人工智能的伦理思考精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能的伦理思考主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能的伦理思考范文

人工智能和机器学习的进步速度如此迅猛，我们的社会将迎来一些重要的伦理和经济问题，应对这些问题恐怕会费心费力。

总体而言，人工智能(AI)和物联网将同时改变互联网和全球经济。在未来5年内，我们可以预期人工智能和机器学习将会被整合到各种各样的技术中，这些技术包括数据交换和分析。这将带来巨大的机遇，如全新的服务和科学突破，人类智力的提升，以及它与数字世界的融合。

在人工智能领域存在相当大的不确定性，如决策转由机器执行，缺乏透明度，技术变革将超过治理和政策规范的发展。自动化可能会深刻地改变行业，影响就业和公共服务的交付。政府和社会需要为其影响做好准备：

经济和社会必须为人工智能以及物联网带来的颠覆做好准备。

在人工智能的设计和部署中，必须优先考虑伦理问题。

人工智能和自动化将带来全新的社会经济机会，但对个人和社会的影响和取舍还不清楚。

人工智能正改变着我们的决策方式，我们必须确保人类仍然处于“驾驶座”的主导位置。

在社会内部和社会之间，人工智能的益处分配将不均衡，进而加剧当前和未来的数字鸿沟。这种现象发生的风险极高。

人工智能世界的治理与伦理问题

人工智能引发了对伦理问题的广泛担忧。技术人员表示，这项技术需遵从人类的价值观，在人工智能系统的设计、开发和部署的每一个阶段，都必须优先考虑伦理层面的问题。

目前，人工智能和相关技术正在开发和部署，短期内将需要大量的投资和努力，以避免对社会和人类造成意想不到的影响。在未来，我们需要把焦点放在研究上以及有效的管理架构上，以确保人工智能技术带来的是契机，而不是损害。目前，开发算法的工作仍然由人类完成。对我们所做的事，我们仍拥有些许控制。

然而，如果我们把这类工作拱手相让给中介机构，而中介机构又让算法来设计算法。那么在五年内，开发算法的工作可能就不是人类在做了，而是人工智能在掌控。是否将出现这样的前景：我们打交道的中介机构将被人工智能替代。

此外，人工智能引发的重要考虑事项涵盖了隐私、透明度、安全性、工作性质，以及整体经济。例如，基于面部识别技术可以提升用户在社交媒体上的体验。但同样的技术也可以用来提升监视效果，牺牲个人隐私。亦或是，如果人工智能成为社交媒体网络和在线平台的永久功能，在这些平台上，算法被用来管理在线体验、有关自由选择和偏见的问题将会加剧。人们将对数据收集和决策的透明度和责任性感到担忧。这种担忧将会加速伦理原则的制定。而这些原则的作用是什么？用以指导人工智能的设计和部署。

一个社会如果完全以数据收集为基础，那么从商业角度来看，在没有适当的民主监督和平衡的情况下，将助长社会过度依赖监督。机器提供了太多自动选择，人类无需过多思考，从而失去了某些自我决策的机会。

数据分析技术产生的自动化将对人类行为和决策产生更大的影响。

政府将如何应对人工智能带来的更大的经济和社会影响？政府是否具备这样做的能力和资源？在政府内部，由于政策的制定和调整越来越多地受到数据的驱动，人工智能可能会带来一种根本性的决策调整。此外，人工智能可能成为未来政策选择的一种决策工具，而且使用起来可能会草率而不透明。

物联网和人工智能的发展将为政府决策提供科学依据，并帮助它们快速应对民众的需求。

许多人预见，未来几年将展开一场激烈的竞争，以争夺商业人工智能领域的霸主地位。尽管这可能会推动创新，并有可能颠覆当前的市场结构，但也存在竞争方面的担忧。预测者认为，在可预见的未来，如今的领先科技公司将会控制人工智能市场。

人工智能对互联网经济的影响

一些人认为，预测人工智能是一种营销炒作，但很多业内人士和政府都在为人工智能的普及做准备。CB Insights估计，2016年超过50亿美元的风投资金流向了人工智能创业公司，比前一年增长了62%。人工智能为创造新工作、新产业和新沟通方式提供了巨大机遇。

随着人工智能和自动化在各个行业推动重大结构变革，工作的本质将发生改变。随着人工智能获取用户数据，改变产品和服务的交付方式，许多现有的工作岗位可能会被取代。如何适应变化的步伐将是未来一项重大的全球性挑战。

与人工智能和物联网相关的项目引领了我们很长一段时间，提升了我们现有的技术，让普通人生活更加方便。

人工智能系统和技术可以改变工作的性质，让员工能力得到提升，从而减少人类之间和国家之间的不平等。人工智能让我们承担和解决更大的挑战。正如一份调查报告所显示，“人们的大脑和互联网之间的距离会变得越来越近，而两者之间的交叉会变得越来越复杂。”

机器与机器之间的通信增加了成本压力，人们正在被取代。这只会随着时间的推移而不断增加，这对经济有好处，但会对就业提出挑战。

人工智能为科学研究、交通运输和服务提供带来了巨大潜在收益。如果可访问性和开源开发胜出，人工智能有可能给发达国家和发展中国家带来红利。例如，依赖农业生产的国家可以利用人工智能技术分析作物产量，优化粮食产量。在医疗保健领域使用人工智能可能会改变低收入地区的疾病检测方法。

人工智能是一种创造性的毁灭，它将淘汰许多工作岗位，但也将创造新的角色和工作岗位。

但是，社会本身是否已经准备好接受这种变化，我们是否为新型经济做好了充分的准备？对于发展中经济体而言，新技术总是能创造出更多的可能性，尽管部署人工智能(以及物联网)的基础设施非常重要。人工智能的好处也可能不均衡：对于依赖低技能劳动力的经济体，自动化可能会挑战它们在全球劳动力市场中的竞争优势，并加剧当地的失业形势，影响经济发展。

用于管理制造业或服务业的智能和服务，可能仍集中在发达国家。人工智能可能会在很大程度上加剧数字鸿沟，这将会带来政治上的影响。

确保互联网技术创造市场就业机会，且不会对就业市场造成损害，这是未来5年必须解决的一个挑战，也是国际上一个紧迫而严重的问题。

人工智能对互联网安全和网络智能的影响

算法开始做出决策，它们比人类决策更快，并且可以代表我们的意志。此外，系统越来越不透明。我们不知道他们在哪里，他们在做什么决定。

虽然安全与信任对人工智能的未来至关重要，但这项技术也可以帮助解决安全挑战。随着网络和信息流变得越来越复杂，人工智能可以帮助网络管理人员理解交通模式，创建识别安全威胁的方法。在基本的企业层面上，人工智能可以执行由IT帮助台执行的任务，比如解决员工的电脑问题。

这将为企业IT专业人员提供更多的时间来实现安全最佳实践，并更好地保护公司系统和网络。除了人工智能决策，人工智能还可以在网络上对日益增长的安全威胁进行分类。

第2篇：人工智能的伦理思考范文

但即便象棋下不过、围棋下不过、力气也比不过，机器依然并不能取代人类。

人工智能会说“爱你”，但它不会真的爱你，它像一面镜子，照耀的是人类的善与恶，美与丑，爱与恨。杨澜说，一想到未来手机、空调都在搜集她的数据，这种裸奔的感觉让她不寒而栗。

杨澜又说，科幻片中的人机大战是天方夜谭。

不出意外，柯洁输了。

关于那个在第一局比赛结尾露出的笑容，柯洁的解释是：当然是苦笑了，因为我很早就知道我要输了。而搜狗总裁王小川点评比赛时则更加直接：我们的关注点不是机器能否赢，而是机器用什么姿势赢。所有人在这一回输赢问题上达成了共识。

资本与市场宣称，这已经是人工智能的时代了。

4月末，我们带着一个普通人对人工智能的疑问，与过去一年内探访了30多个人工智能研究机构及实验室的杨澜深谈。当时，她就预判道：AlphaGo还会赢。

果然，可以算得上波澜不惊，天才少年柯洁的完败远并不如去年李世石的失败那样让世人震惊。

杨澜说：她还记得，1997年，当IBM的电脑深蓝战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫的时候，她曾经在一个节目中断言，这样的事情在围棋领域是绝对不可能发生的。

