人工智能的倫理思考精選(九篇)
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第1篇：人工智能的倫理思考范文
人工智能和機器學習的進步速度如此迅猛，我們的社會將迎來一些重要的倫理和經濟問題，應對這些問題恐怕會費心費力。
總體而言，人工智能(AI)和物聯網將同時改變互聯網和全球經濟。在未來5年內，我們可以預期人工智能和機器學習將會被整合到各種各樣的技術中，這些技術包括數據交換和分析。這將帶來巨大的機遇，如全新的服務和科學突破，人類智力的提升，以及它與數字世界的融合。
在人工智能領域存在相當大的不確定性，如決策轉由機器執行，缺乏透明度，技術變革將超過治理和政策規范的發展。自動化可能會深刻地改變行業，影響就業和公共服務的交付。政府和社會需要為其影響做好準備：
經濟和社會必須為人工智能以及物聯網帶來的顛覆做好準備。
在人工智能的設計和部署中，必須優先考慮倫理問題。
人工智能和自動化將帶來全新的社會經濟機會，但對個人和社會的影響和取舍還不清楚。
人工智能正改變著我們的決策方式，我們必須確保人類仍然處于“駕駛座”的主導位置。
在社會內部和社會之間，人工智能的益處分配將不均衡，進而加劇當前和未來的數字鴻溝。這種現象發生的風險極高。
人工智能世界的治理與倫理問題
人工智能引發了對倫理問題的廣泛擔憂。技術人員表示，這項技術需遵從人類的價值觀，在人工智能系統的設計、開發和部署的每一個階段，都必須優先考慮倫理層面的問題。
目前，人工智能和相關技術正在開發和部署，短期內將需要大量的投資和努力，以避免對社會和人類造成意想不到的影響。在未來，我們需要把焦點放在研究上以及有效的管理架構上，以確保人工智能技術帶來的是契機，而不是損害。目前，開發算法的工作仍然由人類完成。對我們所做的事，我們仍擁有些許控制。
然而，如果我們把這類工作拱手相讓給中介機構，而中介機構又讓算法來設計算法。那么在五年內，開發算法的工作可能就不是人類在做了，而是人工智能在掌控。是否將出現這樣的前景：我們打交道的中介機構將被人工智能替代。
此外，人工智能引發的重要考慮事項涵蓋了隱私、透明度、安全性、工作性質，以及整體經濟。例如，基于面部識別技術可以提升用戶在社交媒體上的體驗。但同樣的技術也可以用來提升監視效果，犧牲個人隱私。亦或是，如果人工智能成為社交媒體網絡和在線平臺的永久功能，在這些平臺上，算法被用來管理在線體驗、有關自由選擇和偏見的問題將會加劇。人們將對數據收集和決策的透明度和責任性感到擔憂。這種擔憂將會加速倫理原則的制定。而這些原則的作用是什么？用以指導人工智能的設計和部署。
一個社會如果完全以數據收集為基礎，那么從商業角度來看，在沒有適當的民主監督和平衡的情況下，將助長社會過度依賴監督。機器提供了太多自動選擇，人類無需過多思考，從而失去了某些自我決策的機會。
數據分析技術產生的自動化將對人類行為和決策產生更大的影響。
政府將如何應對人工智能帶來的更大的經濟和社會影響？政府是否具備這樣做的能力和資源？在政府內部，由于政策的制定和調整越來越多地受到數據的驅動，人工智能可能會帶來一種根本性的決策調整。此外，人工智能可能成為未來政策選擇的一種決策工具，而且使用起來可能會草率而不透明。
物聯網和人工智能的發展將為政府決策提供科學依據，并幫助它們快速應對民眾的需求。
許多人預見，未來幾年將展開一場激烈的競爭，以爭奪商業人工智能領域的霸主地位。盡管這可能會推動創新，并有可能顛覆當前的市場結構，但也存在競爭方面的擔憂。預測者認為，在可預見的未來，如今的領先科技公司將會控制人工智能市場。
人工智能對互聯網經濟的影響
一些人認為，預測人工智能是一種營銷炒作，但很多業內人士和政府都在為人工智能的普及做準備。CB Insights估計，2016年超過50億美元的風投資金流向了人工智能創業公司，比前一年增長了62%。人工智能為創造新工作、新產業和新溝通方式提供了巨大機遇。
隨著人工智能和自動化在各個行業推動重大結構變革，工作的本質將發生改變。隨著人工智能獲取用戶數據，改變產品和服務的交付方式，許多現有的工作崗位可能會被取代。如何適應變化的步伐將是未來一項重大的全球性挑戰。
與人工智能和物聯網相關的項目引領了我們很長一段時間，提升了我們現有的技術，讓普通人生活更加方便。
人工智能系統和技術可以改變工作的性質，讓員工能力得到提升，從而減少人類之間和國家之間的不平等。人工智能讓我們承擔和解決更大的挑戰。正如一份調查報告所顯示，“人們的大腦和互聯網之間的距離會變得越來越近，而兩者之間的交叉會變得越來越復雜。”
機器與機器之間的通信增加了成本壓力，人們正在被取代。這只會隨著時間的推移而不斷增加，這對經濟有好處，但會對就業提出挑戰。
人工智能為科學研究、交通運輸和服務提供帶來了巨大潛在收益。如果可訪問性和開源開發勝出，人工智能有可能給發達國家和發展中國家帶來紅利。例如，依賴農業生產的國家可以利用人工智能技術分析作物產量，優化糧食產量。在醫療保健領域使用人工智能可能會改變低收入地區的疾病檢測方法。
人工智能是一種創造性的毀滅，它將淘汰許多工作崗位，但也將創造新的角色和工作崗位。
但是，社會本身是否已經準備好接受這種變化，我們是否為新型經濟做好了充分的準備？對于發展中經濟體而言，新技術總是能創造出更多的可能性，盡管部署人工智能(以及物聯網)的基礎設施非常重要。人工智能的好處也可能不均衡：對于依賴低技能勞動力的經濟體，自動化可能會挑戰它們在全球勞動力市場中的競爭優勢，并加劇當地的失業形勢，影響經濟發展。
用于管理制造業或服務業的智能和服務，可能仍集中在發達國家。人工智能可能會在很大程度上加劇數字鴻溝，這將會帶來政治上的影響。
確保互聯網技術創造市場就業機會，且不會對就業市場造成損害，這是未來5年必須解決的一個挑戰，也是國際上一個緊迫而嚴重的問題。
人工智能對互聯網安全和網絡智能的影響
算法開始做出決策，它們比人類決策更快，并且可以代表我們的意志。此外，系統越來越不透明。我們不知道他們在哪里，他們在做什么決定。
雖然安全與信任對人工智能的未來至關重要，但這項技術也可以幫助解決安全挑戰。隨著網絡和信息流變得越來越復雜，人工智能可以幫助網絡管理人員理解交通模式，創建識別安全威脅的方法。在基本的企業層面上，人工智能可以執行由IT幫助臺執行的任務，比如解決員工的電腦問題。
這將為企業IT專業人員提供更多的時間來實現安全最佳實踐，并更好地保護公司系統和網絡。除了人工智能決策，人工智能還可以在網絡上對日益增長的安全威脅進行分類。
第2篇：人工智能的倫理思考范文
但即便象棋下不過、圍棋下不過、力氣也比不過，機器依然并不能取代人類。
人工智能會說“愛你”，但它不會真的愛你，它像一面鏡子，照耀的是人類的善與惡，美與丑，愛與恨。楊瀾說，一想到未來手機、空調都在搜集她的數據，這種裸奔的感覺讓她不寒而栗。
楊瀾又說，科幻片中的人機大戰是天方夜譚。
不出意外，柯潔輸了。
關于那個在第一局比賽結尾露出的笑容，柯潔的解釋是：當然是苦笑了，因為我很早就知道我要輸了。而搜狗總裁王小川點評比賽時則更加直接：我們的關注點不是機器能否贏，而是機器用什么姿勢贏。所有人在這一回輸贏問題上達成了共識。
資本與市場宣稱，這已經是人工智能的時代了。
4月末，我們帶著一個普通人對人工智能的疑問，與過去一年內探訪了30多個人工智能研究機構及實驗室的楊瀾深談。當時，她就預判道：AlphaGo還會贏。
果然，可以算得上波瀾不驚，天才少年柯潔的完敗遠并不如去年李世石的失敗那樣讓世人震驚。
楊瀾說：她還記得，1997年，當IBM的電腦深藍戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕洛夫的時候，她曾經在一個節目中斷言，這樣的事情在圍棋領域是絕對不可能發生的。
因為蘊含著古老東方智慧的圍棋變化萬千，它的布局走法可能性多達10的172次方，比宇宙中的原子數量還多。不止楊瀾，圍棋專家和人工智能領域的專家，當時也紛紛斷言：機器要在圍棋比賽中戰勝人類，至少還要一百年。
但是只用了不到20年的時間，機器就做到了。數次人機大戰，機器都無可辯駁地完勝了人類，甚至表現出了創造力和直覺這些人類最引以為傲的特質。當AlphaGo去年走出讓人汗毛倒豎的那一步棋之后，當時比賽的解說員稱，再管它叫電腦程序已經不合適了，你完全能感覺到人工智能的“智能”的存在。
什么是人工智能？它們和人類是什么關系？世界上最頂尖的人工智能實驗室里都在發生什么？為什么很多名人都讓人們警惕人工智能？人機共生，人類準備好了嗎？
對人工智能做了深度探訪的楊瀾一一給出了回答。 楊瀾在成為工業文明遺跡的倫敦舊碼頭上思緒萬千
