程了。“基本收入”是指政治共同体(如国家)向所有成员不加任何限制条件地支付一定数额的收入，以满足其基本生活的需求。尽管存在“养懒汉”的质疑，但有研究者已指出，自18世纪就开始构想的基本收入制度很有可能反过来促进就业。[25]芬兰政府已经于2017年初开始了相关实验，美国的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能时代尚未完全展现其“狰容”之前，创新社会治理机制、完善社会保障体系，可能是平衡技术创新与社会风险的最佳路径。
第三，构建人工智能全球治理机制，以多种形式促进人工智能重大国际共性问题的解决，共同应对开放性人工智能生产模式的全球性挑战。人工智能的发展具有开放性和不确定性的特征，生产门槛的降低使得人工智能技术研发的跨国流动性很强，相关标准的制定、开放平台的搭建、共享合作框架的形成，无不要求构建相应的全球治理机制。另一方面，跨境数据流动在广度和深度上的快速发展成为了人工智能技术进步的直接推动力，但各国数据规制制度的巨大差异在制约跨境数据流动进一步发展的同时，也将影响人工智能时代的全面到来。[26]故此，创新全球治理机制，在承认各国制度差异的前提下寻找合作共享的可能性，便成为人工智能时代公共政策选择的重要考量之一。就具体的机制设计而言，可以在人工智能全球治理机制的构建中引入多利益相关模式;另一方面，为防止巨头垄断的形成，充分发挥主权国家作用的多边主义模式同样不可忽视。作为影响深远的基础性技术变革，互联网全球治理机制的经验和教训值得人工智能发展所借鉴。
上述三方面从整体上对人工智能时代的公共政策框架做出了阐述。与传统政策局限于“创新”与“安全”之间做出二维选择不同，本文以更综合的视角提出了未来公共政策选择的可能路径。就其内在联系来讲，建立并完善围绕算法和数据的治理体系是起点，其将重构人工智能时代的规则与制度;创新社会治理机制并完善社会保障体系是底线，其将缓解人工智能所带来的影响与波动;构建全球治理机制则成为了制度性的基础设施，推动各国在此之上共同走向人工智能时代的“人类命运共同体”。
五、结语
在经历了60余年的发展之后，人工智能终于在互联网、大数据、机器学习等诸多技术取得突破的基础上实现了腾飞。在未来的人类生活中，人工智能也必将扮演越来越重要的角色。对于这样的图景，我们自不必惊慌，但却也不可掉以轻心。对于人工智能的治理，找到正确的方向并采取合理的措施，正是当下所应该重视的政策议题。而本文的主旨也正在于此：打破长久以来人们对于人工智能的“笼统”式担忧，指出人工智能技术发展的技术逻辑及其所引发的治理挑战，并在此基础上提出相应的政策选择。人工智能治理的这三个基本问题，是重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具所必须思考的前提。伴随着我国国家层面战略规划的出台，我国人工智能的发展也必将跃上新台阶。在此背景下，深入探讨人工智能治理的相关公共政策议题，对于助推一个人工智能时代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（来源：中国行政管理 文/贾开 蒋余浩 编选：中国电子商务研究中心）
[参考文献]
[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.
[2]霍金. AI可能成就或者终结人类文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.
[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.
[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.
[5] [以]赫拉利.人类简史[M].北京：中信出版社，2014.
[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.
[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).
[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.
[11] [12][13] [美]佩德罗-多明戈斯.终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界[M].黄芳萍译.北京：中信出版社，2016.
[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.
[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，FR，Gallimard，1975.
[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.
[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.
[18]薛亮.“日本推动实现超智能社会‘社会5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.
[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.
[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.
[21]周衍冰.大数据产业在法国的发展及应用[N].学习时报，2014-11-03.
[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.
[23] [美]杰瑞·卡普兰.人工智能时代：人机共生下财富、工作与思维的大未来[M].杭州浙江人民出版社，2016.
[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.
[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).