因为蕴含着古老东方智慧的围棋变化万千，它的布局走法可能性多达10的172次方，比宇宙中的原子数量还多。不止杨澜，围棋专家和人工智能领域的专家，当时也纷纷断言：机器要在围棋比赛中战胜人类，至少还要一百年。

但是只用了不到20年的时间，机器就做到了。数次人机大战，机器都无可辩驳地完胜了人类，甚至表现出了创造力和直觉这些人类最引以为傲的特质。当AlphaGo去年走出让人汗毛倒竖的那一步棋之后，当时比赛的解说员称，再管它叫电脑程序已经不合适了，你完全能感觉到人工智能的“智能”的存在。

什么是人工智能？它们和人类是什么关系？世界上最顶尖的人工智能实验室里都在发生什么？为什么很多名人都让人们警惕人工智能？人机共生，人类准备好了吗？

对人工智能做了深度探访的杨澜一一给出了回答。 杨澜在成为工业文明遗迹的伦敦旧码头上思绪万千

Q=《北京青年》周刊

A=杨澜

相较人工智能，人的可贵之处恰恰在于我们不完美

Q：你在去年春节前就启动了这个专题片的策划，那时AlphaGo还没赢李世石呢，为什么这么有先见之明？

A：是，我团队都在说“杨澜姐你太超前了”。我的确对人工智能特感兴趣，人工智能不只是一个新的技术，它会影响到人类的生产、生活，以及人和人之间的相处模式和这个社会的运行模式。我只是隐隐约约地觉得它的影响要深远得多，而且这一次的规模会来得很大。同时在我身边像李开复、张亚勤这些老友，在说到自己的一些研究和投资的方向的时候，也在不停地说到人工智能。让我觉得这件事情非常了得，却很少有人能说明白。

那我就觉得其实观众也会有同样的兴趣和同样的迷惑，以一个媒体人的嗅觉，我觉得应该去探索这件事儿。

Q：你们花了非常大的工夫，做了到目前为止最全面也最有深度探索人工智能的纪录片，我想知道这个过程中你有什么独特的发现和结论？

A：有很多有意思的发现。

人的智能有很多局限性，比如我们经常健忘，然后我们三分之一的生命是在睡眠中度过的，还会做各种各样奇怪的梦，从纯产出的角度，我们肯定不像人工智能一样可以24小时在那计算和下棋。还有，我们的头脑不是用来处理大数据的，我们不可能同时做50万人的人脸识别，我能认清楚我身边这两百个人已经很不错了。我们人类有这么多的局限，那我们的可贵之处在哪里呢？其实这个可贵之处恰恰在于我们不完美。

正如采访中麻省理工学院的一个教授对我说的，“会忘记是人的高级智慧的体现”，如果我们什么都记得住，我们一进了这个屋子，“啪啪”眼睛一拍照，把@个屋子哪有灰尘哪有小虫子等所有细节都记住，我们就不可能把自己有限的能力集中到我们需要去创造、需要去抓住核心的东西上。

所以人类不用妄自菲薄，不要以为一个机器在围棋上不可战胜了，它就在各个方面都超越了人的智慧，人的智慧是有它的独一无二之处的。

Q：走访世界各地做了这么多功课，有没有哪些场景让你受到震撼？

A：我觉得这种震撼既有你看到的东西，也有你可以想象的东西。

当我到了伦敦的旧码头，作为工业文明的遗迹，那边有很多遗留下来的旧的大库房，库房之间有很多铁的天桥。这个当年是多么宏伟，那种蒸汽腾腾，你都可以想象到伦敦的雾天的那样的场景，但是今天，静谧极了，已经成为一个纯粹的历史遗迹了。

于是你会想到工业革命当时在英国，把几百万的农民变成了工人，让他们进入了城市。其实每次大的技术革命和工业革命发生的时候，就会产生剧烈的社会矛盾，我觉得很震撼的就是：那接下来的这一次技术革命，又会带来怎样的社会冲击？

Q：李开复先生说，“人工智能将会给传统行业带来血腥的颠覆”，“十年之内，50%的工作会被AI取代”， 你怎么看？

A：我更愿意说成是未来十年，50%的工作都会受到冲击和影响。受冲击和被取代不是一个概念，至于是不是“50%的人都要失业”，我认为需要商榷。

但是有些行业肯定会受到比较大的影响。比如卡车司机这个职业，他们有可能在十年之内，真的失去他们的工作，那他们该去哪里？甚至如果将来都是无人驾驶的话，我们都不需要拥有私家车，就像今天的共享单车一样，将来汽车也是共享的，那会对现在的汽车制造业产生多大的影响？

还有，如果说蒸汽机替代了人的肌肉的话，那么这一次的人工智能会替代掉很多简单的白领工作，人的脑力工作也被取代了。比如说律师的助理，可能就是一个人工智能，它可以帮助你查到所有需要的案例和卷宗。比如医生的助理、读片师，人工智能已经可以掌握到一千万个关于肺癌的影像资料，就不需要一个老专家在那儿看半天，还有一定的失误率。还有记者，如果你只是做一个五个W的报道，那现在的人工智能已经在帮你做了。所以这一次的影响更深远，涉及到的人会更多。

Q：无人驾驶使卡车司机失去工作的场景，你觉得在十年之内真的会出现吗？

A：我认为在十年之内，无人驾驶是最容易实现的改变。你可以想象，在一些发达国家或是像中国一样的高速公路非常发达的国家，负责运输的司机可能真的不需要了。也许某些场合还需要有一个人把手放在方向盘上，随时准备着人机切换，但是从理论上讲，起码不需要现在这么多司机了。

我们不排除外星人进攻地球的可能性，但是不是现在就要马上建立一套防御系统呢？

Q：在片子中我们看到，科学界对人工智能的认知也不尽相同，甚至还有核心观点分歧，是这样吗？

A：对。我会发现，人工智能这个领域的科学家，往往都是抱有比较乐观的态度。他们认为人工智能不过是自动化的一个新阶段而已，最终还是可以被人类所控制的。

但是，周边学科的科学家和社会公众，似乎对于人工智能的忧虑更多一些。也可能是因为我们看了不少科幻小说和科幻电影，所以就总会假想，如果机器有了人类不可控的能力怎么办？

斯坦福大学有一位人工智能的专家卡普兰教授，他说，其实人对于未知的，但是又很有力量的东西，总是心怀恐惧的。卡普兰教授比喻，这就像一个人在爬树，然后你就会担心他要是爬到月亮上了该怎么办呢？

Q：你自己更倾向于那种观点？

A：我更倾向于：我们眼前有足够多的事情需要去做。与其去担心一个所谓的智能机器将来会统治我们，不如好好来考虑一下随着人工智能的发展，我们的交通规则是否需要改变，失业的人如何能够维持一家庭的生计，还有由于大数据的发展所带来的我们的隐私问题到底该怎么保护？我觉得眼前的这些事情，已经足够我们烦恼了。

就像我采访哥伦比亚大学诺贝尔奖的获得者、著名的脑科学专家埃里克，他是研究人的学习能力、人的神经系统的。他说“I worry more about Trump”，他说我更担心的是川普的问题，而不是未来的一个机器……这就像说，我们不能够排除外星人来到地球的可能性，但我们现在是不是要马上建立一个专门为了防御外星人入侵的防御系统呢？

Q：所以你是偏向于更乐观，也更务实的态度？

A：我不代表乐观，我觉得技术永远是一把双刃剑。

人类其实可以仰望星空，让自己的想象力无边地驰骋，但是人工智能将要带来的冲击已经在敲门了，我们还是应该首先来应对目前就已经要发生的改变。而且技术的革命和科技的发展，在人类的历史上，从来没有因为人主观的乐观或者悲观，就停止脚步。从来没有！