Q=《北京青年》周刊
A=楊瀾
相較人工智能，人的可貴之處恰恰在于我們不完美
Q：你在去年春節前就啟動了這個專題片的策劃，那時AlphaGo還沒贏李世石呢，為什么這么有先見之明？
A：是，我團隊都在說“楊瀾姐你太超前了”。我的確對人工智能特感興趣，人工智能不只是一個新的技術，它會影響到人類的生產、生活，以及人和人之間的相處模式和這個社會的運行模式。我只是隱隱約約地覺得它的影響要深遠得多，而且這一次的規模會來得很大。同時在我身邊像李開復、張亞勤這些老友，在說到自己的一些研究和投資的方向的時候，也在不停地說到人工智能。讓我覺得這件事情非常了得，卻很少有人能說明白。
那我就覺得其實觀眾也會有同樣的興趣和同樣的迷惑，以一個媒體人的嗅覺，我覺得應該去探索這件事兒。
Q：你們花了非常大的工夫，做了到目前為止最全面也最有深度探索人工智能的紀錄片，我想知道這個過程中你有什么獨特的發現和結論？
A：有很多有意思的發現。
人的智能有很多局限性，比如我們經常健忘，然后我們三分之一的生命是在睡眠中度過的，還會做各種各樣奇怪的夢，從純產出的角度，我們肯定不像人工智能一樣可以24小時在那計算和下棋。還有，我們的頭腦不是用來處理大數據的，我們不可能同時做50萬人的人臉識別，我能認清楚我身邊這兩百個人已經很不錯了。我們人類有這么多的局限，那我們的可貴之處在哪里呢？其實這個可貴之處恰恰在于我們不完美。
正如采訪中麻省理工學院的一個教授對我說的，“會忘記是人的高級智慧的體現”，如果我們什么都記得住，我們一進了這個屋子，“啪啪”眼睛一拍照，把@個屋子哪有灰塵哪有小蟲子等所有細節都記住，我們就不可能把自己有限的能力集中到我們需要去創造、需要去抓住核心的東西上。
所以人類不用妄自菲薄，不要以為一個機器在圍棋上不可戰勝了，它就在各個方面都超越了人的智慧，人的智慧是有它的獨一無二之處的。
Q：走訪世界各地做了這么多功課，有沒有哪些場景讓你受到震撼？
A：我覺得這種震撼既有你看到的東西，也有你可以想象的東西。
當我到了倫敦的舊碼頭，作為工業文明的遺跡，那邊有很多遺留下來的舊的大庫房，庫房之間有很多鐵的天橋。這個當年是多么宏偉，那種蒸汽騰騰，你都可以想象到倫敦的霧天的那樣的場景，但是今天，靜謐極了，已經成為一個純粹的歷史遺跡了。
于是你會想到工業革命當時在英國，把幾百萬的農民變成了工人，讓他們進入了城市。其實每次大的技術革命和工業革命發生的時候，就會產生劇烈的社會矛盾，我覺得很震撼的就是：那接下來的這一次技術革命，又會帶來怎樣的社會沖擊？
Q：李開復先生說，“人工智能將會給傳統行業帶來血腥的顛覆”，“十年之內，50%的工作會被AI取代”， 你怎么看？
A：我更愿意說成是未來十年，50%的工作都會受到沖擊和影響。受沖擊和被取代不是一個概念，至于是不是“50%的人都要失業”，我認為需要商榷。
但是有些行業肯定會受到比較大的影響。比如卡車司機這個職業，他們有可能在十年之內，真的失去他們的工作，那他們該去哪里？甚至如果將來都是無人駕駛的話，我們都不需要擁有私家車，就像今天的共享單車一樣，將來汽車也是共享的，那會對現在的汽車制造業產生多大的影響？
還有，如果說蒸汽機替代了人的肌肉的話，那么這一次的人工智能會替代掉很多簡單的白領工作，人的腦力工作也被取代了。比如說律師的助理，可能就是一個人工智能，它可以幫助你查到所有需要的案例和卷宗。比如醫生的助理、讀片師，人工智能已經可以掌握到一千萬個關于肺癌的影像資料，就不需要一個老專家在那兒看半天，還有一定的失誤率。還有記者，如果你只是做一個五個W的報道，那現在的人工智能已經在幫你做了。所以這一次的影響更深遠，涉及到的人會更多。
Q：無人駕駛使卡車司機失去工作的場景，你覺得在十年之內真的會出現嗎？
A：我認為在十年之內，無人駕駛是最容易實現的改變。你可以想象，在一些發達國家或是像中國一樣的高速公路非常發達的國家，負責運輸的司機可能真的不需要了。也許某些場合還需要有一個人把手放在方向盤上，隨時準備著人機切換，但是從理論上講，起碼不需要現在這么多司機了。
我們不排除外星人進攻地球的可能性，但是不是現在就要馬上建立一套防御系統呢？
Q：在片子中我們看到，科學界對人工智能的認知也不盡相同，甚至還有核心觀點分歧，是這樣嗎？
A：對。我會發現，人工智能這個領域的科學家，往往都是抱有比較樂觀的態度。他們認為人工智能不過是自動化的一個新階段而已，最終還是可以被人類所控制的。
但是，周邊學科的科學家和社會公眾，似乎對于人工智能的憂慮更多一些。也可能是因為我們看了不少科幻小說和科幻電影，所以就總會假想，如果機器有了人類不可控的能力怎么辦？
斯坦福大學有一位人工智能的專家卡普蘭教授，他說，其實人對于未知的，但是又很有力量的東西，總是心懷恐懼的。卡普蘭教授比喻，這就像一個人在爬樹，然后你就會擔心他要是爬到月亮上了該怎么辦呢？
Q：你自己更傾向于那種觀點？
A：我更傾向于：我們眼前有足夠多的事情需要去做。與其去擔心一個所謂的智能機器將來會統治我們，不如好好來考慮一下隨著人工智能的發展，我們的交通規則是否需要改變，失業的人如何能夠維持一家庭的生計，還有由于大數據的發展所帶來的我們的隱私問題到底該怎么保護？我覺得眼前的這些事情，已經足夠我們煩惱了。
就像我采訪哥倫比亞大學諾貝爾獎的獲得者、著名的腦科學專家埃里克，他是研究人的學習能力、人的神經系統的。他說“I worry more about Trump”，他說我更擔心的是川普的問題，而不是未來的一個機器……這就像說，我們不能夠排除外星人來到地球的可能性，但我們現在是不是要馬上建立一個專門為了防御外星人入侵的防御系統呢？
Q：所以你是偏向于更樂觀，也更務實的態度？
A：我不代表樂觀，我覺得技術永遠是一把雙刃劍。
人類其實可以仰望星空，讓自己的想象力無邊地馳騁，但是人工智能將要帶來的沖擊已經在敲門了，我們還是應該首先來應對目前就已經要發生的改變。而且技術的革命和科技的發展，在人類的歷史上，從來沒有因為人主觀的樂觀或者悲觀，就停止腳步。從來沒有！
Q：科幻片中說的那種人機大戰是天方夜譚嗎？
A：我認為是天方夜譚！在科幻電影里，是機器人一伙，人類一伙，兩方產生了不可避免的沖突。但在現實生活中更可能出現的情況是，一群人帶著自己的機器，和另外一群人帶著他們的機器，所產生的沖突。所以最終要協調的，還是人的利益沖突，而不是說機器突然有了整體的自我意識，決定要把人給顛覆了。這個我認為只是科幻的場景。
Q：那么你覺得機器人可以具有人的價值觀和思維方式嗎？
A：我認為它們可以因為被輸入的游戲規則而展現出某種人類表達的特質。比如說它被輸入了“在某種情況下就要說我愛你”，但這并不意味著它感受到了愛；或者說它可以下一千萬盤棋，但它不會像一個人那樣，真正地享受下棋的過程。
實際上，我們現在只能證明，人工智能在一些需要處理大數據的垂直的領域具有超快的學習能力，但并沒有證據表明它們會形成自我意識。
Q：所以你如何看待柯潔5月份將與AlphaGo進行的終極人機大戰？（本刊記者采訪楊瀾時比賽還未進行）
A：雖然從我的判斷上來說，它還是會戰勝柯潔的，但是從另外一個角度來說，明明知道面對AlphaGo勝率并不高，柯潔還是愿意接受這個挑戰，我覺得這就是體現了人類的智慧。而且，即便它能夠戰勝世界上所有的圍棋高手，So what？
中國現在應該開始為迎接人工智能的時代做制度安排
Q：你認為，人工智能最有可能從什么領域進入到常規的日常生活？
A：我想到的是三個方面，一是無人車，就是無人駕駛，它可能會改變我們的出行方式。
第二個，在中國的場景下，就是醫療。因為中國的醫療資源實在分布得太不均衡，醫療能力實際上是集中在一些大城市的頂級專家的手里。但是因為中國人口基數大，醫療數據庫也非常龐大，所以如果能夠借用人工智能，就可以給那些鄉鎮級、社區級的醫生提供非常好的診斷服務。
第三個方面，如果你要問李開復先生，他可能會說金融了，但是實際上中國在高頻交易這些方面還是有限制的。比如股票，如果它用高于人零點幾秒的能力下單的話，它就不得了了，但是它也會擾亂整個市場的秩序。
但我覺得，在法律援助這個方面其實是可以考量的，其實現在律師的很大一部分工作是在搜索和查詢相關案例和相關法律條例，以及其他類似案件的判決情況。如果有了人工智能的幫助，可能以后基礎的法律咨詢就不需要請那么昂貴的律師了。
Q：這次的采訪涉及全球，你感覺人工智能領域，中美之間的差距大不大？
A：其實中美兩國在人工智能領域都是屬于第一方陣的，在技術發展的水平上，我覺得各有優勢。
的確在原創核心技術的突破方面，還是美國的實驗室能力相對要強。但中國是一個大數據的王國，而所謂的機器學習，實際上是大數據學習，這是我們的天然優勢。美國在這方面的資源遠不如中國。
