Six Interventions for the Responsible and Ethical Implementation of Medical AI Agents
Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School(麻省总医院,哈佛医学院);Charité – Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt Universität zu Berlin, Institute of Medical Informatics(柏林夏里特医科大学,柏林自由大学成员,柏林洪堡大学,医学信息学研究所);Charité – Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin, Humboldt Universität zu Berlin, Institute for the History of Medicine and Ethics in Medicine(柏林夏里特医科大学,柏林自由大学成员,柏林洪堡大学,医学史与医学伦理学研究所);Else Kroener Fresenius Center for Digital Health, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology(德累斯顿工业大学 Else Kroener Fresenius 数字健康中心,医学院);Department of Medicine I, Faculty of Medicine, TUD Dresden University of Technology(德累斯顿工业大学医学院,第一内科系);Medical Oncology, National Center for Tumor Diseases (NCT), University Hospital Heidelberg(海德堡大学医院,国家肿瘤疾病中心 (NCT),医疗肿瘤科);Pathology & Data Analytics, Leeds Institute of Medical Research at St James's, University of Leeds(利兹大学,圣詹姆斯医学研究所,病理与数据分析系);Natera, Inc.(Natera公司)
本文提出六种干预措施,旨在通过伦理设计框架确保医疗AI代理在自主系统中维持医疗伦理核心原则。
2026-03-14 cs.CY
A Deployment Model to Extend Ethically Aligned AI Implementation Method ECCOLA
在人工智能(AI)伦理方面存在着一场斗争,即在开发和实施道德上合理的AI系统的同时,在从业者使用的可操作方法和模型方面取得进展。人工智能伦理是一个模糊的概念,没有一致的定义或理论基础,与实践联系很少。涉及主要技术任务(如软件开发)的实践不适合处理和决定道德问题。创建工具和指导方针以帮助从事人工智能开发的人们的努力几乎完全集中在人工智能的技术方面。也有一些例外,比如ECCOLA方法用于创建道德上一致的AI系统。ECCOLA在人工智能系统开发中增加道德考虑方面已经证明了结果。但是,这是一个新的创新,仍然存在发展空间。本研究旨在通过部署模型来扩展ECCOLA,以推动ECCOLA的采用,因为任何方法,无论多么好,如果没有采用和使用,都是没有价值的。该模型包括简单的指标,以促进道德差距或道德AI开发成果的沟通。它提供了在任何给定的生命周期阶段评估任何AI系统的机会,例如,开启了分析被收购人工智能系统的道德性等可能性。
2021-10-12 cs.CY
Ethical Considerations and Policy Implications for Large Language Models: Guiding Responsible Development and Deployment
本文探讨了大型语言模型生成内容的伦理影响与责任归属挑战,提出需建立前瞻性伦理框架与政策以指导其负责任的开发与部署。
2023-08-01 cs.CY
The Role of Smart Cities in Ethical Design Framework
Monash University(蒙纳士大学)
本文探讨智能城市在伦理设计框架中的作用,通过理论分析和案例研究,提出监管沙盒、参与式治理等策略,以促进包容性和伦理化的城市发展。
2025-12-06 cs.CY
Artificial Intelligent Ethics in the Digital Era: an Engineering Ethical Framework Proposal
如今,技术正在我们生活的各个方面被采用,它是工业最重要的转型驱动力之一。此外,我们日常使用的许多系统和数字服务都依赖于能够对社会或个人行为进行建模的人工智能技术,这些行为反过来也会改变个人的决策和行动。在本文中,我们简要地讨论,从技术的角度来看,一些关键问题,包括促进信任的目的,并确保通过正确使用人工智能系统的社会效益。为了实现这一目标,我们提出了一个通用的伦理技术框架,作为第一次尝试,以定义一个共同的背景下,发展真正的工程伦理设计。我们希望这个初步建议对早期采用者,特别是标准化团队有用。
2020-02-18 cs.CY
