人工智能硕士论文代写范文：人工智能道德责任建设研究
这是一篇人工智能硕士毕业论文代写范文：人工智能道德责任建设研究目的是为了便利人类实践活动。作为一种高级系统性技 术，人工智能在算法能力方面具备远超过人类的能力。在人与人工智能互动的实践过程 中，人工智能按人类的需要完成各项任务、实现自身价值，其本身并无善恶之讨论。大 力发展高新技术的同时，必须高度重视可能的社会风险和伦理挑战。因此社会发展就要 求“任何行动必须从人类的长远存在着想，或者任何行动的后果不能对未来的生命造成 破坏”①，这就是人工智能发展所需要把握的一大要点。
目 录
1 引言
随着人工智能技术的不断发展，其应用领域越来越广泛，对社会和个人生活的影响也与日俱增。如若想要人工智能技术充分发挥科技生产力的功能，同时又能最大程度上降低负面影响，就需要建设人工智能道德责任体系，一方面进行伦理的反思与调控，另一方面开展科学的探索与引导。人工智能道德责任建设研究是一项跨学科的应用性研究，其重点不是“人工智能伦理”本身应该具有怎样的内容，而是对人工智能技术引发的伦理问题进行分析，思考如何规范人工智能技术研发及应用过程中相关责任主体的道德行为，引导人工智能技术健康有序发展。
1.1 选题的背景、目的及其意义
随着智能机器自主程度的提高，界定道德责任的条件适用性变得更加复杂。以人工智能技术为代表的科技发展与道德伦理的责任归属问题，在科学急速发展的智能社会显得格外突出，推进人工智能道德责任建设也成为当前的紧要任务。因此，本文首先对人工智能道德责任建设研究的背景、目的及其意义进行阐释。
1.1.1 选题的背景
随着认知科学的兴起，人工神经网络的发展，大数据时代的到来，计算机科学及智能机器在技术领域的突破日新月异，人工智能技术凭借其惊人的发展速度在众多领域扮演着越来越重要的角色，但与此同时，人工智能技术引发的道德责任问题已经成为持续升温的热点并引起广泛的讨论。鉴于目前赋予人工智能道德责任方面依旧存在很大的困难，处理道德责任的传统模式或框架对人工智能技术而言也存在一定的短板，因此人工智能的责任伦理建构应当以实际情况为依据，重点分析“人”的道德责任。规范人工智能伦理的最重要环节是建立人工智能道德责任体系，尤其是人工智能研发及应用过程中出现的责任伦理问题应该着重考虑。
1.1.2 选题的目的
河北经贸大学硕士学位论文
人工智能责任归属问题对传统伦理观念形成了有力的挑战，使伦理学中本就复杂的道德责任归属问题更加突出。其中对人工智能角色的定位无疑是相关道德责任归属问题的硬核问题，这场讨论包括计算机科学、认知科学和人工智能等前沿学科的伦理学解读，具有重要的伦理学意蕴，值得我们在人工智能技术发展过程中予以关注和思考。尽管人工智能技术的便利性给人们的生活带来了许多好处，但我们也需要审慎地考虑其伦理方面可能出现的隐患，尤其是人工智能的研发及应用过程应当保证问责的实现。人工智能道德责任主体及其范围都与一般性责任不同，本文通过探究人工智能研发及应用过程中出现的典型伦理问题，对人工智能技术发展过程中所涉及的政府部门、开发企业、科研人员以及公民个体的道德责任问题进行分析，并提出些许建议，以期促进人工智能责任
伦理机制的完善，增强人工智能技术发展的可控性。
1.1.3 选题的意义
从理论方面讲，人工智能道德责任建设有其自身的理论价值。加强对人工智能道德责任建设基础性、规律性、系统性的研究，是当前智能技术发展的客观要求。人工智能道德责任建设研究的理论意义可以分为两点。其一，对人工智能技术研发及应用环节中道德原则嵌入、算法设计、数据信息资源等不同方面的伦理问题梳理整合，能够为人工智能道德责任问题提供相应的理论依据。其二，对传统道德责任主体划分方式进一步修改完善，针对个体用户作为人工智能自主学习的数据信息资源提供者常常在技术研发环节中被忽视这一现象，对相关责任主体展开更加全面细致的分析。
从实践层面讲，人工智能道德责任问题不仅是一个描述性的伦理问题，也是一个规范性的实践问题。一方面，人工智能道德责任建设有利于对已经产生的伦理问题采取相应的补救措施，并对未来可能引发的道德责任问题做好相应的防范准备，促进人工智能技术的可持续发展；另一方面，人工智能技术具有极强的社会属性，相关责任主体涉及社会中的大部分群体。就此而言，人工智能道德责任建设研究有助于厘清人工智能道德责任主体，进一步解决人工智能责任归属难题，促进人工智能责任伦理的完善与发展。
1.2 国内外研究现状
道德责任的相关概念看起来较为容易把握，但实际上人工智能道德责任归属依旧是人工智能道德责任建设研究
目前急于解决的重要问题。当前国内外学者多从人工智能是否具有道德主体性入手，以此展开讨论，进一步分析责任归属问题。
1.2.1 国内研究现状
近年来，人工智能技术凭借惊人的发展速度在各个领域崭露头角，人工智能道德责任归属问题持续升温。相较于西方发达国家而言，国内有关人工智能发展的研究起步较晚，主要分为以下三个方面：
1、关于人工智能是否具有道德主体地位的的研究