Q：中國之前的發展受益于所謂的人口紅利，在人工智能時代到來的時候，這會不會成為劣勢呢？
A：我認為不能簡單地說是優勢還是劣勢。因為中國巨大的人口規模，會使中在大數據采集和人工智能的應用層面，具有得天獨厚的優勢。
但另一方面，過去幾十年我們依賴低的勞動力成本和出口所帶來的制造業的繁榮，也必然要進入一個新的階段。如果你不能提升品牌的價值和品質，那么勞動力這個優勢，其實正在迅速失去。
那如果很多藍領要失業了，那這些藍領應該怎樣安排？會給社會帶來什么樣的不安定因素？這都是應該去面對的。
Q：你會有這樣的擔心嗎？
A：我覺得現在就應該做制度安排，這個事情其實是說來就會來的。你現在去東莞看看，很多流水線都是無人工廠了，工人被機器人取代就是眼下正在發生的事情。所以我覺得像特朗普還在跟美國失業的藍領工人說“我們要把工作從中國人的手里奪回來的時候”，我心里一陣冷笑，其實拿回美國也只是給機器人做而已，因為這是一場巨大的技術革命，它已經不是從什么人手里奪回來一份工作而已。
所以我覺得像中國這樣的制造業大國應該開始做一些制度的安排，來更好地應對隨之而來的比如失業問題，再培訓問題，和稅收的問題。
人工智能必然會帶來倫理問題，而且已經就在眼前了
Q：斯坦福大學的李飛飛教授多次提到人工智能帶來的倫理問題，你是什么觀點？
A：人工智能一定會產生倫理問題，而且涉及很多層面。比如微軟做了一款人工智能情感機器人“小冰”，當時放在網絡上進行測試的時候，就有很多人故意教它說臟話，教它說一些種族主義和充滿暴力的話，那么這個人工智能就像我們說鸚鵡“嘴臟了”一樣學會了。其實人工智能就像一面鏡子，它照耀的是人類的善與惡，美與丑。
還有像自動駕駛，如果出現一個兩難的局面，它究竟應該犧牲車上的一個人，還是犧牲路邊的很多人，甚至包括孩子？你要把這個選擇權交給一個機器嗎？如果你交給了機器的話，那么誰又會出錢買一輛將要犧牲自己的車呢？這是一個極致的問題，卻不能說它不存在。
還有隱私問題，它其實也是一個倫理和道德范疇的事情。比如商業機構在多大程度上可以使用我的消費行為數據？我在多大程度上愿意暴露我的私生活？在什么樣的環境不允許裝這個數據采集器？我覺得這些其實就在眼前了。
Q：這么多的倫理問題又應該怎么解決呢？
A：我覺得這是我們需要面對的問題，但不是無解的問題。就像當年從馬車變成了汽車，才有了紅綠燈和人行道。社會的治理方式和制度的安排，一直都是跟著技術的發展而不斷調整和改變的。
Q：前面說到人口紅利和大數據采集，但是這其實也面臨一個信息安全的問題。事實上我們今天的消費行為甚至個人資訊已經是透明的。
A：這一點我就覺得挺恐怖的，將來絕不僅僅是某些明星和名人的隱私，而是我們每個人的隱私、我們的消費習慣是不是能夠得到足夠的保護？因為我不想將來我得到的每一個推送，其實都是人工智能很有心機、很有套路地推送的。你還以為是你自己的要求，其實是別人對你的行為的預測。
并且我覺得中國當下應該開始研究隱私方面的法律保護了，可以說中國是攝像頭最多的國家，從人臉識別到人工智能的使用，能夠讓像G20峰會這樣的大型會議在開辦之前，可以非常高效地抓到在這個城市潛伏的嫌疑犯，因為他們哪怕是一個側面（被捕捉）都可以被認出來。
技術進步在推動社會發展的同時，法規和制度建設上的配套一定要跟上。
在我有生之年，我的工作不可能被人工智能替代
Q：你目前的生活跟人工智能的關聯度高嗎？
A：我主要是用手機，我們家還沒有用掃地機器人。包括我現在，到睡覺的時候我都希望把手機徹底關掉，或者把它放到另外一個房間去充電。但是一想到未來的手機也好，空調也好，都在搜集我的數據，我就感到不寒而栗，好像有一種裸奔的感覺。所以我覺得未來可能我會比較有意識地把我的工作環境和我的臥室分開，雖然可能分開了也沒啥用……
Q：你覺得自己的生活需要跟機器人隔離開嗎？
A：那不會。如果是在工作的場景下，我可能很需要一個人工智能的助理，來幫我安排一些瑣碎和需要數據處理方面的事情。比如我做采訪之前做功課，需要好幾個研究員或編輯來做案頭的工作，其實將來可以讓語音搜索和圖像搜索幫助完成很多工作，所以我覺得它還是會為我的工作和生活帶來很大的便利的。
Q：你覺得你的工作會被人工智能替代嗎？
A：不會，我認為在我的有生之年，我的工作不會被取代。因為我不僅僅是在做一個簡單的播報的工作，背后還有很多綜合性的思考。我覺得機器在短期內，沒法取代我的工作。
關于人工智能的“權威碰撞”
許多年前有一本小說，書名是《海底兩萬里》。這部幻想作品中的人，發明了一艘使用核動力的潛水艇。如今這早已經成為尋常的現實了。
某種意義上，我們已經進入了前人所預言的時代。
硅谷流行這樣一句話：預測未來的最好方式就是創造它。
人類創造了機器，機器又改變了人類。
2016年5月，一輛特斯拉汽車在美國佛羅里達州與一輛拖車相撞，駕駛員喪生。事故原因是處在自動駕駛模式的汽車沒能在明亮的天空下發現拖車的白色車身。
特斯拉汽車“自動駕駛”是一項輔助功能，每一次自動駕駛啟動時，車輛都會提醒駕駛員“請始終握住方向盤，準備隨時接管”。
放開方向盤，意味著人類將一部分掌控權交給了機器。
這也帶來了更多的法律和倫理問題：
例如誰來為交通事故負責？
當汽車成為智能的移動空間萬一有黑客入侵，誰來保證乘客的安全呢？
機器也將面臨人類的道德困境：
在f不得已的情況下，自動駕駛汽車到底該優先保護車內的乘客，還是路邊的人群呢？
如果選擇后者，誰又會愿意購買一輛會犧牲自己的汽車呢？
英國著名物理學家史蒂芬？霍金多次公開表示對人工智能的擔憂，他認為：“對于人類來說，強大的人工智能的出現可能是最美妙的事，也可能是最糟糕的事，我們真的不知道結局會怎樣。”
特斯拉汽車公司掌門人伊隆?馬斯克甚至宣稱：隨著人工智能的發展，我們將召喚出惡魔。
馬文?明斯基是人工智能的先驅之一，他有個著名的說法“如果我們走運的話，機器或許會把我們當寵物養著。”
但是，更多人工智能專家的觀點是：
現在擔心邪惡的智能機器人奴役人類，就像擔心火星上人口過剩。――百度前首席科學家吳恩達
在整個人類歷史上，其實只有兩次大事件是從根本上改變了人類生存狀態，一次是工業革命，一次是農業革命。這一次的智能革命是堪比這兩次革命的重大事件，可能更為重要。而且，要快速的多。――牛津大學人類未來研究院院長尼克?博斯特羅姆
人工智能會改變人類社會。因為作為一個那么強大的科技，它不光是針對情感、或意圖，它也是對智能本身，對有知覺的存在本身的一個挑戰。這是一個很好的哲學社會話題。――斯坦福大學人工智能實驗室主任李飛飛
第3篇：人工智能的倫理思考范文
“這確實是個很好的問題。”食譜推薦公司Yummly的研究負責人Gregory Druck如此回應道，但這肯定不能被稱為一個真正的答案。
這的確令他有點為難。技術在設計時通常都要優先理解并滿足人的喜好。同在臺上的廚房整合技術公司Innit的副總裁Ankit Brahmbhatt干脆接過了話筒，“每個人的體質不同，對健康的定義也不同。說到底這是個生活方式的問題。我們得先有關于你更全面的數據，才能判斷什么對你是健康的。”
人工智能到底能在多大程度上替代人，也成為一年一度的西南偏南上最熱鬧的話題。
西南偏南誕生在美國德克薩斯州的奧斯汀。每年3月初，這個全球性的盛會會吸引數十萬人，和硅谷以大公司、創投行業為主的活動不同，西南偏南會吸引各個行業的人。大家在這里看新的電影，發現創業靈感。更重要的是，討論技術已經帶來的改變，以及它能把人們帶到哪里去。
其中有不少想象空間。比如Yummly，這家來自硅谷的公司能利用人工智能技術分析你曾經使用的食譜數據。來自德國的Foodpairing則聲稱，機器分析食物成分時最大的弱勢是嗅覺不及人類靈敏，但是通過訓練，機器的精準程度可以超過大多數未經訓練的普通人。
還有更激M的Innit。和一些創業公司費盡心思想把吃飯這件得高效不同，這個硅谷公司發現了一個悖論，一些人根本不愿意被剝奪下廚的權利。于是他們正在硅谷紅木城的總部，測試一個全新的“數字化廚房”。
這個廚房用一個軟件平臺控制家電，告訴用戶家里食材的存量。選定菜單后，還會提醒用戶要買多少食物。等到準備妥當，連接的廚房電器就能完成初步烹 飪。
“我們想用技術幫上班族解決工作日吃飯的問題，讓他們知道下班后要買什么食材、買多少，回家后能更快吃到晚餐。”活動結束后，Brahmbhatt對《第一財經周刊》說。
這聽上去“很硅谷”，善于觀察問題并提出解決方案。其實更有意思的是，這家公司發現，在一些細分領域當中，人其實沒必要過分智能。