Ethical Frameworks for Conducting Social Challenge Studies
University of Vermont(佛蒙特大学);Vermont Complex Systems Institute(佛蒙特复杂系统研究所);Complexity Science Hub(复杂性科学中心);Santa Fe Institute(圣塔菲研究所)
本文探讨医学挑战研究的伦理框架,旨在为社会挑战研究建立正式的伦理标准并评估潜在危害。
2026-02-28 cs.CY
An Ecosystem Approach to Ethical AI and Data Use: Experimental Reflections
虽然我们已经目睹了旨在指导人工智能发展的道德文件的快速增长,但人工智能道德的推广仍然没有得到人工智能从业者本身的投入。鉴于人工智能促进社会公益计划的激增,这是一个需要解决的新差距,以便为人工智能的使用和开发制定更有意义的道德方法。本文提供了一种方法论,一种共享公平的方法,旨在确定人工智能从业者在面对和解决道德挑战时的需求,并找到第三个空间,在那里他们的操作语言可以与目前仍处于工作经验边缘的更抽象的原则相结合。我们提供基于对话和共同责任的基层操作道德方法。这种方法是围绕对话,旨在引起从业人员认为道德归属和分配的关键价值负载的运营决策,以确定这些决定何时出现,他们面临什么道德挑战,并从事道德和责任的语言,使从业人员内化道德责任。该方法弥合了结构性决策权力和精英技术知识中的责任失衡,从个人的,便利的对话开始,将伦理话语返回给那些在生态系统尖端赋予其意义的人。我们的主要贡献是通过提供一种方法来理解道德如何在他们的工作中表现为一种关系和相互依赖的社会技术实践,从而增加了最近的文献,试图将人工智能从业者的经验放在首位。
2020-12-27 cs.CY
Ethical Issues Regarding the Use of AI Profiling Services for Recruiting: The Japanese Rikunabi Data Scandal
在招聘中使用特征分析服务所涉及的道德、法律和社会挑战是许多先前研究的重点;然而,这些过程因社会制度和文化习俗而异。2019年8月,日本发生了一起丑闻,一家招聘管理公司被发现通过向客户出售他们的数据来破坏用户和学生的信任。通过分享日本的招聘背景和相关法律,本文有助于我们理解人工智能分析和处理敏感个人信息所涉及的伦理问题。
2020-05-18 cs.CY
Ethical conundrums: Hacked data in the study of far-right violent extremism
Victoria University(维多利亚大学);Macquarie University(麦考瑞大学)
本文探讨了在研究极右暴力极端主义时使用被黑客获取的数据所面临的伦理挑战,并提出在特定条件下进行伦理研究的可能方法。
2025-11-14 cs.CY
Ethical and Social Aspects of Self-Driving Cars
作为交通运输的未来设想,自动驾驶汽车正在从社会、经济、工程、计算机科学、设计和伦理等各个角度进行讨论。一方面,自动驾驶汽车提出了正在逐步成功解决的新工程问题。另一方面,社会和伦理问题通常以理想化的无法解决的决策问题的形式呈现,即所谓的电车问题,这是严重误导的。我们认为,一个应用工程伦理方法的新技术的发展是什么是需要的,该方法应该应用,这意味着它应该专注于复杂的现实世界的工程问题的分析。软件在自动驾驶汽车的控制中起着至关重要的作用;因此,软件工程解决方案应该认真考虑道德和社会因素。在本文中,我们仔细研究了监管工具,标准,设计和组件,系统和服务的实现,我们提出了实际的社会和道德的挑战,必须满足,以及新的期望软件工程。
2018-02-05 cs.CY
Achieving Ethical Algorithmic Behaviour in the Internet-of-Things: a Review
物联网正在成为一个巨大的相互连接的空间,其中许多设备和事物围绕着人们,其中许多越来越能够自主行动,从自动将数据发送到云服务器进行分析,改变智能对象的行为,到改变物理环境。近年来,在其使用和发展过程中出现了广泛的伦理问题。这种担忧因互联事物越来越多的自主权而加剧。本文回顾了,通过例子,伦理问题的景观,以及最近的一些方法来解决这些问题,关于连接的东西自主行为,作为物联网的一部分。我们考虑与设备操作和伴随算法相关的伦理问题。关注的示例包括不安全的消费者设备、与健康相关的物联网的数据汇集、可黑客攻击的车辆和自主车辆在困境中的行为、物联网系统的责任、算法偏见、事物之间不受控制的合作以及影响用户选择和控制的自动化。审查和比较了当前解决一系列道德问题的想法,包括编程道德行为,白盒算法,黑盒验证,算法社会契约,封装物联网系统,以及物联网开发人员的指导方针和道德准则-分析建议是多管齐下的方法可能是有用的,基于操作和部署的背景。
2019-10-22 cs.CY
Ethical Assurance: A practical approach to the responsible design, development, and deployment of data-driven technologies