Q：科幻片中说的那种人机大战是天方夜谭吗？

A：我认为是天方夜谭！在科幻电影里，是机器人一伙，人类一伙，两方产生了不可避免的冲突。但在现实生活中更可能出现的情况是，一群人带着自己的机器，和另外一群人带着他们的机器，所产生的冲突。所以最终要协调的，还是人的利益冲突，而不是说机器突然有了整体的自我意识，决定要把人给颠覆了。这个我认为只是科幻的场景。

Q：那么你觉得机器人可以具有人的价值观和思维方式吗？

A：我认为它们可以因为被输入的游戏规则而展现出某种人类表达的特质。比如说它被输入了“在某种情况下就要说我爱你”，但这并不意味着它感受到了爱；或者说它可以下一千万盘棋，但它不会像一个人那样，真正地享受下棋的过程。

实际上，我们现在只能证明，人工智能在一些需要处理大数据的垂直的领域具有超快的学习能力，但并没有证据表明它们会形成自我意识。

Q：所以你如何看待柯洁5月份将与AlphaGo进行的终极人机大战？（本刊记者采访杨澜时比赛还未进行）

A：虽然从我的判断上来说，它还是会战胜柯洁的，但是从另外一个角度来说，明明知道面对AlphaGo胜率并不高，柯洁还是愿意接受这个挑战，我觉得这就是体现了人类的智慧。而且，即便它能够战胜世界上所有的围棋高手，So what？

中国现在应该开始为迎接人工智能的时代做制度安排

Q：你认为，人工智能最有可能从什么领域进入到常规的日常生活？

A：我想到的是三个方面，一是无人车，就是无人驾驶，它可能会改变我们的出行方式。

第二个，在中国的场景下，就是医疗。因为中国的医疗资源实在分布得太不均衡，医疗能力实际上是集中在一些大城市的顶级专家的手里。但是因为中国人口基数大，医疗数据库也非常庞大，所以如果能够借用人工智能，就可以给那些乡镇级、社区级的医生提供非常好的诊断服务。

第三个方面，如果你要问李开复先生，他可能会说金融了，但是实际上中国在高频交易这些方面还是有限制的。比如股票，如果它用高于人零点几秒的能力下单的话，它就不得了了，但是它也会扰乱整个市场的秩序。

但我觉得，在法律援助这个方面其实是可以考量的，其实现在律师的很大一部分工作是在搜索和查询相关案例和相关法律条例，以及其他类似案件的判决情况。如果有了人工智能的帮助，可能以后基础的法律咨询就不需要请那么昂贵的律师了。

Q：这次的采访涉及全球，你感觉人工智能领域，中美之间的差距大不大？

A：其实中美两国在人工智能领域都是属于第一方阵的，在技术发展的水平上，我觉得各有优势。

的确在原创核心技术的突破方面，还是美国的实验室能力相对要强。但中国是一个大数据的王国，而所谓的机器学习，实际上是大数据学习，这是我们的天然优势。美国在这方面的资源远不如中国。

Q：中国之前的发展受益于所谓的人口红利，在人工智能时代到来的时候，这会不会成为劣势呢？

A：我认为不能简单地说是优势还是劣势。因为中国巨大的人口规模，会使中在大数据采集和人工智能的应用层面，具有得天独厚的优势。

但另一方面，过去几十年我们依赖低的劳动力成本和出口所带来的制造业的繁荣，也必然要进入一个新的阶段。如果你不能提升品牌的价值和品质，那么劳动力这个优势，其实正在迅速失去。

那如果很多蓝领要失业了，那这些蓝领应该怎样安排？会给社会带来什么样的不安定因素？这都是应该去面对的。

Q：你会有这样的担心吗？

A：我觉得现在就应该做制度安排，这个事情其实是说来就会来的。你现在去东莞看看，很多流水线都是无人工厂了，工人被机器人取代就是眼下正在发生的事情。所以我觉得像特朗普还在跟美国失业的蓝领工人说“我们要把工作从中国人的手里夺回来的时候”，我心里一阵冷笑，其实拿回美国也只是给机器人做而已，因为这是一场巨大的技术革命，它已经不是从什么人手里夺回来一份工作而已。

所以我觉得像中国这样的制造业大国应该开始做一些制度的安排，来更好地应对随之而来的比如失业问题，再培训问题，和税收的问题。

人工智能必然会带来伦理问题，而且已经就在眼前了

Q：斯坦福大学的李飞飞教授多次提到人工智能带来的伦理问题，你是什么观点？

A：人工智能一定会产生伦理问题，而且涉及很多层面。比如微软做了一款人工智能情感机器人“小冰”，当时放在网络上进行测试的时候，就有很多人故意教它说脏话，教它说一些种族主义和充满暴力的话，那么这个人工智能就像我们说鹦鹉“嘴脏了”一样学会了。其实人工智能就像一面镜子，它照耀的是人类的善与恶，美与丑。

还有像自动驾驶，如果出现一个两难的局面，它究竟应该牺牲车上的一个人，还是牺牲路边的很多人，甚至包括孩子？你要把这个选择权交给一个机器吗？如果你交给了机器的话，那么谁又会出钱买一辆将要牺牲自己的车呢？这是一个极致的问题，却不能说它不存在。

还有隐私问题，它其实也是一个伦理和道德范畴的事情。比如商业机构在多大程度上可以使用我的消费行为数据？我在多大程度上愿意暴露我的私生活？在什么样的环境不允许装这个数据采集器？我觉得这些其实就在眼前了。

Q：这么多的伦理问题又应该怎么解决呢？

A：我觉得这是我们需要面对的问题，但不是无解的问题。就像当年从马车变成了汽车，才有了红绿灯和人行道。社会的治理方式和制度的安排，一直都是跟着技术的发展而不断调整和改变的。

Q：前面说到人口红利和大数据采集，但是这其实也面临一个信息安全的问题。事实上我们今天的消费行为甚至个人资讯已经是透明的。

A：这一点我就觉得挺恐怖的，将来绝不仅仅是某些明星和名人的隐私，而是我们每个人的隐私、我们的消费习惯是不是能够得到足够的保护？因为我不想将来我得到的每一个推送，其实都是人工智能很有心机、很有套路地推送的。你还以为是你自己的要求，其实是别人对你的行为的预测。

并且我觉得中国当下应该开始研究隐私方面的法律保护了，可以说中国是摄像头最多的国家，从人脸识别到人工智能的使用，能够让像G20峰会这样的大型会议在开办之前，可以非常高效地抓到在这个城市潜伏的嫌疑犯，因为他们哪怕是一个侧面（被捕捉）都可以被认出来。

技术进步在推动社会发展的同时，法规和制度建设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关联度高吗？

A：我主要是用手机，我们家还没有用扫地机器人。包括我现在，到睡觉的时候我都希望把手机彻底关掉，或者把它放到另外一个房间去充电。但是一想到未来的手机也好，空调也好，都在搜集我的数据，我就感到不寒而栗，好像有一种裸奔的感觉。所以我觉得未来可能我会比较有意识地把我的工作环境和我的卧室分开，虽然可能分开了也没啥用……

Q：你觉得自己的生活需要跟机器人隔离开吗？

A：那不会。如果是在工作的场景下，我可能很需要一个人工智能的助理，来帮我安排一些琐碎和需要数据处理方面的事情。比如我做采访之前做功课，需要好几个研究员或编辑来做案头的工作，其实将来可以让语音搜索和图像搜索帮助完成很多工作，所以我觉得它还是会为我的工作和生活带来很大的便利的。

Q：你觉得你的工作会被人工智能替代吗？

A：不会，我认为在我的有生之年，我的工作不会被取代。因为我不仅仅是在做一个简单的播报的工作，背后还有很多综合性的思考。我觉得机器在短期内，没法取代我的工作。

关于人工智能的“权威碰撞”