“數字化和自動化的確能幫助減少浪費，包括錢和食物。但我們也知道，有人喜歡下廚。Innit在做一項用戶調研時發現，對自動化最集中的需求并不是烹飪，而是洗碗。也就是說，用戶想讓機器幫他們完成的是，恰恰是那些他們最不喜歡做的事情。”
至于機器和人的關系，這個古老的命題也隨著人工智能的蔓延重新擺在了人類面前。至少，人工智能不再僅僅是一些極客想把一切自動化的設想和實驗，也不只是好萊塢電影里經常出現的無所不能的機器控制人類造成的恐慌。它真的就在我們的生活中發生。
真正的答案，也正如百度首席科學家吳恩達曾預言的那樣，“人工智能是新的電能，可以改變很多行業。”既然是電能，就意味著未來它可能無處不在。
西南偏南互動大會首席項目官Hugh Forrest說：“人工智能毫無疑問是2017年最熱門的話題。雖然過去我們也做過很多AI的內容，但從未像今年這樣集中。”
卡內基梅隆大學計算機科學系主任Andrew Moore長期關心教育，面對可能的人工智能未來，他想分享教育系統有必要做出哪些變化。迪士尼則會分享它如何用人工智能為其主題樂園提供更好體驗，畢竟迪士尼樂園不可能一直停留在幾十年前的模樣。就連那些運動員，都會在訓練中嘗試使用人工智能，這可能意味著未來的賽事較量，除了天賦，更多是訓練方法的比拼。
而如果你知道西南偏南最早是個音樂節，就會覺得在這里聽到人們探討人工智能和音樂如何結合是順理成章的了。
用人工智能編曲已經不算什么新鮮事了。但是一些音樂公司正在用人工智能制作背景音樂，賣給可口可樂等大公司。
就連Google也參與了進來。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一個能讓計算機制作出“出眾而藝術性”的音樂的產品。
不過這也帶來一些新的問題，音樂能夠做到更加了解我們嗎？我們想讓自己的情緒反過來影響我們嗎？這種響應會不會把氣氛搞糟？畢竟粉絲們可能會愛上一個音樂人，但很難愛上一臺計算機。
很多人都愛上過iPod。這可能是這個世紀初音樂與技術最簡單直接的結合形式。當技術演變成了人工智能，這件事情變得有趣，它像人的左腦和右腦的一場博 弈。
音樂這個感性世界與數字和代碼編織的理性世界碰撞了一下。它們如何理解彼此，最好的例子可能是一個指令，就是當你讓一個人工智能助手播一首歌時說的那句話。
不要小看這個指令。亞馬遜音樂的團隊在奧斯汀市中心的一個小酒吧里辦了一場活動，當談到如何讓亞馬遜的人工智能助手Alexa和亞馬遜音樂結合時，主講人感慨，僅僅是讓Alexa播放一首歌的指令就十分復雜，一首曲子的元素包括歌手、專輯名稱、音樂流派、歌詞內容等不同元素，情境也同樣如此，比如遇上用戶說“我心情不好，給我放點音樂”這種情況，此時，亞馬遜音樂收錄了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用戶的意思，便是另一回事了。
如果有人去年來過西南偏南，大概還會記得當時的一個歷史性事件。
那是AlphaGo與韓國棋手李世石之間的對決。結果你已經知道了。大多數人不相信機器會勝過人類，他們會覺得這是個黑天鵝事件。
Google的高明之處除了技術本身，還在于用一種直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能領域的技術進展―大概沒有什么方式比人機大戰更能引起人們的興趣，更直觀。
當AlphaGo連續贏到第三場時，來自Automated Insights的Robbie Allen正在準備他在西南偏南上的一場對話。Automated Insights是曾做出幫記者寫稿的機器平臺WordSmith的公司。
“Google很了不起。”Allen走下臺對《第一財經周刊》評論。在觀看這場人機大戰時，人們產生了一股擔心會被人工智能搶走飯碗的恐慌。此后，AlphaGo的連勝加劇了這樣的擔心。
Allen參加的對話主題正好是“人工智能發展后，人類未來的工作怎么辦”。
“理論上人工智能確實達到了一個新階段，它代表人工智能可以模仿人類的重復性勞動，還會比人做得更好。但我認為，它離人工智能的實際應用還有一定距離，當人工智能可以幫助某些行業完全實現自動化，找到商業化的應用場景，我才會認為它真正達到了實際應用的程度。”Allen說。
“實際應用”換句話說，是一部分人會開始失業。
距離AlphaGo戰勝李世石不到一年，人們就已經在拉斯維加斯的國際電子消費展上看到各個汽車制造商對無人駕駛汽車的設想。無人駕駛汽車的技術標準得到厘定，廠商紛紛推出概念車。
Google剝離了無人駕駛汽車部門成立單獨的公司Waymo、Uber的無人駕駛汽車在匹茲堡和舊金山上路，雖然后者在上路當天就因犯了些錯誤被叫停（最近還因為收購Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效應是，政府和城市設計師已經開始思考無人駕駛汽車上路后對城市生活規律的影響、如今的城市基礎設施是否能和無人駕駛汽車配合等問題了。
若低估技術帶來的影響，也許不久后就要承擔相應的后果。自從人工智能技術高速發展，特別是無人駕駛汽車上路以來，硅谷以外的世界與硅谷仿佛形成了兩股力量―硅谷正在想辦法讓一切自動化，而美國最大的就業群體之一卡車司機，則憂慮正在某處測試的無人駕駛卡車會讓他們失去工作。
機器與人的矛盾和對抗從來沒有停止過。遠至第一次工業革命，近至互聯網誕生。隨著人們越來越習慣于數字化生活，機器和人的關系會更加糾纏不清。人工智能這件事會變得更復雜，還可能，帶來很多倫理問 題。
來自設計咨詢公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工學院（MIT）媒體研究室的Philippa Mothersill認為，目前我們并沒能解決如何不讓機器真正危害人類的創造力和情緒，盡管隨著技術的精進，這一點可能會實現。
在一場名為“人類、機器和工業設計的未來”的討論當中，他們向擠滿了整個會議室的觀眾發問，“我們如何教會計算機創造性思考？”
Mothersill曾是寶潔公司的產品設計師，專注于讓計算機可以通過識別人類的語言，將物理元素變成實際產品。為此她設計出EmotiveModeler，這種工具能夠將形容詞和情緒轉化為模型。她尋找到了一種能夠讓工業設計―無論是家具還是電子產品―更好傳遞人類情感的方式。
如果沒讀博士，Mothersill現在應該依然是個出色的設計師。但她如今的研究課題，卻讓一些設計師有點擔心會失去工作。《連線》的Margaret Rhodes也在意這一點，即人工智能如何能提供更多的工作機會，這可能是技術進步為現代社會帶來的最大的困擾。沒有人希望成為技術進步的犧牲者。
不過在和大量的設計師交談過之后，Mothersill和Robinson總結了“10件設計師希望機器能夠學會的事 情”。
比如說，考慮使用產品的情境。好的設計師不僅會設想要創造的事物，還會思考它出現的地方。它應該擺在哪里？它所在的房間是什么樣？周圍都有些什么東西？如何能讓計算機做到這一切？
或者說，如何抓住靈光一現的時刻。歷史上，達達主義運動中的藝術家善于隨機創作，通過將傳統事物疊加創造新作品。我們能夠教會計算機在向不同方向發散思考的同時，催生出全新且有價值的設計嗎？
這些有趣的發現讓他們意識到，設計師對機器的期待，其實充滿人的色彩。Mothersill由此得出的結論是，人們最終需要掌握如何讓機器變得有情緒，它們會產生獨特的好奇心―而不僅僅是按照寫入的程序工作。
如果你看過最新的007系列電影，影片中所描述的一切已經和NASA能做到的非常接近。
畢業于約翰?霍普金斯大學的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他創立了Spaceknow，為金融、政府和制造部門提供商業衛星的圖像分析。這些衛星就像是“天空之眼”，看著地球上發生的一切。
“我們正在讓整個物理世界數字化，且能夠在這個基礎上做很多事情。”Machalek說。按照他的說法，世界正在經歷巨大變化，重新使用衛星數據的成本也在逐步下降。
不僅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各種各樣的新方式來處理獲得的數據。整個地球的數據都會被實時抓取，它會掃描、理解和講述70億人的日常行為。
這也意味著，它會重塑商業關系，讓零售商更好地預見氣候變化、作出設計決策。它的客戶各種各樣，有人想知道某個港口有多少船只到岸，或者有多少輛卡車被調到精煉廠運油。
它還有很多其他用途。對于新聞業來說，它能讓人們盡快發現，敘利亞到底在發生什么。如果有人編造一些事實，它或許可以提供更客觀的看法。這套被不斷訓練的人工智能系統能夠接收各種各樣的查找請求，截至目前它曾經收到的請求有，“查找一架失蹤的飛機”“查找那些非法的攫金者”等，以及對某些政府公開的不實數據提供另一種解釋。