人工智能技术伦理范文6
当代哲学家对科学发展的两种回应
总体而言，当代哲学研究对科学发展的回应，无论是在国际还是在国内哲学界，都存在正反两种不同观点，我将它们分别称作“科学万能论”和“哲学特色论”，前者声称一切自然现象都可以用自然科学加以说明，后者则强调哲学的不可替代作用。这两种观点都是哲学家们对当代科学发展的极端反应。根据“科学万能论”的观点，科学发展已经为人类提供了所有可能解释的现实方案，并对人类未来发展提供了可以预期的解决方案。这使得哲学家们对科学研究成果的哲学扩展抱有极大希望，表现为以某一种自然科学研究为模板推进哲学领域的问题研究，或者是按照自然科学的方法重建哲学研究的基本模式。20世纪初期维也纳学派的逻辑实证主义哲学就是这种观点的典型代表，而当代英美分析哲学中的自然主义进路也充分反映了哲学家们对科学研究方法的推崇，无论是在语言哲学、心灵哲学还是在认知科学哲学和实验哲学研究中，我们都可以强烈感受到科学主义传统的深刻影响。从当代哲学发展的历史轨迹看，科学主义传统的确发挥了重要作用，提倡以科学研究的方式进行哲学研究，这也带来了当代哲学的革命性变革。无论我们是否承认科学主义的这种历史作用，科学研究的基本方法和路径为当代哲学研究的确带来了不可否认的影响。然而，这种“科学万能论”的观点明显夸大了科学研究对当代哲学发展的作用，因而存在用科学取代哲学的潜在危险。由于哲学研究具有明显的个人特征而无法重复等性质，一些哲学家就认为，这些性质保证了哲学研究具有科学研究无法取代的特色，因而我们不能用科学研究代替哲学研究。这就是“哲学特色论”的主要观点。这种观点的最初捍卫者来自19世纪后半叶的新康德主义哲学家狄尔泰、文德尔班和李凯尔特等人，他们坚持严格区分精神科学与自然科学，并认为两者的根本区别就在于前者强调了精神现象的优先性和特殊性，而后者仅仅是精神科学方法的具体运用。同时，他们还认为，自然科学研究对普遍性的追求与精神科学对特殊性的要求，使得两者之间无法相互取代。“哲学特色论”在现代哲学中是以实证主义传统的对立面出现的，这表现为晚年胡塞尔对欧洲科学危机的忧虑、海德格尔对现代实证科学的批判以及后期维特根斯坦对现代科学文明的反思。虽然胡塞尔、海德格尔和维特根斯坦对科学的性质有各自不同的理解，但在对待科学与哲学关系问题上的态度却基本上是一致的：他们都把哲学研究看作是一种与现代科学研究完全不同的事业，在胡塞尔那里是一种真正严格意义上的科学，在海德格尔那里是一种追问科学意义的形而上学，在维特根斯坦那里则是一种反思性的理智活动。因此，哲学研究具有科学研究无法取代的特殊性质。这种“哲学特色论”的观点不仅直接反对把哲学研究混同于科学技术，或者用科学研究方法从事哲学研究，而且试图用哲学的特殊性质反对科学技术的成就，反对哲学研究中的科学主义和实证主义倾向。从积极的意义上看，这种反对意见对于提醒我们注意科学主义和实证主义在当代哲学中的泛滥的确具有重要作用；但同时，我们更需要看到，这种“哲学特色论”的结果是把哲学研究完全排除于科学发展的视野之外，这不仅不利于科学的发展，也不利于哲学自身的发展。
当代哲学对科学技术研究的介入
从当代科学发展的基本图景中可以看到，当代哲学始终在以各种不同形式介入科学技术的研究，并试图用哲学的方式说明当代科学发展的最新成果。这首先表现在科学哲学研究领域，其次表现在以认知科学和人工智能为代表的交叉学科研究中。可以说，科学哲学研究是哲学家们深入科学研究领域的主战场。早期科学哲学家们，如逻辑实证主义者石里克、卡尔·波普等，坚持把科学研究作为哲学研究的基本模板，以科学主义精神贯穿于哲学研究的全过程。虽然后来的哲学发展逐渐表明维也纳学派“统一科学”纲领的失败，但这一纲领体现的科学精神，即以经验为向导、以逻辑为手段、以效果为目的，却在后来的科学哲学研究中保留了下来，特别体现在具体科学哲学的研究领域中。当前科学哲学研究通常被划分为两个主要部分。一部分是“一般科学哲学”，主要关心的是科学研究的历史发展、科学研究的方法论以及科学哲学研究的一般问题；另一部分则是“具体科学哲学”，主要涉及不同科学研究领域中的哲学问题，从哲学认识论和方法论上讨论具有普遍意义的科学问题。“一般科学哲学”处理确证、语义和科学理论的哲学解释，其中包括了科学概念的操作性特征、认知意义的经验标准、理论的相互融合、科学革命、科学实在论的演变、因果解释、还原论与科学的统一，等等。“具体科学哲学”则包括了物理学哲学、生物学哲学、心理学哲学、社会科学哲学，等等。此外，在当代分析哲学传统中，还有逻辑哲学、数学哲学、语言哲学、心灵哲学等，它们不仅与自然科学研究密切相关，而且已经成为当代哲学研究的独立分支领域。越来越多的哲学家已经充分意识到哲学研究对科学技术最新成果的介入的重要性和必要性。这种介入在以认知科学和人工智能研究为代表的交叉学科研究领域表现得更为明显。如今，认知科学研究已经被公认为具有多学科交叉研究性质的综合性科学，其中，哲学与心理学、计算机科学、神经科学、语言学与人类学等都被视为认知科学研究的主体学科，共同构成了认知科学研究的基础部分。与人工智能技术相比，认知科学研究是对人类认知获得的性质、范围、形式和表征方式的基础研究，因而应当属于传统科学研究的理论部分。这些研究通常包括了两个主要部分：其一是与人类认知和心灵活动密切相关的内容研究，其二是与认知活动特征描述密切相关的表征研究。内容研究部分主要涉及意识的性质和内容、动物认知、认知神经科学、认知心理学等。这些与当代心灵哲学研究的主题和内容有实质性的交叉，因而说明认知科学与哲学研究的交叉性质。在人工智能技术日益活跃的今天，人们对这种技术所带来的一系列伦理问题提出了更多的担忧和思考。应当说，人工智能技术的每一项突破都是在更新人类对自身的认知，不断拓展人类的认知边界。相对于人类主体，人工智能构建了一个巨大的“他者”，挑战了传统的“人类中心主义”。这个他者不是被人类奴役的客观对象，而是与人类地位平等的另类主体，甚至就是人类自身。难以想象的是，当人类大脑的所有神经元逐个被硅基芯片或其他人工智能技术所替换，我们在自我审视或审视他人的时候，我们究竟是在审视什么样的对象。因此，在现有的人类社会条件下，人工智能技术自然就会引发大量伦理关切，人工智能技术的利用就会威胁到人类伦理的一些基本信念。这些都迫使我们在人工智能技术高速发展的今天，重新思考人类智能与人工智能之间的关系。
未来哲学的可能性