许多年前有一本小说，书名是《海底两万里》。这部幻想作品中的人，发明了一艘使用核动力的潜水艇。如今这早已经成为寻常的现实了。

某种意义上，我们已经进入了前人所预言的时代。

硅谷流行这样一句话：预测未来的最好方式就是创造它。

人类创造了机器，机器又改变了人类。

2016年5月，一辆特斯拉汽车在美国佛罗里达州与一辆拖车相撞，驾驶员丧生。事故原因是处在自动驾驶模式的汽车没能在明亮的天空下发现拖车的白色车身。

特斯拉汽车“自动驾驶”是一项辅助功能，每一次自动驾驶启动时，车辆都会提醒驾驶员“请始终握住方向盘，准备随时接管”。

放开方向盘，意味着人类将一部分掌控权交给了机器。

这也带来了更多的法律和伦理问题：

例如谁来为交通事故负责？

当汽车成为智能的移动空间万一有黑客入侵，谁来保证乘客的安全呢？

机器也将面临人类的道德困境：

在f不得已的情况下，自动驾驶汽车到底该优先保护车内的乘客，还是路边的人群呢？

如果选择后者，谁又会愿意购买一辆会牺牲自己的汽车呢？

英国著名物理学家史蒂芬？霍金多次公开表示对人工智能的担忧，他认为：“对于人类来说，强大的人工智能的出现可能是最美妙的事，也可能是最糟糕的事，我们真的不知道结局会怎样。”

特斯拉汽车公司掌门人伊隆・马斯克甚至宣称：随着人工智能的发展，我们将召唤出恶魔。

马文・明斯基是人工智能的先驱之一，他有个著名的说法“如果我们走运的话，机器或许会把我们当宠物养着。”

但是，更多人工智能专家的观点是：

现在担心邪恶的智能机器人奴役人类，就像担心火星上人口过剩。――百度前首席科学家吴恩达

在整个人类历史上，其实只有两次大事件是从根本上改变了人类生存状态，一次是工业革命，一次是农业革命。这一次的智能革命是堪比这两次革命的重大事件，可能更为重要。而且，要快速的多。――牛津大学人类未来研究院院长尼克・博斯特罗姆

人工智能会改变人类社会。因为作为一个那么强大的科技，它不光是针对情感、或意图，它也是对智能本身，对有知觉的存在本身的一个挑战。这是一个很好的哲学社会话题。――斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞

第3篇：人工智能的伦理思考范文

“这确实是个很好的问题。”食谱推荐公司Yummly的研究负责人Gregory Druck如此回应道，但这肯定不能被称为一个真正的答案。

这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。

西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。

其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。

还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。

这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。

“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。

这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。

“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”

至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。

真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。

西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”

卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。

用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。

就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。

不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。

很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。

音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。

不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。

如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。

那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。

Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。

当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。

“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。

Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。

“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。

“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。

距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。

Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。

若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。

机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。

来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。

在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”

Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。

如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。

不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。

比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？

或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？

这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。

如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。

毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。

“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。

不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。

这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。

它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。

Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。

零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？

但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。

在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。

但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。

“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”

现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。

所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。

硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。

相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。

这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？

麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。

Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”

身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。

人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。

这位美国工程院院士、在业内被称为AI先生的老人朗读了一段Open AI的协议内容，几大公司保证在互不竞争的前提下合作。正是因为技术进步这个趋势不可阻挡，大公司结盟和在一些问题上达成共识是保证技术真正为人类赋能的基础。

第4篇：人工智能的伦理思考范文

2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

第5篇：人工智能的伦理思考范文

关键词：人工智能；大数据；交叉领域

自二战时期阿兰•图灵破解恩尼格玛密码机带来胜利的曙光之后，人工智能初见苗头，1956年“人工智能”一词首次由约翰•麦卡锡等科学家在达特茅斯研讨会上提出，时至今日，人工智能经历了60多年的浪潮和洗礼，其中有曙光、有冰封，也有期望。纵观当下，人工智能不仅仅是机器智能，在深度学习和推陈出新的算法推动下，其携手云计算、大数据、卷积神经网络等，攻破了自然语言语音处理、图像识别的瓶颈，像潘多拉的盒子一样在认知科学、机器人学、机器学习等领域全面开花，人工智能涵盖了从基础层、技术层到应用层等多个方面，为人类文明带来了翻天覆地的变化[1-2]。人工智能包罗万象，在其基础上衍生的大数据“洪流”对人类社会的方方面面进行冲击，这些数字的价值已然超越了诸如金钱、财产、黄金、石油，甚至是土地。然而，大数据技术也如同普罗米修斯盗得的圣火，一方面给人间带来温暖和光明，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，当我们沉迷于大数据的海洋中时，我们是否有能力像蓝鲸遨游大海一样自由掌舵，是当今大数据和人工智能时代存在的一个重大问题。是“曲径通幽”还是“会当凌绝顶”，我们如何在大数据中“浮游”，而不是一味地扩充，需要理性看待与合理评价大数据对人类生存和发展的影响。

1.人工智能和大数据与“工业革命”

2020年刚刚结束的新一轮美国总统竞选上演了各种“国家闹剧”，为何特朗普在2016年赢得大选，而4年之后却无法连任？时间推移，2016年他胜利的部分原因在于他利用了面临技术威胁的工业行业中工人们的焦虑，同时指责非法移民对美国及美国人资源和就业机会的占用[4]。但在技术浪潮的挑战中，自动化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世纪60年代工业革命时期，机器取代人力，规模化工厂生产取代个体手工生产，即引发了人工智能数据的工业大变革。从机械结构、电气控制等模块的设计和改良，车间机器人的智能化已可以代替人完成生产作业[5]。通过智能化机器人可以减轻劳动负担，还可以用于环境检测[6]和实施救援[7]等，保护我们的人身安全。这些“机器人”在为我们减负的同时确实也引发了“失业危机”，这种现象不仅于美国，日本、韩国和德国亦是如此。我们也许可以形象一下，未来20或30年后，工厂中工伤几乎为“零”，完全实施机器人24小时作业，速度惊人，质量统一，而仅有的几个人使用简单的触摸界面对机器下达“命令”。机器的发展已超乎我们对普通机械的认知，21世纪开发的三大机器人中大狗（BigDog）解决了运动和重载运输问题，特别用于军事领域，被誉为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”；亚美尼亚（Asimo）从人类如何移动上展现了机器人仿人运动；Cog具有了人类所特有的思考，由不同处理器组成的异种机互联网络形成了“大脑”。特斯拉——其除了是电动汽车和能源公司外，还是自动驾驶汽车行业的领跑者之一。其2016年已销售具有自动驾驶、自动自制和自动停车功能的电动汽车，但出于法律和伦理层面，驾驶员还是要坐在驾驶位上，但他可以做他想做的其他事，发短信、打电话或是休息，而不再是驾驶汽车。我们可以不用担心酒驾，不用因为时间紧张而疲劳驾驶，不必为新手司机而变得脾气暴躁……汽车自动驾驶将让我们行驶得更规则、更安全和更“无聊”。自动驾驶上的智能进化，使得自驾型派送车为商业化服务成为可能，还有自驾型飞行器也在被研发，通用、宝马、谷歌等公司一直在努力开发，通过无人机在您家门口投送包裹将对电子商务世界带来更多创造性方案。“如果你够走运的话，机器可以把你当成宠物。”虽为戏谑之言，却又饱含心酸。工厂变得越来越自动化，但其仍需要人类专家，他们才知道如何监控传感器，知道在发生故障时如何进行修复，机器的运行离不开人的监控，只有人的思考才能有新产品的诞生以及高效的生产流程，我们与机器共存，是从体力中解放，但要从事脑力工作。