Machalek表示，有朝一日想讓Spaceknow的人工智能系統覆蓋整個世界，讓每個擁有智能手機的人都可以對真實世界的數據發起請求―這大概意味著你可以查看某個酒吧門外排隊的人有多少。
零售業和廣告業立即感受到了威脅，它們開始追求改變。除了面臨新技術帶來的新購買方式的挑戰，另一件可怕的事情是，如果以后幫消費者做購買決策的是機器人，品牌該怎么辦？
但這其實已經發生了。亞馬遜的推薦算法就是最簡單的例子。
在機器人眼里，一切都是數字。因此研究品牌效應的L2 Inc的Pooja Badlani就認為，如果這就是未來，品牌忠誠度這件事已經成為歷史了，所有的品牌都要想辦法和機器人共存。
但IBM iX的策略與設計負責人Robert Schwartz認為，品牌通過營銷來影響消費者的態度和購買行為是一門藝術，它暫時還不會消失。
“那種居高臨下教育消費者的時代結束了，”Schwartz說，“對品牌來說，推銷自己的時代過去了，現在是展現自己的時候。消費者始終會受到一些時刻、一些瞬間的激發產生購物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，決定在什么時間、什么地點來創造這些時刻。”
現在已經沒有人討論技術將如何重新定義傳統行業，大家都認為這已經是事實了。至于這個改變將如何發生，“這是個緩慢的過程，所有技術公司和受到沖擊的傳統行業都是亦敵亦友的關系。”Schwartz對《第一財經周刊》說，畢竟說到底，它們都想爭取消費者的數據。
所有人都要學會用新的方式和消費者打交道，也想延長消費者的注意力和停留時間。
硅谷已經有人提出了相應的方法論。Ch r is Messina曾是Uber的開發者體驗負責人，也是Twitter上的“hashtag”（標簽）的發明人。他在2016年提出“對話經濟”（conversational commerce）的概念，認為在Facebook Messenger增加聊天機器人的背景下，未來會有越來越多的“聊天機器人”（chatbot）出現。這些小機器人可能分布在客服、銷售等崗位。此時機器應該增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。
讓聊天機器人取代人類的前提是賦予機器同理心。如果你對態度冷淡、反應遲緩的人類客服不滿意，面對聊天機器人得到的同樣是冷冰冰的回答，那么這樣的技術進步可以說毫無意義。
相反，如果機器可以彌補人類的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人類反而可以從與機器的對話中獲得更多好處。Messina舉例說，如果聊天機器人可以給用戶好的體驗，那么每次對話同時，也是用戶在主動提供數據。
這僅僅是零售業運用人工智能的開始。人們會漸漸分辨不清，人工智能究竟是在幫助我們購買產品，還是說服我們去購買它們？
麻省理工學院的研究專家Kate Darling在描述人工智能的走向時，表達了相似的觀點。
Darling主要研究機器人倫理的問題。“接下來的幾十年并不是說機器會一點點取代人類，而是自動化系統和人工智能系統將與人類協力合作，因為技術不是取代人類的能力這么簡單。人們高估了機器能做的事情，而低估了它的缺陷。”
斯蒂芬?霍金在接受BBC的采訪時曾更直接地說：“人工智能的完全實現，可能意味著人類的終結。”
身處這個行業里的人顯然知道人們的恐懼。
人工智能發展協會前主席、微軟人工智能研究院負責人Eric Horvitz在西南偏南的一場演講中介紹Google、亞馬遜、蘋果、IBM、微軟、Facebook等公司聯合成立的Open AI時，主動引用了霍金、伊隆?馬斯克和比爾?蓋茨此前分別公開傳達的對人工智能的擔心。
這位美國工程院院士、在業內被稱為AI先生的老人朗讀了一段Open AI的協議內容，幾大公司保證在互不競爭的前提下合作。正是因為技術進步這個趨勢不可阻擋，大公司結盟和在一些問題上達成共識是保證技術真正為人類賦能的基礎。
第4篇：人工智能的倫理思考范文
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便。”
第5篇：人工智能的倫理思考范文
關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域
自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。
1.人工智能和大數據與“工業革命”
2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數據與金融的未來
“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數據與“專家系統”
電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數據與教育變革
面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。
5.人工智能和大數據應用的共性需求
人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。
6.人工智能和大數據的展望
大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
第6篇：人工智能的倫理思考范文
關鍵詞：人工智能；智能家居；智能音箱
一、相關概念
（一）人工智能。人工智能是一門研究、理解和模擬人類智能，并且發現其內在規律的學科。它是計算機科學的一個分支，試圖發現智能的實質，并創造出一種以人類思考的方式做出相似反映的智能機器。同時，它又是計算機知識、心理學知識和哲學知識的集合，模擬人的意識和思維過程，讓機器能夠做到只有人類智慧才能做到的復雜的事項。
（二）智能家居。智能家居是嵌入式技術、通信技術和網絡技術的集合，通過系統將各種家居與人們的居家生活緊密結合，以提高人們生活的舒適感和安全感。隨著人工智能的迅猛發展，智能家居正與人工智能緊密結合，讓消費者享受到更人性化的居家體驗。
二、文獻綜述
歐陽婷梓研究了人工智能對智能家居的影響，認為人工智能應用的落地將會使智能家居產業升級，同時還指出Al技術還有待突破，市場決定人工智能能否再次爆發。榮華英和兼國恩研究了人工智能發展背景下國際智能家居行業貿易發展前景，認為國際智能家居行業貿易將朝智能產品設計、智能生產制造、智能高效物流和智能商業服務方向發展。吳斌在研究我國智能家居系統發展存在的問題時，指出要制定行業標準體系，降低系統成本并完善售后服務。
觀察現有研究，發現有關人工智能時代下智能家居行業發展的研究仍相對較少，本文指出Al對智能家居行業發展的影響，指出未來發展機遇，并預測未來該行業的發展趨勢，對行業發展具有指導意義。
三、智能家居行業發展現狀
（一）國際智能家居行業發展現狀。美國的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占據了國外的智能家居語音控制平臺市場，Contro14 利用Zigbee技術可以與世界知名品牌的家電產品連接，控制各種設備和系統；英國的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，給每棟房子都裝上了智能管理系統，近年也在國內建立起了一些智能家居體驗式展廳；日本軟銀生產的Pepper人形情感機器人能夠讀懂人類的情感，并做出相應的反映，在各種場合為人們服務，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”戰略，讓全屋各個部分的功能都智能化；德國的Apartimentum未來型公寓將物聯網應用和先進科技結合起來讓住戶的生活更加簡潔舒適。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示智能家居市場規模逐年上漲，但增長速度開始放緩，隨著人工智能的發展，行業開始進入技術融合，技術沉淀打造更加智能的家居用品的階段，2016～2018年全球智能家居市場規模變化如圖1所示。