围绕人工智能是否具有道德主体地位以及人类是否还是唯一的道德责任主体问题产生大量争论。对人工智能是否具有道德主体地位持肯定观点的学者认为，人工智能已经产生自主性，具有道德主体地位，可以承担一定的责任。目前我国持此观点的学者并不是很多，相关方面的研究也不够充分。持此种观点的学者一般认为研发者、制造商或者使用者由于无法完全预测和控制智能体的行为，因此应赋予人工智能体道德地位，使其承担责任。如简小烜（2022）将人工智能体界定为“有限道德能动者”，并认为其可以承担“趋善避恶”的道德责任。①胡术恒和向玉琼（2020）认为由于人工智能有类人性，也会与人一样类责任化，即承担和人一样的责任。②闫坤如（2019）认为道德主体是指具有自我意识能够进行道德认知、能够进行推理并形成自我判断、能够进行道德选择与实施道德行为且承担道德责任的道德行为体，而经过合乎伦理设计的智能机器也有资格成为道德主体。③据邬桑（2018）的论述，由于人工智能具备道德自律能力，并且具备一定的应对联合义务责任的能力，因此人工智能可以被要求承担某些义务并对其行为负责。④
对人工智能是否具有道德主体地位持否定观点的学者认为，人工智能没有自主性，不是道德主体，无法承担相应责任。如刘永安(2022)认为人工智能的责任缺口问题实际上是由于人类无法有效掌控AI的技术性行为活动，而不在于人工智能是否具有道德主
1.3 研究思路、方法与创新点 ............................................................ 13
1.3.1 研究思路 ................................................................................... 14
1.3.2 研究方法 ................................................................................... 14
1.3.3 创新点 ....................................................................................... 14
2 人工智能道德责任概述 ...................................................................... 16
2 人工智能道德责任体系概述
人工智能技术的发展在经过长期探索与尝试后，创造出许多前所未有的惊人成果。习近平总书记在对人工智能发展现状和趋势分析举行的第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，“是引领科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。①凭借机器设备智能化和信息数据收送的高效性，人工智能给人类的生产生活带来极大便利，并对社会发展起到积极的推动作用，在经济、政治、文化、教育、生活等多个领域都产生了极大的影响。但由于涉及与主体地位有关的伦理价值观念、算法和数据等复杂难题以及应用环节出现的责任伦理冲突，导致人工智能道德责任并不清晰。因此，建设人工智能道德责任体系，增强相关主体的道德责任意识，以促进人工智能健康发展，具有重要的理论意义和实践价值。
2.1 人工智能简释
人工智能简释从人工智能的缘起、内涵及本质、分类及应用三点进行阐释。从技术发展与哲学反思两方面入手，对人工智能的内涵及本质进行科学把握，了解人工智能的不同分类及应用，以便进一步厘清人工智能背后的责任主体。
2.1.1 人工智能的缘起
大多数人认为人工智能缘起于1956年美国达特茅斯会议。但严格意义上，应追溯到 1955 年在洛杉矶召开的美国西部计算机联合大会（Western Joint Computer
Conference），神经网络的鼻祖之一沃尔特·皮茨（WalterPitts）负责主持此次会议的分会场“学习机讨论会”（SessiononLearningMachine）。奥利弗·塞弗里奇（OliverSelfridge）
和艾伦·纽厄尔（AllenNewell）参加了这一分会的讨论。1956年，麦卡锡（JohnMcCarthy）召集一众学者参加达特茅斯会议，他曾为此次会议起名为“人工智能夏季研讨会”
（Summer Research Project on Artificial Intelligence）,但“人工智能”这一说法并不是麦卡锡发明的，究竟是谁发明了这一词汇不好探究，若与“机器智能”（machineintelligence）
一词有关，便可追溯到图灵的文章“计算机与智能”一文。“人工智能”这一词汇，开始时并没有被所有人接受，例如艾伦·纽厄尔和司马赫最初就提出了“复杂信息处理”这一理
念，并创建了名为IPL（InformationProcessing Language）的程序语言。之后有人提出了“人工思维”（Artificial Thinking）这一说法。直到1965 年，欧陆学派哲学家休伯特·德