2.人工智能和大数据与金融的未来

“数字蝶变”席卷金融行业各个领域[8]，金融行业应用大数据、移动互联网、人工智能等先进信息技术，累积了非常多的客户信息。通过大数据的帮助，金融公司在分析数据下寻找更多的金融创新机会。在商业智能（BI）的辅助下，电信业可以对客服描述和定位及需求进行预测；保险业可以在进行风险分析的同时进行损益判断；银行业可以调整市场活动，建立信贷预警机制等等[9]。人工智能和大数据让金融业形成了“以客户为中心”的模式。与客户最密切的金融即是金钱，但是它们已经被“支付宝”和“微信”以及更多的电子支付方式取代，越来越少的人使用现金，数字金钱是否会完全取代物质金钱，我们很可能会发展为无现金社会。那么首先“下岗”的是谁呢？答案毫无疑问：银行。巴克莱银行前首席执行官安东尼•詹金斯曾预测，对于工业化国家，银行员工和其分支机构在未来10年内会消失；花旗全球视角与解决方案的一项研究预测，美国和欧洲的银行将在未来10年裁减约180万员工；甚至2016年2月的一份丹麦银行家协会新闻稿表示，银行抢劫案数量连续第5年下降。就支付领域而言，在这样的时代背景下，如何利用大数据技术对跨越式发展的支付行业进行监管，成为一个值得深入研究的课题[10]。在人工智能下，我们都有被银行自动回复或自会读取特定问题的“员工”惹恼过。沟通技巧和财务知识同样重要，因此，银行业员工的下岗只是在基础性操作上，对于“专业咨询”，需要更多受过高等教育、具有更好沟通能力的员工。目前，我国的多数银行还没建立“开放、共享、融合”的大数据体系，数据整合和部门协调等问题仍是阻碍我国金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。大数据的整合、跨企业的外部大数据合作不可避免地加大客户隐私信息泄露的风险。有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。

3.人工智能和大数据与“专家系统”

电子病历数据、医学影像数据、用药记录等构成了医疗大数据。医疗数据不仅包括大数据的“4V”特点，即规模大（volume）、类型多样（variety）、增长快（velocity）、价值巨大（value），还包括：时序性、隐私性、不完整性和长期保存性。医疗大数据可以提供预警性，当数据发生异常时，通过一定的机制可以发出警告，从而迅速采取相应措施，及时解决问题[11]。成立于1989年的美国胸外科协会（STS）数据库，至今已经涵盖了美国95%的心脏手术，收集了500万条手术记录[12]。其中的先天性心脏手术（CHSD）数据库是STS数据库的重要组成部分，是北美最大的关注儿童先天性心脏畸形的数据库，被认为是医学专业临床结果数据库的金标准。近年来，基于CHSD数据库所进行的数据挖掘不断增加，大型数据库对提高医疗质量所起到的正向作用正在日益凸显。如Welke等基于CHSD数据库探讨小儿心脏外科病例数量和死亡率之间的复杂关系[13]；Pasquali等基于CHSD数据库探讨新生儿Blalock—taussig分流术后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD数据库采用多变量分析方法来研究病人术前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD数据库采用多变量分析的方法来探讨性别和种族对进行先天性心脏手术结果的影响[16]。这些都是在医疗领域采用人工智能提供的医疗诊断，形成了“专家系统”，专家系统可以说是一种最成功的人工智能技术，它能生成全面而有效的结果。借助医疗大数据的平台，“专家系统”可以智能辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断、合理用药、远程监控、精准医疗、成本与疗效分析、绩效管理、医院控费、医疗质量分析等。不仅是数据平台，“达芬奇机器人”可以看成医疗的高精尖“人工智能”，它能缩短泌尿外科手术以及术后患者恢复时间，促进患者早期下床活动，减低并发症发生率[17]。达芬奇手术机器人在消化系统肿瘤、泌尿系统肿瘤、妇科肿瘤和心胸部肿瘤等手术中均有运用[18]。正是机器人，还有其他人工智能设备，如插入手表或衣服里的传感器、植入我们皮肤下的芯片，以及智能手机中装有各种“专家系统”的远程医疗、预防医学，甚至是器官的3D打印和虚拟现实治疗等的发展，让医学发生相应的转变，并使其逐步突破人类的传统健康概念，那么是否意味着医学将成为只有科学性，毫无直觉性的学科呢？我们携带的内部传感器和外部应用程序将成为我们的医生吗？“你好，医生”被“嘿，Siri”取代吗？这不尽然。医学必然将是向精准化发展，并更具个性化、参与性、预防性和可预测性。医生不再是疾病的修理工，而是改善我们健康状况的顾问。直观当下，我们还是被“看病难”所困扰，我们提出“分级诊疗”，是在拥有家庭医生、全科医生和专科医生的基础上再加上人工智能，以实现预期的健康监测、辅助诊疗和疾病筛查。

4.人工智能和大数据与教育变革

面对各行业和各学科，教育作为传承文明和创新知识的载体，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题[19]。我国目前更想要做到的是在教育上消除“信息鸿沟”，促进教育公平、均衡发展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于语言学习软件，通过虚拟技术和人工智能构建一个灵活的、可扩充的虚拟交互平台，设计多维虚拟场景和智能人工角色，实现不同场景下人机角色的交流和学习，提升学习者的口语能力和语感知识[20]。这使得教师不再是唯一的知识传播者，任何互联网搜索引擎都将提供比教师所有的更多信息，并且可以更快捷地获取。肺炎疫情暴发以来，远程网络教育成了主要教学形式，互联网教育形式其实早在小学、中学和大学中运用，虚拟现实技术在教学领域的研究和探索也在全面展开。谷歌已经开发一款VR纸板视图，并将研发的虚拟课程一起推向市场，使现实生活中在生物课上解剖一只青蛙成为一件容易且有趣的事，通过虚拟青蛙，学生们可以去除心脏和其他器官，而不再是象征性的抽象体验。虚拟现实可以像互动游戏一样，比单一的在教室听老师授课带来更多乐趣和体验，学习效果可能更好。我们的学习是知识的积累，那么教育就是我们的库，荀静等结合自身情况对西安工业大学知识库构建进行探究，认为机构知识库在保存知识资产的同时，更重要的是促进学校知识资产的传播利用和管理，提升学校影响力和学术声誉[21]。刘畅等通过对东北大学机构知识库服务的推广研究，了解到开放获取的概念和实践已经受到了广泛的认可，机构知识库不仅可以成为一个知识的存储库，也可以成为各个学科领域的学者进行在线交流的平台，提供个性化的增值服务，既有利于机构知识库的内容建设，也可以进一步促进学术交流和科研合作[22]。知识库，即大数据的有机整合和有序利用，是学术成果、视频文档、实验数据等进行收集、长期保存、传播和提供开放利用的知识资产管理与教育服务[23]。

5.人工智能和大数据应用的共性需求

人工智能和大数据时代，海量的信息来自“五湖四海”，但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多，不仅仅是云存储，对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用，目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场，大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24]，是我们的共性需求，与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。

6.人工智能和大数据的展望

大数据与人工智能相辅相成，在人工智能的加持下，海量的大数据输出优化的结果，使人工智能向更为智能的方向进步，大数据与人工智能的结合将在更多领域中击败人类所能够做到的极限。漫长的人类历史发展和进化，信息和人类一直“缠缠绵绵”“你追我藏”，因此，我们应该明白信息就是信息，我们需要的是“维基百科”，而不是仅仅的“维基”。走出狭隘的信息资源，管理和洞察大数据，才是对数据的有用。因为，我们早已告别了数据库放在一间房间的时代。此刻不得不提蓝鲸法则——大数据之道：了解数据懂得利用数据的“浮力”才是关键；“以简约为目标”将数据最终形成洞察及行为；可以通过“数据”“信息”“知识”流程式、组合式、直通车式各种需要的方式来获取[27]，在简约中“印象”处理繁杂的大数据，使之“为我所用”。=数据也是一门科学、一项技术，如果实验不能证明其具有可重复性和一般性，那它是没有科学依据，但是，任何一项科技，如果你坚信它必将改变社会和商业，选择从长期展望其发展并持续付出努力，那么就是一种战略选择[29]。人类社会的政治、经济、文化、思维等固有“态势”被重刷，数据思维将为我们带来一个智能全新的世界观。