（二）國內智能家居行業發展現狀。2012年智能家居行業進入快速發展期，深受大眾追捧，但進入2015年，銷售增速開始放緩，隨著政策的扶持，2016年市場規模增速開始上漲。工信部數據顯示，我國物聯網產業規模發展迅速，2010年規模超過2，600億元，2015年達到7，500億元，2020年產業規模將突破15，000億元，物聯網在智能家居、智能社區和智慧城市等領域發展愈發強勁。面對如此紅利，相關企業加快布局，海爾建立U-home平臺、美的建立M-Smart平臺、阿里巴巴建立人工智能實驗室并了智能音箱等產品。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示，未來幾年智能家居市場規模持續上漲，市場前景看好，市場規模增長情況如圖2所示。
智能家居產業錯綜復雜，涉及眾多產品，根據目前各企業涉及的領域，大致分為六個流派：以海爾、美的為代表的傳統家電企業，通過將原有的產品智能化提高銷售；以阿里巴巴和京東為代表的互聯網企業，通過自產智能硬件或與傳統家電企業建立合作涉足智能家居行業；以華為和小米為代表的手機硬件企業，通過研發軟件、生產硬件和建立智能家居生態系統進軍智能家居行業；以Honeywell、Bosch和松下為代表的安防企業，在本身安防設備的基礎上智能化，占據智能家居安防市場；以Amazon Echo和Google Home為代表的國外智能家居企業，通過語音識別和人工智能技術進軍國內市場；以及一些提供云平臺服務和小型硬件的供應商。
四、當前智能家居行業面臨的問題
（一）缺乏規范統一的標準。在整個智能家居產業中，至今還沒有制定統一的標準，導致各大公司各行其道，各自開發自己的系統，與其他廠商開發出來的系統并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、蘋果、微軟加入了高通主導的AllSeen聯盟，英特爾、三星、戴爾等公司組成了智能家居設備標準聯盟OIC。之后，谷歌在收購Nest之后力推Thread，蘋果自家提出Homekit。一方面用戶的智能體驗降低；另一方面加重了用戶的轉換成本。而人工智能是一項復雜的產業，它不是一兩家公司就能經營好的，它需要各領域的公司參與進來研發技術、搭建平臺、生產終端，各司其職，并用統一的標準將各個環節連接起來。
（二）缺乏人性化的偽智能。目前，智能家居產品大多通過手機來實現，但有些廠商以“智能”為噱頭，將原本簡單的操作強加到手機上，使得手機承擔較多的功能。然而，除了年輕人對智能手機的操作較為熟悉，其他用戶面對復雜的“智能”操作只能望而卻步，嚴重缺乏人性化設計。
（三）需求低且價格高。一方面智能家居概念映入人們眼簾的時間較短，人們對智能家居還不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作復雜，運行過程中經常出錯，嚴重打擊了消費者的體驗。同時，目前的技術水平有限，技術和產品的研發需要較高的研發費用，加上日常的維護費用，導致智能家居的消費價格偏高，打擊了消費者的購買欲望。
（四）信息安全存在隱患。物聯網信息傳輸過程中，個人信息極易被黑客竊取，不法分子通過這些個人信息進一步竊取用戶的財產，會造成巨大的社會不穩定，對智能家居未來發展構成巨大威脅。如果智能家居產業在未來想占據較大一部分家居市場，就必須克服信息安全問題，加大信息的監管力度。
五、Al助力智能家居行業發展
（一）AI與智能家居結合進入最終狀態。經過幾十年的發展，智能家居經過了用App遠程控制家電的單品智能化和多個電器間相互感應的智能互動兩個階段，以上兩個階段均為弱智能階段，得通過手機來操作。而第三階段是家居產品與人工智能的深入結合，賦予家居產品人性化，擺脫手機的操控，通過自主學習、主動記憶、自主決策為用戶提供舒適的生活。
（二）提升全新的交互體驗。語音交流以其與人交流的親和感，成為當今最流行的人機交互方式。人類通過語音給機器下達指令，機器通過語音識別執行指令。近幾年，語音識別技術取得重大突破，語音識別準確率達到97%以上。而智能音箱具有語音交互、提供音樂和有聲讀物等媒體內容、提供多種互聯網服務以及可以對智能家居進行控制等功能，深受大眾追捧，因而被稱為智能家居的入口。為搶占智能家居的入口，互聯網各大巨頭紛紛加緊研究搶占市場。2014年11月，亞馬遜推出智能音箱Echo，至今已有幾千萬的銷量，隨后谷歌推出GoogleHome，微軟推出Cortana，緊接著國內的京東推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天貓精靈”，小米推出“小愛同學”。
（三）提供更安全、可控的應用環境。傳統的密碼輸入和保護方式已經不再滿足人們對操作便捷性和安全性的要求，于是推動了人們對生物識別技術的開發。生物識別是指通過計算機與生物傳感器等高科技結合，提取人固有的生理特征和行為特征，以鑒定個人身份。目前人臉識別、指紋識別和虹膜識別已經得到廣泛的應用。為達到更高的安全水準，通過紅外線照射獲取手指靜脈圖像的指靜脈技術也在緊密研究當中，極大地迎合了人們對智慧生活的追求。
六、我國智能家居發展的機遇
（一）我國加速進入老齡化社會，智能家居需求增大。因為工作關系很多子女與父母在異地生活，難以妥善地照顧好父母的生活，而智能家居可以方便老人們的日常生活，提高老年人的生活質量，加上多年財富的積累，老年人的經濟實力比年輕人要高，隨著老齡化進程的加快，老年人人口的比例將加重，多重原因結合起來支撐起了未來潛在的市場需求。
（二）“智能家居”概念將越來越普及。通過前些年“智能家居”概念的炒作，各大新聞客戶端、網站的轉載宣傳，讓越來越多的人認識了解到智能家居的相關概念。近些年各大瀏覽器對“智能家居”關鍵詞的搜索數量大幅度增長，隨著科學技術的發展，人們對智能家居產品的信賴感也在增強。如今人們購買家具，對房屋進行裝修也會考慮適當引進智能家居的相關元素進入日常的起居中。
（三）居民收入增多，消費價格將降低。隨著經濟的不斷發展，人們的收入也在逐年上漲，到2020年我國將全面建成小康社會，屆時人們的收入水平將會大幅增長，相比2010年翻一番。經濟增長的同時，科技也在飛速發展，技術水平的不斷完善降低了智能家居產品的成本，同時電信運營商的網絡費用也在下調，日常的運營維護成本也在下降，消費者的消費成本將會大幅下降，市場需求將會激增，市場規模將會擴大。
（四）政策扶持，發展道路順暢。智能家居產業發展被寫入政府工作報告，政府相繼出臺《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等指導性文件，促進智能家居、智能機器人、智能制造裝備等領域產業發展。并成立“中國人工智能產業創新聯盟”和“人工智能產業技術創新戰略聯盟”，把涉及人工智能領域的所有環節全面整合，掃除阻礙人工智能發展的一切障礙。
七、我國智能家居行業未來發展趨勢
（一）標準日趨統一。當智能家居行業依舊遵循現在的發展方式，各企業各行其道，系統間互不兼容，消費者將會對該行業產生疲倦，未來市場規模可能難以擴大。除非出現一家領導性標桿企業，擁有自己的系統，能夠生產出所有類別的智能家居產品，用戶對該企業提供的方方面面都很滿意，進而壟斷了整個智能家居市場。很顯然，出現這種情況的概率很小，沒有一家企業可以力挽狂瀾，所以市場逼著企業間建立起統一的標準，為用戶提供便捷舒適的生活體驗。
（二）AI與智能家居的完美融合。人工智能在智能家居領域的廣泛應用已是大勢所趨，只有智能家居與人工智能的完美結合才會讓人們的生活更加便捷。未來智能家居將會更加智能化、人性化，能夠準確抓住用戶的喜好提供相應的服務，根據用戶的工作安排相應的行程。一整套智能家居系統猶如一個智能管家，在最優的時間提供最優的服務。
（三）個人信息更加安全。個人信息的安全是制約智能家居市場規模擴大的又一要素，因此行業內將建立起一套世界領先的信息安全標準，并且該標準能夠和各地的法律法規銜接好，收集到的數據能夠安全地儲存好，能夠記錄數據的產生時間地點等情況，以便需要的時候能夠查證。
八、結語
人工智能時代下智能家居行業仍將在相當的一段時間處于一個無統一標準、需求低、價格高的階段，但隨著老齡化進程的加快，智能家居概念的逐漸普及、居民收入不斷增加、產品價格的不斷下降，智能家居產品的市場需求將會逐漸增長，將促使企業間制定規范統一的標準，人工智能將會與智能家居完美結合，為用戶提供更加舒適便捷的生活。
（來源：合作經濟與科技 文/陳功正 王騰 陸暢 王蘊鑫 陳黎陽 編選：電子商務研究中心）
主要參考文獻
［1］陳晉.人工智能技術發展的倫理困境研究［D］.吉林大學，2016.
［2］鄧中祚.智能家居控制系統設計與實現［D］.哈爾濱工業大學，2015.
［3］歐陽婷梓.人工智能能否成為智能家居的強心劑［J］.通信企業管理，2018.1.