本文为数据科学和人工智能领域负责任的研究和创新的跨学科项目提供了一些贡献。首先,它对目前建立算法评估实用机制的努力进行了批判性分析,这些机制用于实施规范性原则,如可持续性,问责制,透明度,公平性和可解释性,以确定当前方法的局限性和差距。其次,它提供了一个基于参数的保证方法的可访问的介绍,并探讨了它目前是如何应用于自主和智能系统的安全案例的开发。第三,它概括了这种方法,将更广泛的道德,社会和法律的考虑,反过来建立一个新版本的基于论证的保证,我们称之为“道德保证”。道德保证是一种结构化的手段,可用于统一已提出的各种实用机制,因为它建立在基于流程的项目治理形式之上,支持包容性和参与性的道德审议,同时也立足于社会和技术现实。最后,它通过详细说明当前的挑战,开放的问题和下一步,作为一个跳板,以建立一个积极的(和跨学科的)研究计划,以及促进正在进行的讨论政策和治理的道德保证的议程。
2021-10-11 cs.CY
Governance of Ethical and Trustworthy AI Systems: Research Gaps in the ECCOLA Method
机器学习(ML)技术的进步极大地改进了人工智能(AI)系统。因此,人工智能系统已经变得无处不在,其应用在几乎所有领域都很普遍。然而,人工智能系统引发了伦理问题,特别是当它们的使用跨越了医疗保健、交通和安全等敏感领域的界限时。因此,用户呼吁在道德AI系统中实施更好的AI治理实践。因此,鼓励人工智能开发方法来促进这些实践。这项研究分析了ECCOLA开发道德和值得信赖的AI系统的方法,以确定它是否能够通过道德实践在开发过程中实现AI治理。结果表明,虽然ECCOLA在其所有流程中完全促进了公司治理实践中的人工智能治理,但其某些实践并没有完全促进数据治理和信息治理实践。这表明该方法可以进一步改进。
2021-11-11 cs.CY
Ethical Implications of Social Internet of Vehicles Systems
物联网的核心概念是为现实世界的对象提供计算,处理和通信能力,以实现它们之间的社交。车联网(IoV)是物联网的一个分支,它使用通信技术实现了重大进步。透过互联网连接的载具可互通信息,大大改善道路交通的品质。社交物联网(SIoT)是物联网的一个实例,专门处理连接对象的社交。SIoT实现了社会车辆互联网(SIoV)的概念,其中车辆是在其自身与基础设施(通常称为路侧单元(RSU))之间共享信息的关键实体。SIoV中的车辆通过交换数据进行社交,例如交通流量、天气状况、信息娱乐、空闲停车位、备用路线和餐馆折扣券等。在SIoV中,车辆可以通过Wi-Fi等传统通信技术与其他车辆和基础设施进行通信,蜂窝网络或通过专用短程通信(DSRC)SIoV将面临道德困境,并期望以道德负责的方式运作。本文重点介绍了SIoV系统的伦理含义。车对车(V2 V)和车对基础设施(V2 I)涉及自主决策,需要在做出裁决之前设定伦理和道德规则。本文讨论了在设计和部署SIoV系统时缺乏道德准则的问题。最后,除了SIoV体系结构,提出了纳入规划SIoV系统的伦理和道德原则。
2018-06-24 cs.CY
Ethics for Digital Medicine: A Path for Ethical Emerging Medical IoT Design
Colorado State University(科罗拉多州立大学)
随着越来越强大的嵌入式系统和物联网(IoT)计算设备的到来,数字医学时代的曙光正在创造新的疗法和生物医学解决方案,有望积极改变我们的生活质量。然而,数字医学革命也带来了不可预见的复杂的伦理、监管和社会问题。在这篇文章中,我们反思了数字医学面临的伦理挑战。我们讨论了医疗设备中道德监督的风险,以及专业守则和监管监督对安全有效地满足患者需求的数字医疗设备的道德设计,部署和操作的作用。我们倡导强化教育、可编程道德行为和道德分析框架的整体方法,以防止事故并维持新兴数字医疗设备的道德创新、设计和生命周期管理。
2022-10-21 cs.AI cs.CY
Ethics Whitepaper: Whitepaper on Ethical Research into Large Language Models
University of Edinburgh(爱丁堡大学);Heriot-Watt University(赫瑞-瓦特大学)
本白皮书面向LLMs研究与应用中的伦理问题,系统梳理相关伦理考量,并为研究人员和产业界提供伦理开发、部署与使用的最佳实践指南。
2024-10-17 cs.CL cs.CY
Ethic-BERT: An Enhanced Deep Learning Model for Ethical and Non-Ethical Content Classification
本文提出Ethic-BERT,一种基于BERT的增强模型,用于四领域伦理内容分类,通过稳健预处理和先进微调策略,在标准测试和硬测试中分别实现82.32%和15.28%的平均准确率提升,优于基线模型。
2025-10-14 cs.AI cs.CY
AI-Ethics by Design. Evaluating Public Perception on the Importance of Ethical Design Principles of AI