雷福斯（HubertDreyfus）发表的一篇题为“炼金术与人工智能”的文章引起巨大争议后，“人工智能”一词才真正被共同体广泛认可。
此次达特茅斯会议的参会者大概十余人。其中参会者有约翰·克门尼（JohnKemeny）、马文·明斯基（MarvinLeeMinsky）、奥利弗·塞弗里奇、克劳德·香农（ClaudeShannon）、司马赫（Herbert Simon）、艾伦·纽厄尔、所罗门诺夫（Solomonoff）、亚
瑟·塞缪尔（ArthurSamuel）和伯恩斯坦（Bernstein）等人。这些参会者的研究工作更多的涉及了人工智能研究的技术细节，从他们的研究方向便可以看出，人工智能的研发涉
及算法逻辑、神经网络、记忆存储、语言模型等各种复杂领域。
除此之外，也可以在西方哲学思想中找到人工智能研究的原始踪迹。首先是德谟克利特的机械唯物主义，按照这种学说的观点，世界中出现的所有事态都可以被看作原子的直线运动和偏离运动的机械配置方式，其中暗含了一种人类灵魂活动可以被系统还原成原子的配置形式的观点，这和艾伦·纽厄尔与司马赫的“物理符号假设”有一定的亲近性，并且比前者更为精致。另外，古希腊哲人的形式主义传统通过形式刻画来澄清自然语言推理的歧义，这对人工智能的研究发展也有着很大的影响。例如，毕达哥拉斯认为“数”是世界的本原，这对数学语言的崇高地位定下基调，不论是崇尚利用各种统计学方法还是利用形式逻辑方法研究人工智能，实际上都或多或少受到这一观点的影响；而苏格拉底、柏拉图二人，对谬误论证态度上的不妥协和对明晰定义的不断追求影响了后来整个西方的理性主义传统。人工智能研究的符号主义进路对符号表征中明晰定义的高度依赖，以及对自然语义较低的宽容度就秉承了这一路子；亚里士多德则在人类历史上第
一次系统构建了形式逻辑体系，这为后来对自然语言的整编提供了初步依据。
相较于人工智能提出的时间来看，古希腊思想是比较古老久远的。近代哲学家在工业快速发展的时代背景下，大力推崇机械发明，例如基于齿轮技术的钟表制造技术，这在西方智识阶层的心中刻下了深深的烙印。技术上的成功无疑是大大提高了西方对人类理智能力的信心，这也显然有利于那些机械主义心智理论的发展。近代哲学家竖起“人
类知识研究”或者“人性研究”的旗帜，纷纷建立各种心智理论，并大体形成了“经验派系”
和“唯理派系”两大阵营，在这方面的建树很大程度上孕育了当前的人工智能科学，也滋
养了与人工智能极为密切的认知心理学和认知语言学。
2.1.2 人工智能的内涵及本质
人工智能本质上是以计算机科学为基础，用于研究人类智慧，在生产实践活动中模拟人类的反应方式，拓展人类智能的新兴科学技术。近年来，有关人工智能的研究趋势
逐渐上升，要对相关责任问题进一步整合梳理，就有必要对人工智能的内涵有一个清晰的认知。图灵测试中，一台机器只要在和人类的对话中不被发现其为机器，就可以被视
为拥有智能。这个仅仅通过外部行为表现来做出判断的测试，引起许多关于“何为智能”的争论。人工智能究竟是什么？不同领域的专家可能有着不同含义的回答。例如按照美
国哲学家丹尼特（DanielDennett）的说法，认为AI就是哲学。而马文·明斯基则认为，人工智能就是先锋派的计算机科学。
人工智能通过算法程序进行归纳推理，“像人”却“非人”，是以某种科学技术的形式对人类行为活动进行模拟，产生出一种看似以人类智能方式进行的反应活动。当前，很
多学者都认可人工智能技术是对人类思维方式以及反应行为的模拟，是以人作为参照主体进行研发的智能机器，但是深入了解后会发现，人工智能通过深度学习（deeping
learning）来调整它们的行为，使其某种既定的行为做出正确的反应，亦即通过深度学习使其行为越来越精确。这一过程建立在海量数据收集分析的基础上，由底层数据收集，
在基层人工神经元的基础上进行数据提取，经过多次的抽象提升，进入到更高的层次阶段。而神经元网络技术的实质，就是利用某种广义的统计学方法，在某一层面上对人脑
的神经元网络工作方式进行模拟，设置多层彼此勾连成网络的计算单位。
人工智能深度学习机制的运作完全依靠大量专家所提供的优质样板数据为逻辑前提，在某种输入信息与某种目标信息之间建立起来的特定类别的映射关系，这种对人类
能力的模仿并没有深入理解人脑对于信息的内部加工过程。从这一角度来看，人工智能的学习方式和人类思维方式有着巨大的差异。人类对事物的思考，除了逻辑上的归纳演
绎之外，更多的是通过自身五感对事物进行直观把握。那种以完全主观的态度对待人工智能，忽视其作为一种技术工具的本质的观点是错误的。将人类的经验知识数字化，设
2.3 人工智能道德责任建设................................................................. 25
2.3.1 人工智能道德责任建设的全面审视....................................... 25