第7篇：人工智能的倫理思考范文
交朋友、訂餐、打車、網上購物、眾籌投資等等，這些我們習以為常的生活技能已經被我們通過眾多的社交媒體和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一個新燃點――人工智能（AI），試圖再次“引爆”我們的世界。截至目前來看，人們對這一科技的未來十分有信心，并且部分學者及科學家，如牛津大學教授盧西亞諾?弗洛里迪，麻省理工斯隆管理學院的埃里克?布萊恩約弗森、安德魯?麥卡菲等人，認為人工智能或許會成繼哥白尼革命、達爾命后又一人類自我認知革命，蒸汽機工業革命后的又一機器革命。
未來，人工智能究竟會成為人類認知的沖擊力量，還是世界時展的技術革命救贖？“硅谷獨家大王”，《紐約時報》高級科技記者約翰?馬爾科夫，憑借他對互聯網發展的驚人洞察力和敏銳度，為我們帶來深刻解讀。
AI與IA
《時間線》：盡管AI已經成為當前的熱門話題，但是似乎AI還沒有被給予一個較為完整的定義。在您看來，AI的定義是什么？
馬爾科夫： 從普遍共識角度來看，AI是一個關注于執行類似人類能力的技術的領域，包括從認知到語音、視覺以及物理運動。因此機器人學是AI的一個子集。值得注意的是，麥克卡尼最初創造了這個詞，因為他想創造和替代控制論領域，主要是因為他不喜歡Norbert Wiener。
《時間線》：在您的《與機器人共舞》這本書中，您為我們呈現了另一個概念，IA（智能增強）。您能為我們詳細解釋一下IA嗎？
馬爾科夫：智能增強，即IA，是在20世紀60年代由計算機科學家Douglas Engelbart創造的。Engelbart后來還發明了直到現在我們仍在電腦和網絡上使用的電腦鼠標，超文本和其他技術。在提出智能增強一詞時，他打算使用各種基于計算機的技術來幫助知識工作者更有效地進行工作。
《時間線》：關于AI與IA的發展關系，您認為它們之間是互斥的還是互相支持的？
馬爾科夫：AI與IA的關系是分歧并悖論的。悖論的原因是如果你增強人類智能，意味著你可能需要較少的人類去處理某個任務。我著手寫《與機器人共舞》就是為了探索這兩個在過去半個世紀都沒有任何聯系的截然不同的計算機世界。面對這個挑戰，我認為的解決辦法即是以人類為中心的工程設計。
人機關系與機器人犯罪
《時間線》：人機關系一直是很有爭議的話題。在您看來最合適的人機關系是怎樣的？您是否同意《人工智能時代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能會加劇財富分配不均的觀點？
馬爾科夫：計算機科學家Alan Kay曾說，我們可以選擇去設計那些系統作為我們的奴隸，合作伙伴或主人。（他這番話來自黑格爾。）我也贊同通過設計那些可以充當工作同伴的系統來作為解決辦法。至于Jerry Kaplan先生提出的關于技術產生更大的財富不平等的觀點，我認為相關的證據和情況是復雜的。我看到有一些情況和趨勢是反映了他的觀點，但是另一些情況確實是與其相背離的。
《時間線》：在機器幫人們解決很多問題同時也意味著人類在逐漸被機器簡化。例如現在人們使用的智能手機將很多復雜程序簡化，用戶不用思考太多的操作流程，只要幾步簡單的操作就可以掌握它的功能，以至于幫助人們解決很多問題。您認為智能機器的“思維”是否會使人類智慧“退化”？
馬爾科夫：不得不說這確實是個問題，這事關我們怎樣設計那些會與我們產生相互作用及相關性的AI。比如說，可能通過使用AI去增強一個醫生的決策能力和診斷能力。或者，相反地，可能在AI的協助下使有較淺資歷和能力的醫生助手來替代醫生。哪個是正確的選擇呢？我想這是很難決定其一的，但它確實是一個社會選擇。
《時間線》：現在人們最直觀的AI感受除了智能手機外就是目前大熱的無人駕駛汽車，但是近期特斯拉無人駕駛汽車車禍死亡事故將安全問題推向輿論風口浪尖。關于最后的追責問題引起人們關注，您如何看待這類問題？在未來，機器人犯罪是否會成為重要的倫理問題之一？
馬爾科夫：完全無人駕駛要比歐洲、美國、亞洲的工程師所認為的無人駕駛挑戰更大。來自技術和監管的挑戰使得設計者需要比想象中更多的時間來設計完全無人駕駛系統。關于完全無人駕駛的責任認定問題，最簡單的答案就是責任歸屬制造者。我認為AI技術將很快被濫用，正如現如今我們使用的相關計算機技術被濫用一樣。或許，在未來，語音合成將很可能成為社會工程攻擊人類誠信的武器。
人工智能全球化與產業革命
《時間線》：自集成電路發展開始，摩爾定律成為科技發展的默認趨勢，但是似乎自大數據、云計算、AI等出現后，摩爾定律在逐漸被打破，您如何看待這種情況？對摩爾定律的突破是否也意味著科技發展的新形式？
馬爾科夫：摩爾定律的影響現在是失速的。登納德縮放比例定律（關于處理器時針速度的指數增長）終結于2006年，并且單個晶體管成本的下降終結于2014年。這意味著始于1965年的“搭便車效應”現在已經終結了。我不知道制造技術在未來是否有新的突破，但是目前還未發生什么。這也不意味著計算機進程正在結束，只是未來可能更多的是依賴人類的創造力。
《時間線》：隨著技術的進步，AI技術已經成為部分國家的戰略發展，從德國的工業4.0到中國的互聯網+，AI全球化成為必然趨勢，但這一趨勢也毫無疑問地在挑戰著目前的發展模式，您認為AI的爆發是否會徹底顛覆人類發展成為新一次的產業革命？
馬爾科夫：不，我認為不會的。AI本質是一種技術，就像汽錘或卡車一樣。在任何社會中，它既可用來增強人類能力但也可取代人類。但這依賴于如何使用和部署AI技術。
《時間線》：AI和智能機器人的滲透已經開始在影響人類生活了，我們看到在部分行業中，部分職業已經被機器人取代，同時因為AI的出現也衍生出不少新的行業，您認為這一變化是否在預示著AI對產業結構的改變？人類的工作真的會被智能機器搶走嗎？您認為人們應該如何應對這一變化？
馬爾科夫：AI和機器人的到來要比其狂熱者所認為的慢很多。這些技術在被演示的時候表現得非常好，但是目前有些技術在現實生活中仍有些不切實際。一些支持者認為，技術的快速發展在未來將是繼續的趨勢，但是事實上有些證據卻表明速度是慢了下來，而不是持續加速。對于AI和機器人的到來，我認為在許多社會中，特別是那些正在加速成熟的國家，例如中國，如果機器人來得及時，那么對于這些國家來說將是很幸運的。
中國競爭
《時間線》：您能否簡單對比下美國AI發展與中國AI發展，有何相同點和不同點？您對中國的AI技術和智能機器人的發展有何看法？對中國的企業家有何建議？
馬爾科夫：由于貴國政府沒有允許我作為一個報道者在貴國工作，所以很抱歉我的觀點很有限。不過，有證據表明，中國正在快速追趕美國的創新能力。但是我還沒有見到中國計算機科學家和工程師有根本性的突破，大部分都還只是漸進式的發展。
第8篇：人工智能的倫理思考范文
1 前言
近些年，隨著汽車工業的快速發展，汽車駕駛已經是現代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同時，安全駕駛成為了現代社會最關注的焦點之一。所謂的安全駕駛就是要杜絕在汽車駕駛過程中存在安全隱患的行為，其中不安全駕駛包括：
酒后駕駛、超速行駛、疲勞駕駛[1]、大燈晃眼、闖紅黃燈、違法超車、急停急剎、隨意變道、駕駛打電話、不系安全帶等容易致使事故發生的行為。汽車所帶來的安全問題多數出自駕駛司機的個人行為和個人原因，因此以人工智能輔助或者替代駕駛者駕駛汽車成為了汽車智能駕駛技術研究的主要趨勢。
2 無人駕駛汽車的發展現狀
2.1 國外駕駛汽車的研發狀況
從上世紀開始國外就開始進行了無人駕駛汽車的研究[2][3]。所謂無人駕駛，是通過為車輛裝配多種感應設備，包括車載傳感器、GPS和攝像頭等，配合車內的智能軟件，如自適應巡航控制系統(ACC)等實現脫離駕駛員的自動駕駛汽車[4]。
國外著名汽車企業及IT行業巨頭谷歌都競相亮相其在無人駕駛汽車技術研究的成果。截至目前，谷歌的無人駕駛汽車已問世6年多，這期間發生了14起事故，僅一次造成人員受傷[5];德國梅賽德斯奔馳的無人駕駛卡車在德國的Autobahn8公路上已經啟動了上路測試，這是量產版自動駕駛卡車首次在高速公路上進行行駛;據英國《每日電訊報》15年2月11日消息，奧迪方面確認其首款采用無人駕駛技術的車型將于2017年上市。
另外各大汽車制造商以及相關科技巨頭表示無人汽車在2020年可以推出商用。美國內華達、加利福尼亞、佛羅里達及密歇根州為谷歌、奧迪等正在開發的無人駕駛車發放了公路試驗牌照。這表明了一點：使用人工智能替代駕駛員來駕駛汽車被各大發達國家與科技巨頭認可。這是因為無人駕駛汽車經過精密計算，由系統精確控制，在一般條件下，比真人駕駛應該更加安全可靠。
無人駕駛汽車至少不會犯情緒上的錯誤，不會因為酗酒、生氣、郁悶等精神原因而造成汽車失控，也不會因為人多、路窄、彎多等復雜路況而緊張，造成誤操作。對長途行駛而言，無人駕駛汽車不會出現疲勞駕駛。在城市道路中，無人駕駛汽車不會闖紅燈、逆行。在有限速標記的道路上，無人駕駛汽車會嚴格遵守規定，不會超速行駛。
2.2 國內駕駛汽車的研發狀況
我國關于無人駕駛汽車的研究相對國外起步較晚，但是發展迅速。十幾年前，國防科技大學已經開始對一款紅旗轎車進行相應改裝，研制出了紅旗HQ3智能無人車，能實時處理岔道、斑馬線和虛線;對車體姿態變動，自然光照變化及樹木、路橋陰影都具有較強的自適應力。HQ3，其“大腦”是藏在后備廂里的計算機設備，車輛沒有GPS 等導航設備，完全是利用自身的“環境傳感器”來識別道路標線，進而依靠車載的智能行為決策和控制系統，實現正常匯入高速公路的密集車流中自主駕駛。于2011年，紅旗HQ3智能無人車首次在復雜路況下公開進行無人駕駛的測試，并完成了從長沙至武漢近300公里高速公路路試。