第6篇：人工智能的伦理思考范文

关键词：人工智能；智能家居；智能音箱

一、相关概念

（一）人工智能。人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能，并且发现其内在规律的学科。它是计算机科学的一个分支，试图发现智能的实质，并创造出一种以人类思考的方式做出相似反映的智能机器。同时，它又是计算机知识、心理学知识和哲学知识的集合，模拟人的意识和思维过程，让机器能够做到只有人类智慧才能做到的复杂的事项。

（二）智能家居。智能家居是嵌入式技术、通信技术和网络技术的集合，通过系统将各种家居与人们的居家生活紧密结合，以提高人们生活的舒适感和安全感。随着人工智能的迅猛发展，智能家居正与人工智能紧密结合，让消费者享受到更人性化的居家体验。

二、文献综述

欧阳婷梓研究了人工智能对智能家居的影响，认为人工智能应用的落地将会使智能家居产业升级，同时还指出Al技术还有待突破，市场决定人工智能能否再次爆发。荣华英和兼国恩研究了人工智能发展背景下国际智能家居行业贸易发展前景，认为国际智能家居行业贸易将朝智能产品设计、智能生产制造、智能高效物流和智能商业服务方向发展。吴斌在研究我国智能家居系统发展存在的问题时，指出要制定行业标准体系，降低系统成本并完善售后服务。

观察现有研究，发现有关人工智能时代下智能家居行业发展的研究仍相对较少，本文指出Al对智能家居行业发展的影响，指出未来发展机遇，并预测未来该行业的发展趋势，对行业发展具有指导意义。

三、智能家居行业发展现状

（一）国际智能家居行业发展现状。美国的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占据了国外的智能家居语音控制平台市场，Contro14 利用Zigbee技术可以与世界知名品牌的家电产品连接，控制各种设备和系统；英国的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，给每栋房子都装上了智能管理系统，近年也在国内建立起了一些智能家居体验式展厅；日本软银生产的Pepper人形情感机器人能够读懂人类的情感，并做出相应的反映，在各种场合为人们服务，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”战略，让全屋各个部分的功能都智能化；德国的Apartimentum未来型公寓将物联网应用和先进科技结合起来让住户的生活更加简洁舒适。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示智能家居市场规模逐年上涨，但增长速度开始放缓，随着人工智能的发展，行业开始进入技术融合，技术沉淀打造更加智能的家居用品的阶段，2016～2018年全球智能家居市场规模变化如图1所示。

（二）国内智能家居行业发展现状。2012年智能家居行业进入快速发展期，深受大众追捧，但进入2015年，销售增速开始放缓，随着政策的扶持，2016年市场规模增速开始上涨。工信部数据显示，我国物联网产业规模发展迅速，2010年规模超过2，600亿元，2015年达到7，500亿元，2020年产业规模将突破15，000亿元，物联网在智能家居、智能社区和智慧城市等领域发展愈发强劲。面对如此红利，相关企业加快布局，海尔建立U-home平台、美的建立M-Smart平台、阿里巴巴建立人工智能实验室并了智能音箱等产品。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示，未来几年智能家居市场规模持续上涨，市场前景看好，市场规模增长情况如图2所示。

智能家居产业错综复杂，涉及众多产品，根据目前各企业涉及的领域，大致分为六个流派：以海尔、美的为代表的传统家电企业，通过将原有的产品智能化提高销售；以阿里巴巴和京东为代表的互联网企业，通过自产智能硬件或与传统家电企业建立合作涉足智能家居行业；以华为和小米为代表的手机硬件企业，通过研发软件、生产硬件和建立智能家居生态系统进军智能家居行业；以Honeywell、Bosch和松下为代表的安防企业，在本身安防设备的基础上智能化，占据智能家居安防市场；以Amazon Echo和Google Home为代表的国外智能家居企业，通过语音识别和人工智能技术进军国内市场；以及一些提供云平台服务和小型硬件的供应商。

四、当前智能家居行业面临的问题

（一）缺乏规范统一的标准。在整个智能家居产业中，至今还没有制定统一的标准，导致各大公司各行其道，各自开发自己的系统，与其他厂商开发出来的系统并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、苹果、微软加入了高通主导的AllSeen联盟，英特尔、三星、戴尔等公司组成了智能家居设备标准联盟OIC。之后，谷歌在收购Nest之后力推Thread，苹果自家提出Homekit。一方面用户的智能体验降低；另一方面加重了用户的转换成本。而人工智能是一项复杂的产业，它不是一两家公司就能经营好的，它需要各领域的公司参与进来研发技术、搭建平台、生产终端，各司其职，并用统一的标准将各个环节连接起来。

（二）缺乏人性化的伪智能。目前，智能家居产品大多通过手机来实现，但有些厂商以“智能”为噱头，将原本简单的操作强加到手机上，使得手机承担较多的功能。然而，除了年轻人对智能手机的操作较为熟悉，其他用户面对复杂的“智能”操作只能望而却步，严重缺乏人性化设计。

（三）需求低且价格高。一方面智能家居概念映入人们眼帘的时间较短，人们对智能家居还不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作复杂，运行过程中经常出错，严重打击了消费者的体验。同时，目前的技术水平有限，技术和产品的研发需要较高的研发费用，加上日常的维护费用，导致智能家居的消费价格偏高，打击了消费者的购买欲望。

（四）信息安全存在隐患。物联网信息传输过程中，个人信息极易被黑客窃取，不法分子通过这些个人信息进一步窃取用户的财产，会造成巨大的社会不稳定，对智能家居未来发展构成巨大威胁。如果智能家居产业在未来想占据较大一部分家居市场，就必须克服信息安全问题，加大信息的监管力度。

五、Al助力智能家居行业发展

（一）AI与智能家居结合进入最终状态。经过几十年的发展，智能家居经过了用App远程控制家电的单品智能化和多个电器间相互感应的智能互动两个阶段，以上两个阶段均为弱智能阶段，得通过手机来操作。而第三阶段是家居产品与人工智能的深入结合，赋予家居产品人性化，摆脱手机的操控，通过自主学习、主动记忆、自主决策为用户提供舒适的生活。

（二）提升全新的交互体验。语音交流以其与人交流的亲和感，成为当今最流行的人机交互方式。人类通过语音给机器下达指令，机器通过语音识别执行指令。近几年，语音识别技术取得重大突破，语音识别准确率达到97%以上。而智能音箱具有语音交互、提供音乐和有声读物等媒体内容、提供多种互联网服务以及可以对智能家居进行控制等功能，深受大众追捧，因而被称为智能家居的入口。为抢占智能家居的入口，互联网各大巨头纷纷加紧研究抢占市场。2014年11月，亚马逊推出智能音箱Echo，至今已有几千万的销量，随后谷歌推出GoogleHome，微软推出Cortana，紧接着国内的京东推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天猫精灵”，小米推出“小爱同学”。

（三）提供更安全、可控的应用环境。传统的密码输入和保护方式已经不再满足人们对操作便捷性和安全性的要求，于是推动了人们对生物识别技术的开发。生物识别是指通过计算机与生物传感器等高科技结合，提取人固有的生理特征和行为特征，以鉴定个人身份。目前人脸识别、指纹识别和虹膜识别已经得到广泛的应用。为达到更高的安全水准，通过红外线照射获取手指静脉图像的指静脉技术也在紧密研究当中，极大地迎合了人们对智慧生活的追求。

六、我国智能家居发展的机遇

（一）我国加速进入老龄化社会，智能家居需求增大。因为工作关系很多子女与父母在异地生活，难以妥善地照顾好父母的生活，而智能家居可以方便老人们的日常生活，提高老年人的生活质量，加上多年财富的积累，老年人的经济实力比年轻人要高，随着老龄化进程的加快，老年人人口的比例将加重，多重原因结合起来支撑起了未来潜在的市场需求。

（二）“智能家居”概念将越来越普及。通过前些年“智能家居”概念的炒作，各大新闻客户端、网站的转载宣传，让越来越多的人认识了解到智能家居的相关概念。近些年各大浏览器对“智能家居”关键词的搜索数量大幅度增长，随着科学技术的发展，人们对智能家居产品的信赖感也在增强。如今人们购买家具，对房屋进行装修也会考虑适当引进智能家居的相关元素进入日常的起居中。