2.3.2 人工智能道德责任建设的基本原则....................................... 26
2.3.3 人工智能道德责任建设的意义 ............................................... 29
3 人工智能道德责任落实面临的伦理困境 .......................................... 31
3.1 人工智能道德原则嵌入之难 ........................................................ 31
3.1.1 程序设计预先无法避免嵌入主体价值观念 .......................... 32
3.1.2 研发人员固有价值观念对人工智能的先在影响 .................. 33
3.1.3 人工智能价值导向对受众产生强大异化作用 ...................... 34
3.2 人工智能数据运用过程中大量失范现象难以遏制 .................... 35
3.2.1 人工智能技术与个体隐私保护之间产生矛盾冲突 .............. 35
3.2.2 数据资源拥有者对数据信息的不正当利用 .......................... 37
3.2.3 数据信息资源的保护措施欠缺 ............................................... 38
3.3 数字时代的算法伦理规范难题 .................................................... 39
3.3.1 算法技术加重了社会伦理价值偏见....................................... 40
3.3.2 算法可解释性风险加剧社会的“数字分化” ........................... 41
3.3.3 算法歧视破坏社会公正 ........................................................... 43
3.4 人工智能道德抉择困境中责任主体被弱化 ................................ 45
3.4.1 无人驾驶汽车的伦理价值抉择难题....................................... 46
3.4.2 军事武器中的技术异化风险 ................................................... 47
4 人工智能道德责任建设的对策 .......................................................... 50
4.1 完善人工智能法律法规以弥补道德规范缺失 ............................ 50
4.1.1 加强人工智能的法律制度保障 ............................................... 50
4.1.2 建立人工智能技术的长效监督机制....................................... 52
4.2 加强行业自律以引导职业伦理价值 ............................................ 53
4.2.1 技术开发企业要自觉自愿承担社会责任 .............................. 54
4.2.2 科研人员要对人工智能研究后果负责 .................................. 55
4.2.3 伦理价值评审专家的道德教育和道德审视 .......................... 56
4.3 提高主体数字素养以完善个体发展 ............................................ 57
4.3.1 提高个人数据保护意识和技能 ............................................... 58
4.3.2 提升公众个体对人工智能的理论认知 .................................. 59
4.3.3 加强个人道德修养以实现道德自律....................................... 60
结论 ........................................................................................................... 63
参考文献 ................................................................................................... 64