除了無人駕駛汽車的研究外，南開大學計算機與控制工程學院段峰副教授的研究團隊與長城汽車共同合作研發 “腦控汽車”，這項研究通過腦電設備， 捕捉人在集中注意力時產生的腦電信號， 利用腦電信號識別系統分析人的驅車意圖并向汽車發送操控指令， 以此實現人腦控制汽車的目的[6]。“腦控汽車” 顛覆了手腳并用的駕車方式，它可以利用人腦進行汽車操控并低速行駛， 但離真正投入生產使用還需要一定時間。由此可以看出我國在研究人工智能“替代”的同時也涉及“輔助”研究，將人工智能應用于汽車駕駛技術方面更為廣泛。
3 智能駕駛研究中遇到的問題
無人駕駛汽車在其優勢凸顯的同時也更加暴露出其問題。無人駕駛汽車的問題包括局限性高、人文接受程度問題和安全防御性低等。
3.1 局限性高
無人駕駛汽車在其“視覺能力”方面無法達到人腦的高度，其傳感器通過紅外攝像和普通攝像兩種技術完成道路環境的收集。當車輛在人口密集的樓房建筑區、事故區域或者其他有人通過通用手勢信號來指揮車輛在此區域通行時，無人汽車將遇到判斷難題。另外，道路存在信號標志老舊變形等情況出現，無人汽車可能產生誤識或者漏識，造成不必要的事故。
3.2 人文接受程度問題
社會對無人駕駛汽車依然存在諸多疑問，如當無人駕駛汽車行駛在這個人口稠密的世界時， 發現已經無法避免事故的發生時，智能計算機應該選擇沖向馬路的行人還是直接撞擊迎面而來的車輛?在受到外部虛擬網絡攻擊后是否還可以維持完全駕駛?未被Google或GPS完全測繪的道路如何行使等。無人駕駛汽車在法律法規方面同樣存在極大的挑戰。如產品責任，立法和多重管轄權等。無人汽車與有人汽車發生事故責任判定和無人汽車之間發生事故責任判定等。
3.3 安全防御性低
軟件安全公司Security Innovation首席科學家喬納桑·佩蒂特(Jonathan Petit)表示，大部分無人駕駛汽車探測障礙物的激光雷達系統只需一個成本不到60美元的裝置即可破解。佩蒂特表示，通過這一裝置，黑客可以在任何位置設置實際并不存在的汽車、行人，或是墻壁，導致無人駕駛汽車的行駛速度放慢，甚至寸步難行。其相關論文已在歐洲黑帽安全大會上發表。
4 智能駕駛的發展前景
智能駕駛是通過人工智能輔助或代替人進行汽車駕駛行為，它可以彌補人類駕駛員會存在的缺陷。經過大量的研究和發展，智能駕駛所需的各種傳感器、計算機的性能和技術等方面取得了極大進步，成本也在逐步降低。
從人工智能和汽車駕駛結合的長遠發展角度來看，純智能的無人駕駛應為未來駕駛的主要方式，即使在當前基于貝葉斯、決策樹和人工神經網絡等機器學習的方法被運用在無人駕駛的行為識別和行為決策的技術環境下，我們也可以考慮設立專門的行駛路線保證無人駕駛汽車的應用推廣。在馮諾依曼體系結構下面向駕駛行為的機器學習，一直以來都是智能車領域的“瓶頸”。隨著國際“類腦”研究的興起，我國也上線了“中國腦計劃”，但畢竟類腦計算還僅從理論階段開始向前邁步，類腦計算機仍難以得到實現和應用。
從當前智能駕駛的技術角度來看，相對于無人汽車，腦控汽車的發展可能更加適合。這是因為無人駕駛汽車的計算機系統目前還無法達到類腦計算機體系的高度，因此很難做到像人腦一樣思考問題，難以較好處理駕駛過程中各種各樣的突發問題和針對無人駕駛做出的阻礙或破壞行為。
因此提高人工智能在輔助方面的全面完善是全面實施無人駕駛的必經之路。現在的家用汽車基本配備雷達輔助系統，該系統可以不斷監控周圍的交通狀況，可以用發聲頻率提示本車與可能碰撞物體的距離，也可以確定與前車距離以及前車行駛速度，如與前車距離明顯低于安全距離，系統會向駕駛者發送聽覺警報。目前奔馳的主動式駐車輔助系統能夠在主動轉向和制動功能干預下自動泊車。并且，在車輛通過自動駐車輔助系統停入平行車位后，該系統也可以在自動轉向和制動控制功能的幫助下，讓車輛完全自動地駛出平行車位。
在此基礎之上，我們可以在擴大自然語言處理等人機交互方式在人為干預下“釋放雙手”的模式上加大科研力度，如：語音操控、腦控汽車或類似飛機自動與手動駕駛切換等智能駕駛方式。其中語音操控汽車可以通過語言指令如“倒庫”“直行”或“開啟雨刷”等自然語言實現汽車系統的自動處理并通過車輛配置的傳感器和攝像頭等硬件付出行動來響應命令的方式來實現語音操控汽車的智能模式。因為有駕駛員的加入會使智能汽車的行駛方式更加靈活多變，適合于當前復雜的交通環境，滿足社會法律和倫理觀念的接受要求，所以提高人工智能在輔助方面的研究應用的價值更加巨大。
第9篇：人工智能的倫理思考范文
關鍵詞：Robot；人造人；電子裝置
一、現實與科幻的關系
19世紀末，電影的發明與其行業的迅速發展讓人類將看似短期內不可能實現的事物搬上了熒幕，把大量人類幻想的“機器人”（機器人應該用Robot這個概念，明確和人形機器區分開來，Robot應比機器人具更大的廣延）形象，變成了鮮活的熒幕形象。到21世紀更多的“機器人”熒幕形象不斷被人類創作出來，把科幻世界和現實世界本是平行的關系強行的匯聚到一點，伴隨而來的大量有關機器人的思考與討論。有涉及人工智能方面的、工業應用方面、家庭應用方面，以及制造“機器人”的倫理道德方面的等等。
在電影的“機器人”形象沒有誕生前，人們對“機器人”相關的的認識只是停留在意識形態的、模糊的、抽象的認識層面上。對“機器人”話題的討論也只是集中在少數科學家、哲學家、以及科幻小說家這一類人群當中，很難廣泛的和普通大眾發生關系。
而伴隨著電影行業的發明與發展，“機器人”銀幕形象被創作出來，把理論世界里對機器人抽象的描繪，轉變成直觀的視覺形象，加之電影所帶來的公眾效應，在拉近了“機器人”和普通大眾之間的關系同時，也能使理論、現實和科幻形象這三者的關系也能獲得更大范圍的討論（如圖）。
二、機器人形象的發展
以電影形象作為切入點最大的好處是用“機器人”熒幕形象和我們現實世界所能經驗到的“機器人”形象有所比較的同時，進一步描繪出“機器人”熒幕形象變化的脈絡以及其相關背景。例如：機械唯物主義（泛機械論）這個概念如果從思想史的角度去了解，就是一個復雜的工程，而《客帝國三?矩陣革命》里的片段來描述的這個概念，就有一個很清晰明確的視覺呈現，當普通大眾容易的接受了這些視覺化的概念后對“機器人”的討論也。能積極的參與和發揮主觀能動性。
在反思科學技術的文學作品中，最早可以追溯到1818年英國作家瑪麗?雪萊所所創作的《弗蘭肯斯坦》，該書講述了科學家弗蘭肯斯坦用科學技術創造了一個像人一樣的怪物，在此，弗蘭肯斯坦所造的怪人，不再是像盔甲和鐵皮一樣的機械裝置，而是一個真正的有機的人，同時也具有人格化。最終，弗蘭肯斯坦被他所創造的科學怪人所毀滅。同時這本書也傳達出作者對科學技術的反思，科學技術這把雙刃劍不加以控制的濫用的話必然會導致無法想象的惡果。
如果說第一部科幻小說就是以反思科學技術為基調的話，二十世紀前后的以機器人為主題的科幻電影則是在這個主要的線索下展開的。
此時，大量的通過文學和電影來反思科學的作品被創作出來。科幻電影在描述機器人這類事物時候，一方面在現有的科學技術的基礎上給公眾幻想的機器人提供想象的依據，電影所虛構的人和機器人相處的環境，雖然不具有真實性但卻能夠提供人機相處的思想實驗。在機器人相關研究領域每次技術發展，都會被加以想象后搬上熒幕，伴隨新技術的革新的是公眾的對新技術發展的焦慮。例如：《終結者2》中采用CGI（電腦生成影像）技術營造液體機器人。當然，特效技術導致的科幻人形機器人的形象的變化，并非是科幻機器人形象變化的主要原因，電影特效技術只是為電影工作者在營造想象的機器人的時候能夠提供廣闊的技術空間，而電影工作者對機器人的前瞻性，還是要來源于現實中科技工作者對機器人技術的研究。
隨著機器人技術的發展，我國也面臨討論和制訂關于機器人技術的各項標準問題，其中包括對機器人的
定義。
蔣新松曾建議把機器人定義為“一種擬人功能的機器電子裝置”（a mechantronic device to imitate some human functions）。即認為機器人有如下特點：（1）機器人的造型像人或人的上肢，并能模仿人的動作；（2）機器人具有智力，或感覺與識別能力；（3）機器人是人造的機器或者是人造的電子裝置。
當然，隨著機器人的進化和機器人智能的發展，這些定義都有修改的必要，甚至需要對機器人進行重新定義。現在，機器人的范疇不但包括“由人制造的像人一樣的機器”，還應該包括“有人制造的生物”，甚至包括“人造人”。
三、電影機器人形象分類說明
通過對科幻電影的考察和研究，對電影中的機器人形象進行系統的分類、整理、分析其內在的邏輯脈絡，歸納出其特點規律，得到如下機器人形象類型：機械型、生物型、人工智能型、怪獸型、綜合型。
下面簡單地講各種類型進行概括。
機械型（硬件主導型）：以機械運動為運動的唯一形式，控制系統由非Ai（人工智能）或人工控制，包括類人形態和仿生形態。
人工智能型（智能主導型）：具有邏輯判斷，終極目標以具有人的思維為標準，硬件上可以是像人或某種生命體，也可以是以計算機的硬件存儲系統為載體，以非物質化形式存在。（例如：圖靈測試、黑客帝國、創戰紀）
怪獸型：以杜撰的科幻生物原型為基礎，且不對應真實世界已發現的真實生物。（例如：摩杰拉、金剛）
綜合型：混合前三項所具備的某些特征，以及現已確認的但無法涵蓋在前三項范圍內的。
參考文獻：
[1] Christiane Paul.DIGITAL ART.Thames&Hudson world of art，2000.
[2]Rachel Greene.Internet Art.Thames&Hudson world of art，1999.
[3]John.V.Pavlik.新媒體技術――文化和商業前景[M].杭州：新華出版社，2002.
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