尽管从道德上设计人工智能(AI)具有巨大的社会重要性,但很少有关于公众对AI道德原则的看法的研究。当考虑到道德AI开发的目标是以人为本并造福于整个社会时,这一点变得更加引人注目。在这项研究中,我们调查了道德原则(可解释性,公平性,安全性,问责制,准确性,隐私性,机器自主性)如何相互比较。这一点尤其重要,因为同时考虑道德原则不仅成本高昂,有时甚至是不可能的,因为开发人员必须做出具体的权衡决定。在本文中,我们首先回答了道德原则的相对重要性,给出了一个具体的用例-人工智能在税务欺诈检测中的使用。一项大型联合调查(n=1099)的结果表明,总的来说,德国受访者认为道德原则同样重要。然而,随后的聚类分析表明,不同的偏好模型的道德设计的系统存在于德国人口。这些聚类不仅在首选属性方面,而且在属性本身的重要性水平方面都有很大的不同。我们进一步描述了这些群体是如何在社会人口统计学以及对AI的看法方面构成的。社会影响以及设计挑战进行了讨论。
2021-06-01 cs.CY cs.HC
ApplE: A Modular Ontology of Applied Ethics and Event Context for Ethical Decision Modeling
IIIT-Delhi(德里印度信息技术学院)
该研究提出模块化应用伦理本体ApplE,采用改进SAMOD构建,结合伦理理论与事件上下文,经医疗用例验证,遵循FAIR原则,可用于伦理AI系统等的建模资源。
2026-08-04 cs.AI cs.CY
Ethical Considerations when Employing Fake Identities in OSN for Research
在线社交网络(OSN)已经迅速成为一种突出的和广泛使用的服务,提供了大量的个人和敏感信息,具有显著的安全和隐私影响。因此,OSN也是一个重要的-和流行的-研究课题。然而,为了根据现实生活中的证据进行研究,研究人员可能需要访问OSN数据,例如用户上传的文本和文件以及用户之间的连接。这引起了严重的道德问题。目前,没有明确的伦理准则,研究人员可能最终(无意中)进行道德上有问题的研究,有时甚至在存在更多道德研究替代方案的情况下。例如,有几项研究使用了“假身份”来从OSN收集数据,但假身份可能被用于攻击,并被认为是一个安全问题。使用假身份研究OSN或收集OSN数据进行研究是否合法?我们提出了一个分类的OSN的研究人员面临的道德挑战,并比较不同的方法。我们展示了在以前使用假身份的研究中如何考虑道德因素。此外,还提供了几种可能的方法来减少或避免道德不端行为。我们希望这项工作将促进在线社交网络研究中道德实践和方法的发展和使用。
2013-10-07 cs.CR cs.CY
Ethical Concern Identification in NLP: A Corpus of ACL Anthology Ethics Statements
University of Copenhagen(哥本哈根大学);Verita International School(维丽塔国际学校);University of Hamburg(汉堡大学)
本文构建了包含1,580条ACL Anthology伦理声明的EthiCon语料库,通过提取关键词实现自动化的伦理关切识别,并结合调查与现有分类法对比分析,揭示了研究空白与未来方向。
2024-11-12 cs.AI cs.CL cs.CY
Ethical Interviews in Software Engineering
背景:尽管有着悠久的历史,众多的法律和法规,伦理仍然是许多软件工程研究人员不自然的话题。不良的研究道德可能导致对研究结果的不信任,失去资金和撤回出版物。研究伦理的一个核心原则是保密性,匿名化是保证这一点的标准方法。定性软件工程研究和一般定性研究的许多指导方针都存在,但这些都没有深入了解如何以及为什么要匿名化访谈数据。目的:在本文中,我们的目标是确定涉及行业从业者的软件工程访谈研究的道德准则。方法:通过学习以前的经验,并听取现有的指导方针,在更成熟的医学领域,以及在软件工程的权威,一套全面的访谈研究的检查表被提炼出来。结果如下:确定了访谈研究的要素,并提出了每一步的道德考虑和建议,特别是关于匿名化的建议。重要的道德原则是:同意、仁慈、保密、科学价值、研究人员技能、公正、尊重法律和伦理审查。结论:本研究最重要的贡献是伦理访谈研究的检查表。今后的工作需要在法律方面和道德委员会方面完善这些准则。
2019-06-19 cs.CY cs.SE
Some Critical and Ethical Perspectives on the Empirical Turn of AI Interpretability
Université Paris-Saclay(巴黎萨克雷大学)
我们考虑了人工智能(AI)发展目前面临的两个基本和相关问题:缺乏道德和AI决策的可解释性。可解释的人工智能决策是否有助于解决人工智能中的道德问题?使用随机研究,我们的实验表明,生产的解释的经验和自由转向倾向于选择人工智能的解释与低谴责的力量。因此,在某些条件下,可解释性工具不是生产道德人工智能的手段,而是矛盾的障碍,因为它们可以给人一种对道德事件敏感的错觉。我们还表明,人工智能解释的谴责力量高度依赖于解释发生的背景,例如解释对象的性别或教育水平。因此,人工智能伦理工具有时过于灵活,通过自由生产解释进行自我监管似乎不足以解决伦理问题。然后,我们提出了伦理人工智能未来发展的两种情况:更多的外部监管或更多的人工智能解释自由化。这两条相反的道路将对伦理AI的未来发展发挥重要作用。