（三）居民收入增多，消费价格将降低。随着经济的不断发展，人们的收入也在逐年上涨，到2020年我国将全面建成小康社会，届时人们的收入水平将会大幅增长，相比2010年翻一番。经济增长的同时，科技也在飞速发展，技术水平的不断完善降低了智能家居产品的成本，同时电信运营商的网络费用也在下调，日常的运营维护成本也在下降，消费者的消费成本将会大幅下降，市场需求将会激增，市场规模将会扩大。

（四）政策扶持，发展道路顺畅。智能家居产业发展被写入政府工作报告，政府相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等指导性文件，促进智能家居、智能机器人、智能制造装备等领域产业发展。并成立“中国人工智能产业创新联盟”和“人工智能产业技术创新战略联盟”，把涉及人工智能领域的所有环节全面整合，扫除阻碍人工智能发展的一切障碍。

七、我国智能家居行业未来发展趋势

（一）标准日趋统一。当智能家居行业依旧遵循现在的发展方式，各企业各行其道，系统间互不兼容，消费者将会对该行业产生疲倦，未来市场规模可能难以扩大。除非出现一家领导性标杆企业，拥有自己的系统，能够生产出所有类别的智能家居产品，用户对该企业提供的方方面面都很满意，进而垄断了整个智能家居市场。很显然，出现这种情况的概率很小，没有一家企业可以力挽狂澜，所以市场逼着企业间建立起统一的标准，为用户提供便捷舒适的生活体验。

（二）AI与智能家居的完美融合。人工智能在智能家居领域的广泛应用已是大势所趋，只有智能家居与人工智能的完美结合才会让人们的生活更加便捷。未来智能家居将会更加智能化、人性化，能够准确抓住用户的喜好提供相应的服务，根据用户的工作安排相应的行程。一整套智能家居系统犹如一个智能管家，在最优的时间提供最优的服务。

（三）个人信息更加安全。个人信息的安全是制约智能家居市场规模扩大的又一要素，因此行业内将建立起一套世界领先的信息安全标准，并且该标准能够和各地的法律法规衔接好，收集到的数据能够安全地储存好，能够记录数据的产生时间地点等情况，以便需要的时候能够查证。

八、结语

人工智能时代下智能家居行业仍将在相当的一段时间处于一个无统一标准、需求低、价格高的阶段，但随着老龄化进程的加快，智能家居概念的逐渐普及、居民收入不断增加、产品价格的不断下降，智能家居产品的市场需求将会逐渐增长，将促使企业间制定规范统一的标准，人工智能将会与智能家居完美结合，为用户提供更加舒适便捷的生活。

（来源：合作经济与科技 文/陈功正 王腾 陆畅 王蕴鑫 陈黎阳 编选：电子商务研究中心）

主要参考文献

［1］陈晋.人工智能技术发展的伦理困境研究［D］.吉林大学，2016.

［2］邓中祚.智能家居控制系统设计与实现［D］.哈尔滨工业大学，2015.

［3］欧阳婷梓.人工智能能否成为智能家居的强心剂［J］.通信企业管理，2018.1.

第7篇：人工智能的伦理思考范文

交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等，这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一个新燃点――人工智能（AI），试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看，人们对这一科技的未来十分有信心，并且部分学者及科学家，如牛津大学教授卢西亚诺・弗洛里迪，麻省理工斯隆管理学院的埃里克・布莱恩约弗森、安德鲁・麦卡菲等人，认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔命后又一人类自我认知革命，蒸汽机工业革命后的又一机器革命。

未来，人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量，还是世界时展的技术革命救赎？“硅谷独家大王”，《纽约时报》高级科技记者约翰・马尔科夫，凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度，为我们带来深刻解读。

AI与IA

《时间线》：尽管AI已经成为当前的热门话题，但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来，AI的定义是什么？

马尔科夫： 从普遍共识角度来看，AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域，包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是，麦克卡尼最初创造了这个词，因为他想创造和替代控制论领域，主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。

《时间线》：在您的《与机器人共舞》这本书中，您为我们呈现了另一个概念，IA（智能增强）。您能为我们详细解释一下IA吗？

马尔科夫：智能增强，即IA，是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标，超文本和其他技术。在提出智能增强一词时，他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。

《时间线》：关于AI与IA的发展关系，您认为它们之间是互斥的还是互相支持的？

马尔科夫：AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能，意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战，我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。

人机关系与机器人犯罪

《时间线》：人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的？您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点？

马尔科夫：计算机科学家Alan Kay曾说，我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶，合作伙伴或主人。（他这番话来自黑格尔。）我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点，我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点，但是另一些情况确实是与其相背离的。

《时间线》：在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化，用户不用思考太多的操作流程，只要几步简单的操作就可以掌握它的功能，以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”？

马尔科夫：不得不说这确实是个问题，这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说，可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者，相反地，可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢？我想这是很难决定其一的，但它确实是一个社会选择。

《时间线》：现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车，但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注，您如何看待这类问题？在未来，机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一？

马尔科夫：完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题，最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用，正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许，在未来，语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。

人工智能全球化与产业革命

《时间线》：自集成电路发展开始，摩尔定律成为科技发展的默认趋势，但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后，摩尔定律在逐渐被打破，您如何看待这种情况？对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式？

马尔科夫：摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律（关于处理器时针速度的指数增长）终结于2006年，并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破，但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束，只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。

《时间线》：随着技术的进步，AI技术已经成为部分国家的战略发展，从德国的工业4.0到中国的互联网+，AI全球化成为必然趋势，但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式，您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命？

马尔科夫：不，我认为不会的。AI本质是一种技术，就像汽锤或卡车一样。在任何社会中，它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。

《时间线》：AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了，我们看到在部分行业中，部分职业已经被机器人取代，同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业，您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变？人类的工作真的会被智能机器抢走吗？您认为人们应该如何应对这一变化？

马尔科夫：AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好，但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为，技术的快速发展在未来将是继续的趋势，但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来，而不是持续加速。对于AI和机器人的到来，我认为在许多社会中，特别是那些正在加速成熟的国家，例如中国，如果机器人来得及时，那么对于这些国家来说将是很幸运的。

中国竞争

《时间线》：您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展，有何相同点和不同点？您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法？对中国的企业家有何建议？

马尔科夫：由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作，所以很抱歉我的观点很有限。不过，有证据表明，中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破，大部分都还只是渐进式的发展。

第8篇：人工智能的伦理思考范文

 

1 前言

 

近些年，随着汽车工业的快速发展，汽车驾驶已经是现代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同时，安全驾驶成为了现代社会最关注的焦点之一。所谓的安全驾驶就是要杜绝在汽车驾驶过程中存在安全隐患的行为，其中不安全驾驶包括：

 

酒后驾驶、超速行驶、疲劳驾驶[1]、大灯晃眼、闯红黄灯、违法超车、急停急刹、随意变道、驾驶打电话、不系安全带等容易致使事故发生的行为。汽车所带来的安全问题多数出自驾驶司机的个人行为和个人原因，因此以人工智能辅助或者替代驾驶者驾驶汽车成为了汽车智能驾驶技术研究的主要趋势。

 

2 无人驾驶汽车的发展现状

 

2.1 国外驾驶汽车的研发状况

 

从上世纪开始国外就开始进行了无人驾驶汽车的研究[2][3]。所谓无人驾驶，是通过为车辆装配多种感应设备，包括车载传感器、GPS和摄像头等，配合车内的智能软件，如自适应巡航控制系统(ACC)等实现脱离驾驶员的自动驾驶汽车[4]。

 

国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相亮相其在无人驾驶汽车技术研究的成果。截至目前，谷歌的无人驾驶汽车已问世6年多，这期间发生了14起事故，仅一次造成人员受伤[5];德国梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车在德国的Autobahn8公路上已经启动了上路测试，这是量产版自动驾驶卡车首次在高速公路上进行行驶;据英国《每日电讯报》15年2月11日消息，奥迪方面确认其首款采用无人驾驶技术的车型将于2017年上市。