2021-09-20 cs.AI cs.CY
Navigating Ethical AI Challenges in the Industrial Sector: Balancing Innovation and Responsibility
ABB AG, Corporate Research(ABB集团企业研究部)
本研究探讨了工业领域中AI创新与伦理的平衡,强调将伦理原则嵌入工业AI系统的重要性,以促进负责任的技术发展和包容性生态。
2026-01-14 cs.AI cs.CY
Consider ethical and social challenges in smart grid research
Heriot-Watt University(赫瑞瓦特大学)
人工智能和机器学习越来越被视为构建更加分散和弹性能源网络的关键技术,但研究人员必须考虑其使用的伦理和社会影响
2019-11-26 cs.AI cs.CY
The Dark Side of Ethical Robots
Bristol Robotics Laboratory(布里斯托尔机器人实验室)
对与人工智能进步相关的风险的担忧促使人们呼吁为强大而有益的人工智能做出更大努力,包括机器伦理。最近,机器人学家开始开发所谓的道德机器人。理想情况下,这些机器人会评估自己行为的后果,并在道德上证明自己的选择是正确的。这一新兴领域有望在未来几年内得到广泛发展。然而,在本文中,我们指出了伦理机器人这一新兴领域的固有局限性。我们表明,建立道德的机器人也必然促进不道德的机器人的建设。在三个实验中,我们证明了修改一个道德机器人是非常容易的,这样它的行为就具有竞争力,甚至是攻击性。原因在于,制造道德机器人所需的特定人工智能总是可以被用来制造不道德的机器人。因此,道德机器人的发展并不能保证人工智能的负责任部署。在倡导道德机器人的同时,我们得出结论,防止机器人的滥用超出了工程学的范围,而是需要以立法为基础的治理框架。如果没有这一点,道德机器人的发展将增加机器人不当行为的风险,而不是减少它。
2016-06-08 cs.AI cs.CY cs.RO
Ethical Dimensions of Visualization Research
可视化对如何使用数据在人类努力的所有领域做出决策具有潜在的巨大影响。然而,目前尚不清楚这种力量如何与道德责任联系在一起:除了作为科学家和工程师的职责之外,我们在可视化和可视化分析系统方面还有什么义务?借鉴历史和当代的例子,我解决了可视化的设计和使用的道德组成部分,确定一些正在进行的可视化研究领域的道德困境,并提出了一套额外的道德义务,我们作为设计师,建设者和可视化的研究人员。
2018-12-19 cs.CY cs.HC
Informed AI Regulation: Comparing the Ethical Frameworks of Leading LLM Chatbots Using an Ethics-Based Audit to Assess Moral Reasoning and Normative Values
Kenyon College(凯尼恩学院)
本研究通过基于伦理的审计,评估8个领先LLM(含GPT-4)的道德推理与规范价值观,发现GPT-4具备复杂伦理框架,但多数模型存在文化偏见和威权倾向。
2024-01-09 cs.AI cs.CY
Toward Ethical AIED
University College London(伦敦大学学院)
本文介绍了即将出版的《教育中的人工智能伦理学:实践、挑战和辩论》(2022年8月,北京)一书的主要结论。除了强调对本书的主要贡献外,它还讨论了人工智能教育(AIED)领域在该领域的伦理和道德实践背景下的关键问题和重大挑战。这本书本身提出了不同的观点,从外部和内部的AIED作为实现一个广泛的视角,在关键的道德问题为AIED和工作进行了深入的了解,以日期由AIED社区的方式。
2022-03-11 cs.AI cs.CY
Ethics Readiness of Technology: The case for aligning ethical approaches with technological maturity
本文提出伦理准备度级别(ERLs)框架,将结果导向与意义导向的伦理方法与技术成熟度对齐,以解决新兴技术伦理介入时机的预期困境,并展示了其在量子技术中的应用价值。
2025-04-04 cs.CY physics.soc-ph
Ethical Considerations for the Military Use of Artificial Intelligence in Visual Reconnaissance
HENSOLDT Sensors GmbH(亨索尔特传感器有限公司);HENSOLDT Optronics GmbH(亨索尔特光电有限公司);Fraunhofer IOSB(弗劳恩霍夫IOSB研究院)
本文围绕军事视觉侦察中AI应用的伦理问题,提出FATE准则及可追溯性、相称性等军事专用伦理原则,并结合海、空、陆三个用例,借助自动化传感器分析、XAI和直观用户体验加以说明,为负责任地部署军事AI提供伦理框架。
2025-02-05 cs.CV cs.CY
Playing The Ethics Card: Ethical Aspects In Design Tools For Inspiration And Education
本文涉及自己的研究结果在领域的共同设计工具的道德方面和他们的机会,灵感和HCI教育。我们概述了一些选定的通用HCI/设计工具以及物联网领域特定的工具。这些工具通常是基于卡片的,不仅适用于与合作设计师的研讨会,也适用于与学生的内部研讨会,以将这些方面纳入他们的专业知识,有时甚至以一种有趣的方式。
2022-01-25 cs.CY cs.HC
Virtue Ethics For Ethically Tunable Robotic Assistants
University College Dublin(都柏林大学学院)
本文提出了一种受美德伦理学启发的计算方法,通过基于性格的调整使机器人适应特定环境的伦理需求,并在模拟养老环境中验证了其有效性。
2024-07-23 cs.AI cs.CY cs.RO
Navigating Ethical Challenges in Generative AI-Enhanced Research: The ETHICAL Framework for Responsible Generative AI Use
University of Southern Queensland(南昆士兰大学);Monash University(莫纳什大学);University of Technology Sydney(悉尼科技大学);University of Newcastle(纽卡斯尔大学);Edinburgh Napier University(爱丁堡龙比亚大学);Central Queensland University(中央昆士兰大学);Stellenbosch University(斯泰伦博斯大学);University of Alberta(阿尔伯塔大学);Griffith University(格里菲斯大学);UCSI University(思特雅大学);Edith Cowan University(伊迪斯科文大学)
本研究针对生成式AI在科研应用中的伦理风险,通过真实场景案例研究构建含七项原则的ETHICAL实用框架,填补认知与行动的空白,为科研人员负责任使用生成式AI提供具体指导。
2024-12-11 cs.AI cs.CY
Beyond Fairness Metrics: Roadblocks and Challenges for Ethical AI in Practice
J. P. Morgan AI Research(摩根大通人工智能研究院);J. P. Morgan(摩根大通);Columbia University(哥伦比亚大学)
我们回顾了在当代工业和社会用途的规模上构建和部署道德人工智能的实际挑战。除了学术研究通常关注的纯技术问题外,不一致的监管压力、相互冲突的业务目标、数据质量问题、开发流程、系统集成实践和部署规模等运营挑战都共同创造了新的道德风险。现有的研究结果没有充分解决这些实际考虑所产生的伦理问题。我们认为,在人工智能系统的开发和部署中全面考虑道德问题对于在实践中建立道德人工智能是必要的,并要求研究人员在评估道德风险时考虑人工智能系统的完整操作环境。
2021-08-11 cs.AI cs.CY cs.LG
Ethics by Design: A Lifecycle Framework for Trustworthy AI in Medical Imaging From Transparent Data Governance to Clinically Validated Deployment
本文提出医学影像AI全生命周期伦理框架,系统分析数据收集、处理、模型训练、评估和部署五阶段的隐私、公平、透明、问责与自主性问题,并给出针对性伦理策略以构建可信AI系统。
2025-07-06 cs.CY cs.ET
Macro Ethics Principles for Responsible AI Systems: Taxonomy and Future Directions
本文调研AI与计算机科学文献,构建了包含21条可操作化规范性伦理原则的分类体系,以支持在宏观伦理视角下将人类价值观与道德纳入负责任AI系统的推理能力。
2024-09-10 cs.CY cs.MA
Artificial Intelligence: the global landscape of ethics guidelines
ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)
在过去的五年里,私营公司、研究机构以及公共部门组织已经发布了道德人工智能的原则和指导方针,但对于什么是“道德人工智能”以及实现它需要哪些道德要求、技术标准和最佳实践都存在争议。为了调查在这些问题上是否正在形成全球共识,我们绘制并分析了当前关于道德AI的原则和指导方针。我们的研究结果揭示了围绕五个道德原则(透明度,正义和公平,非恶意,责任和隐私)出现的全球趋同,在如何解释这些原则方面存在实质性分歧;为什么它们被认为是重要的;它们涉及什么问题,领域或行为者;以及它们应该如何实施。我们的研究结果强调了将指南制定工作与实质性道德分析和适当的实施战略相结合的重要性。
2019-06-24 cs.AI cs.CY
Tesla's Autopilot: Ethics and Tragedy
North Carolina State University(北卡罗来纳州立大学)