 

另外各大汽车制造商以及相关科技巨头表示无人汽车在2020年可以推出商用。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照。这表明了一点：使用人工智能替代驾驶员来驾驶汽车被各大发达国家与科技巨头认可。这是因为无人驾驶汽车经过精密计算，由系统精确控制，在一般条件下，比真人驾驶应该更加安全可靠。

 

无人驾驶汽车至少不会犯情绪上的错误，不会因为酗酒、生气、郁闷等精神原因而造成汽车失控，也不会因为人多、路窄、弯多等复杂路况而紧张，造成误操作。对长途行驶而言，无人驾驶汽车不会出现疲劳驾驶。在城市道路中，无人驾驶汽车不会闯红灯、逆行。在有限速标记的道路上，无人驾驶汽车会严格遵守规定，不会超速行驶。

 

2.2 国内驾驶汽车的研发状况

 

我国关于无人驾驶汽车的研究相对国外起步较晚，但是发展迅速。十几年前，国防科技大学已经开始对一款红旗轿车进行相应改装，研制出了红旗HQ3智能无人车，能实时处理岔道、斑马线和虚线;对车体姿态变动，自然光照变化及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS 等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。于2011年，红旗HQ3智能无人车首次在复杂路况下公开进行无人驾驶的测试，并完成了从长沙至武汉近300公里高速公路路试。

 

除了无人驾驶汽车的研究外，南开大学计算机与控制工程学院段峰副教授的研究团队与长城汽车共同合作研发 “脑控汽车”，这项研究通过脑电设备， 捕捉人在集中注意力时产生的脑电信号， 利用脑电信号识别系统分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令， 以此实现人脑控制汽车的目的[6]。“脑控汽车” 颠覆了手脚并用的驾车方式，它可以利用人脑进行汽车操控并低速行驶， 但离真正投入生产使用还需要一定时间。由此可以看出我国在研究人工智能“替代”的同时也涉及“辅助”研究，将人工智能应用于汽车驾驶技术方面更为广泛。

 

3 智能驾驶研究中遇到的问题

 

无人驾驶汽车在其优势凸显的同时也更加暴露出其问题。无人驾驶汽车的问题包括局限性高、人文接受程度问题和安全防御性低等。

 

3.1 局限性高

 

无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。

 

3.2 人文接受程度问题

 

社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时， 发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆?在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶?未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。

 

3.3 安全防御性低

 

软件安全公司Security Innovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(Jonathan Petit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表。

 

4 智能驾驶的发展前景

 

智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了极大进步，成本也在逐步降低。

 

从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用。

 

从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统目前还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。

 

因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。现在的家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。目前奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。

 

在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如：语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大。

第9篇：人工智能的伦理思考范文

关键词：Robot；人造人；电子装置

一、现实与科幻的关系

19世纪末，电影的发明与其行业的迅速发展让人类将看似短期内不可能实现的事物搬上了荧幕，把大量人类幻想的“机器人”（机器人应该用Robot这个概念，明确和人形机器区分开来，Robot应比机器人具更大的广延）形象，变成了鲜活的荧幕形象。到21世纪更多的“机器人”荧幕形象不断被人类创作出来，把科幻世界和现实世界本是平行的关系强行的汇聚到一点，伴随而来的大量有关机器人的思考与讨论。有涉及人工智能方面的、工业应用方面、家庭应用方面，以及制造“机器人”的伦理道德方面的等等。

在电影的“机器人”形象没有诞生前，人们对“机器人”相关的的认识只是停留在意识形态的、模糊的、抽象的认识层面上。对“机器人”话题的讨论也只是集中在少数科学家、哲学家、以及科幻小说家这一类人群当中，很难广泛的和普通大众发生关系。

而伴随着电影行业的发明与发展，“机器人”银幕形象被创作出来，把理论世界里对机器人抽象的描绘，转变成直观的视觉形象，加之电影所带来的公众效应，在拉近了“机器人”和普通大众之间的关系同时，也能使理论、现实和科幻形象这三者的关系也能获得更大范围的讨论（如图）。

二、机器人形象的发展

以电影形象作为切入点最大的好处是用“机器人”荧幕形象和我们现实世界所能经验到的“机器人”形象有所比较的同时，进一步描绘出“机器人”荧幕形象变化的脉络以及其相关背景。例如：机械唯物主义（泛机械论）这个概念如果从思想史的角度去了解，就是一个复杂的工程，而《客帝国三・矩阵革命》里的片段来描述的这个概念，就有一个很清晰明确的视觉呈现，当普通大众容易的接受了这些视觉化的概念后对“机器人”的讨论也。能积极的参与和发挥主观能动性。

在反思科学技术的文学作品中，最早可以追溯到1818年英国作家玛丽・雪莱所所创作的《弗兰肯斯坦》，该书讲述了科学家弗兰肯斯坦用科学技术创造了一个像人一样的怪物，在此，弗兰肯斯坦所造的怪人，不再是像盔甲和铁皮一样的机械装置，而是一个真正的有机的人，同时也具有人格化。最终，弗兰肯斯坦被他所创造的科学怪人所毁灭。同时这本书也传达出作者对科学技术的反思，科学技术这把双刃剑不加以控制的滥用的话必然会导致无法想象的恶果。

如果说第一部科幻小说就是以反思科学技术为基调的话，二十世纪前后的以机器人为主题的科幻电影则是在这个主要的线索下展开的。

此时，大量的通过文学和电影来反思科学的作品被创作出来。科幻电影在描述机器人这类事物时候，一方面在现有的科学技术的基础上给公众幻想的机器人提供想象的依据，电影所虚构的人和机器人相处的环境，虽然不具有真实性但却能够提供人机相处的思想实验。在机器人相关研究领域每次技术发展，都会被加以想象后搬上荧幕，伴随新技术的革新的是公众的对新技术发展的焦虑。例如：《终结者2》中采用CGI（电脑生成影像）技术营造液体机器人。当然，特效技术导致的科幻人形机器人的形象的变化，并非是科幻机器人形象变化的主要原因，电影特效技术只是为电影工作者在营造想象的机器人的时候能够提供广阔的技术空间，而电影工作者对机器人的前瞻性，还是要来源于现实中科技工作者对机器人技术的研究。

随着机器人技术的发展，我国也面临讨论和制订关于机器人技术的各项标准问题，其中包括对机器人的

定义。

蒋新松曾建议把机器人定义为“一种拟人功能的机器电子装置”（a mechantronic device to imitate some human functions）。即认为机器人有如下特点：（1）机器人的造型像人或人的上肢，并能模仿人的动作；（2）机器人具有智力，或感觉与识别能力；（3）机器人是人造的机器或者是人造的电子装置。

当然，随着机器人的进化和机器人智能的发展，这些定义都有修改的必要，甚至需要对机器人进行重新定义。现在，机器人的范畴不但包括“由人制造的像人一样的机器”，还应该包括“有人制造的生物”，甚至包括“人造人”。

三、电影机器人形象分类说明

通过对科幻电影的考察和研究，对电影中的机器人形象进行系统的分类、整理、分析其内在的逻辑脉络，归纳出其特点规律，得到如下机器人形象类型：机械型、生物型、人工智能型、怪兽型、综合型。

下面简单地讲各种类型进行概括。

机械型（硬件主导型）：以机械运动为运动的唯一形式，控制系统由非Ai（人工智能）或人工控制，包括类人形态和仿生形态。

人工智能型（智能主导型）：具有逻辑判断，终极目标以具有人的思维为标准，硬件上可以是像人或某种生命体，也可以是以计算机的硬件存储系统为载体，以非物质化形式存在。（例如：图灵测试、黑客帝国、创战纪）

怪兽型：以杜撰的科幻生物原型为基础，且不对应真实世界已发现的真实生物。（例如：摩杰拉、金刚）

综合型：混合前三项所具备的某些特征，以及现已确认的但无法涵盖在前三项范围内的。

参考文献：

[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.新媒体技术――文化和商业前景[M].杭州：新华出版社，2002.