本文通过七步伦理决策过程分析特斯拉Autopilot事件的道德责任与监管影响,呼吁重新审视汽车行业自动驾驶技术的行业规范与法律框架。
2024-09-25 cs.AI cs.CY
The Doctrine of Cyber Effect: An Ethics Framework for Defensive Cyber Deception
网络空间缺乏既定的规则和条例是由于缺乏商定的道德原则,难以建立问责制、条例和法律。应对这一挑战需要从基本的哲学原则来审视网络空间。这项工作的重点是在网络空间中使用防御性欺骗的道德,提出了一个网络效应的学说,其中包括五个道德原则:善意,道义论,无害,透明度和公平。为了指导防御性网络欺骗的设计,我们开发了一个推理框架,道德欺骗的游戏,这是符合该学说。虽然这一原则最初用于网络欺骗,但它具有更广泛的适用性,包括人工智能问责和与YouTube推荐相关的争议等道德问题。通过建立道德原则,我们可以在数字领域促进更大的问责制、监管和保护。
2023-02-26 cs.CR cs.CY
FuturICT - The Road towards Ethical ICT
信息和通信技术在现代社会的普遍使用为个人、机构、企业和科学家提供了无数机会,但也提出了棘手的道德和社会问题。特别是,信息和通信技术使社会变得更加复杂,从而更难理解,这阻碍了为避免伤害和增加共同利益而进行的社会和政治干预。为了克服这一障碍,欧盟的大型旗舰提案“未来信息和通信技术”打算建立一个平台,将全球人类知识作为一种公益物和工具,通过利用基于信息和通信技术的研究来增进我们对信息社会的了解。在这篇文章中,我们概述了这种努力的伦理理由。我们认为,FuturICT研究项目提出的伦理问题与许多已知的ICT使用中出现的伦理问题基本重叠。通过参考价值敏感设计的概念,我们展示了隐私的例子如何在FuturICT的框架内进行研究时保护负责任的ICT的核心价值。此外,我们还讨论了进一步的道德问题,并概述了未来ICT的制度设计,允许解决这些问题。
2012-10-30 cs.CY cs.DL
Meta-ethics and AI: exploring the novel meta-ethical questions in the era of AI
本文针对AI时代出现的“AI自身的伦理学”相关元伦理学问题,提出条件性方法论框架,区分四类探究领域,探讨主流元伦理学理论的适用性,指出现有框架需大幅修正。
2026-09-03 cs.AI cs.CY
Computability, Complexity, Consistency and Controllability: A Four C's Framework for cross-disciplinary Ethical Algorithm Research
算法的伦理后果、约束和监管可以说代表了我们这个时代的决定性挑战,要求我们考虑计算技术的兴起,这些技术以不可预见的方式从根本上改变社会和个人秩序和身份的潜力已经实现。然而,尽管这种算法转向的多学科影响,但在激励跨学科合作方面仍有一些路要走,这对于推进算法和自动化系统的道德设计,实施和监管的可行建议至关重要。在这项工作中,我们提供了一个框架,以协助跨学科的合作,提出了一个四个C的框架,涵盖关键的计算考虑因素,研究人员在这样的不同领域应该考虑接近这些问题时:(i)可计算性,(ii)复杂性,(iii)一致性和(iv)可控性。此外,我们还提供了一些例子,说明来自伦理学、哲学和人口伦理学的见解如何与算法研究和设计相关,并可在这些科学中翻译。我们的目标是制定一个框架,我们相信这是有用的,以促进跨学科的理解有关问题的伦理算法文献,这是相关的考虑道德算法治理的可行性,特别是算法治理的计算约束的影响。
2021-01-30 cs.CY cs.LG
Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices
本文提出以用户为中心、受现实启发的方法,解决AI伦理问题,提出五个具体目标,包括理解模型训练、尊重隐私、避免抄袭、有益应用AI以及透明可重复使用AI,并提出文档指南和培训计划以促进负责任的AI使用。
2025-06-20 cs.AI cs.CY
An Ethical Highlighter for People-Centric Dataset Creation
Cornell Tech(康奈尔科技校区);Cornell University(康奈尔大学)
由人类计算机视觉数据集引起的重要伦理问题一直受到极大关注,因此许多数据集已被撤回。为了满足以人为本的数据集的学术需求,我们提出了一个分析框架,以指导现有数据集的道德评估,并为未来的数据集创建者避免失误。我们的工作是通过审查和分析以前的作品,并强调这些道德挑战出现。
2020-11-27 cs.CV cs.CY cs.DB
Ethical Aspects of the Use of Social Robots in Elderly Care -- A Systematic Qualitative Review
University of Potsdam(波茨坦大学)
本研究通过系统性定性综述梳理老年护理中社交机器人应用的伦理风险、机遇与未决问题,为决策者负责任实施提供依据。
2025-05-14 cs.CY cs.RO
Ethical Artificial Intelligence - An Open Question
Paris School of Business(巴黎商学院);Usak University(乌沙克大学)
人工智能(AI)是一门有效的科学,它采用足够强大的方法,方法和技术来解决无法解决的现实世界中的问题。由于其不可阻挡的崛起,也有一些关于其道德和安全的讨论。为人类塑造一个对人工智能友好的环境,为人工智能塑造一个对人类友好的环境,可能是为人类和机器人找到共同价值观的一个可能答案。在这种背景下,本文的目标是解决人工智能的伦理问题,并探讨道德算法,从预设或后天的价值观所产生的道德困境。此外,本文还将重点关注AI安全问题。总的来说,本文将简要分析解决所提出的伦理问题的问题和潜在解决方案,并提高读者对人工智能安全的认识,这是另一个相关的研究兴趣。
2017-05-16 cs.AI cs.CY
No General Code of Ethics for All: Ethical Considerations in Human-bot Psycho-counseling
本文针对人机心理咨询提出了专门的期望性伦理原则,通过考察EVA2.0、GPT-3.5和GPT-4.0在心理咨询中的表现,发现大语言模型虽在遵守常规伦理准则上有所进步,但在危机处理、减少误导性回复及鼓励内省方面仍需改善。
2024-04-22 cs.CY cs.HC
Towards a Practical Ethics of Generative AI in Creative Production Processes
University College of West-Flanders(西佛兰德斯大学学院)
本文针对生成式人工智能融入创意生产流程的伦理问题,从技术用户视角出发,基于六大伦理理论构建实践框架,帮助设计师在创意各阶段兼顾伦理原则与技术潜力,避免损害创意流程。
2024-11-18 cs.AI cs.CY
Interdisciplinary Research with Older Adults in the area of ICT: Selected Ethical Considerations and Challenges
在本文中,我们分析,分类和讨论一些伦理问题和挑战有关的追求探索性和跨学科的研究项目在ICT领域,特别是那些涉及老年人。首先,我们确定聚光灯区,这是特别突出的这些领域。接下来,我们将探讨跨学科研究人员在规划、开展和展示探索性研究活动时可能遇到的陷阱。最后,其中一些被选择和讨论更密切,而相关的开放性问题提出。
2022-08-22 cs.CY cs.HC
Actionable Approaches to Promote Ethical AI in Libraries
人工智能(AI)在许多领域的广泛使用揭示了从数据和设计到部署的许多道德问题。作为回应,已经发布了无数关于道德人工智能的广泛原则和指导方针,并且在这些原则和指导方针之后,已经提出了如何鼓励人工智能道德成果的具体方法。与此同时,图书馆和信息服务也越来越多地使用人工智能和机器学习驱动的信息系统,但目前还没有实际的指导方针来规划、评估或审计预期或部署的人工智能的道德规范。因此,我们报告了几种有前途的方法来促进道德AI,这些方法可以从其他环境适应AI驱动的信息服务,并在软件生命周期的不同阶段。
2021-09-20 cs.AI cs.CY cs.DL
Exploring the Ethical Concerns in User Reviews of Mental Health Apps using Topic Modeling and Sentiment Analysis
School of Computing and Informatics(计算与信息学学院);University of Louisiana at Lafayette(路易斯安那州立大学拉法叶分校)
本研究通过主题建模和情感分析,探讨心理健康应用用户评论中的伦理问题,揭示现有伦理原则的不足及新兴伦理挑战。
2026-02-04 cs.CL cs.CY cs.HC
EthicAlly: a Prototype for AI-Powered Research Ethics Support for the Social Sciences and Humanities
Ludwig Boltzmann Gesellschaft(路德维希·玻尔兹曼协会)
本文提出EthicAlly,一个基于宪法AI的伦理支持原型,为社会科学和人文学科研究者提供结构化伦理评估,弥补REC资源不足,并减轻机构负担而不取代人类监督。
2025-07-15 cs.AI cs.CY cs.HC
Ethical Design of Computers: From Semiconductors to IoT and Artificial Intelligence
Colorado State University(科罗拉多州立大学);University of Nebraska-Lincoln(内布拉斯加大学林肯分校)
如今,计算系统与我们的职业、社交和私人生活紧密结合。计算日益普及的一个重要后果是,它可能会产生重大的伦理影响,计算专业人员应该考虑到这一点。在大多数现实世界的场景中,如何从道德的角度看待计算系统的设计和使用过程中的特定技术选择并不明显。本文提供了半导体芯片设计、物联网应用以及人工智能在这些系统的设计过程、工具和软硬件堆栈中越来越多的使用中的伦理挑战的视角。
2022-12-23 cs.AI cs.AR cs.CY