前言：想要寫(xiě)出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能的倫理思考范文，相信會(huì)為您的寫(xiě)作帶來(lái)幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫(xiě)作思路和靈感。

人工智能的倫理思考范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能影視教育課堂在場(chǎng)價(jià)值觀

人工智能技術(shù)作為社會(huì)媒介化發(fā)展的特殊產(chǎn)物，不僅能夠建構(gòu)起智能媒介化的信息社會(huì)，更能深入到傳媒研究領(lǐng)域，引導(dǎo)影視傳媒研究朝著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的方向發(fā)展。當(dāng)前影視傳媒教育正面臨重要的轉(zhuǎn)型階段，如何通過(guò)媒介信息技術(shù)調(diào)整現(xiàn)有的理論學(xué)習(xí)模式和教學(xué)培養(yǎng)目標(biāo)，已經(jīng)成為影視教育進(jìn)行改革創(chuàng)新的突破口?；谌斯ぶ悄転榻逃畔⒒瘞?lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，影視教育正致力于從“刀切教育”邁向“精準(zhǔn)教育”，從“課堂缺席”轉(zhuǎn)為“課堂在場(chǎng)”，從人才培養(yǎng)模式到教育信息平臺(tái)搭建，都在不斷強(qiáng)化智能教育培養(yǎng)，力求為影視傳媒教育的智能化改革和實(shí)踐提供決策依據(jù)。

一、影視教育智能化發(fā)展的應(yīng)用價(jià)值

智能化影視傳媒研究是教育信息化極為重要的應(yīng)用場(chǎng)景，人工智能技術(shù)不僅拓寬了影視傳媒教育的研究方向，同時(shí)也在技術(shù)手段、渠道搭建、傳媒倫理等層面發(fā)揮著重要作用。

1.消除數(shù)據(jù)鴻溝，發(fā)揮智能傳媒教育技術(shù)賦能和知識(shí)平權(quán)的雙重功能。影視傳媒研究是以實(shí)踐為基礎(chǔ)的理論性教學(xué)，以培養(yǎng)創(chuàng)新型和復(fù)合型人才為教育目標(biāo)。教育學(xué)者是影視文化傳播的驅(qū)動(dòng)者，因個(gè)體間存在傳播技能、信息儲(chǔ)備和交往行為方面的差異，造成影視傳媒教育具有嚴(yán)重的知識(shí)鴻溝。在影視研究學(xué)者步入算法教育的重要階段，智能教育平臺(tái)可通過(guò)讀取人的反饋改變?cè)械慕虒W(xué)模式，調(diào)整每一位受教育者的天賦類型。與此同時(shí)，教育學(xué)者能夠充分利用算法技術(shù)和人工智能手段，獲取定制化的影視資源和學(xué)習(xí)條件，以技術(shù)邏輯引導(dǎo)學(xué)習(xí)流程，用分析框架提高教學(xué)模式的理論性和可操作性，通過(guò)強(qiáng)化教與學(xué)的變革場(chǎng)景，激活文化創(chuàng)作的想象力和邏輯性思維，使科技創(chuàng)新在理性與感性、理論與實(shí)踐的引導(dǎo)作用下，從一般的理論教學(xué)形成智能媒介化的信息教學(xué)模式，從單向傳授轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向互動(dòng)的學(xué)習(xí)教育模式。

2.拓寬學(xué)習(xí)渠道，推動(dòng)教育形態(tài)從理論課堂到智能媒體教育課堂的變革。人工智能技術(shù)與影視教育教學(xué)的深度融合，正引發(fā)起一場(chǎng)新的教學(xué)革命。從教育手段和學(xué)習(xí)途徑上來(lái)看，原有的課堂教學(xué)已無(wú)法滿足理論和實(shí)踐的雙重需求，大數(shù)據(jù)催生出的智能化影視教育，在虛擬世界和現(xiàn)實(shí)世界間搭建起新的算法課堂，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化理論教學(xué)的概念，又通過(guò)具有超強(qiáng)運(yùn)算能力和通訊能力的技術(shù)手段協(xié)助實(shí)踐操作。例如，人工智能照相機(jī)作為輔助型的教學(xué)工具，被運(yùn)用于智慧課堂的攝影實(shí)踐教學(xué)中，借助云端技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)連接遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心，可以幫助不懂?dāng)z影技術(shù)的學(xué)習(xí)新手盡快了解電影拍攝的理論框架和基本技能，推動(dòng)教學(xué)場(chǎng)景從應(yīng)用性教學(xué)到智慧型課堂的氛圍建構(gòu)。人工智能與影視教學(xué)的跨界融合，成為智能傳媒教育進(jìn)行顛覆式創(chuàng)新的重要表現(xiàn)形式，教育形態(tài)正逐漸從智慧課堂過(guò)渡到智慧校園，從傳統(tǒng)的理論范式過(guò)渡到智慧媒體的應(yīng)用型范式，幫助構(gòu)建起新的學(xué)科話語(yǔ)體系。

3.重視傳媒倫理，推動(dòng)智能化影視傳媒教育價(jià)值觀和技術(shù)性的生成。人工智能是以追求效益為初心的理性工具，在技能研發(fā)階段尚未對(duì)倫理規(guī)范提出強(qiáng)制要求，技術(shù)倫理向來(lái)是人工智能難以逾越的一道鴻溝；影視傳媒教育則是以培養(yǎng)學(xué)生的倫理觀和價(jià)值觀為出發(fā)點(diǎn)，重視以道德審美為核心的理性意識(shí)。智能化傳媒教育將信息技術(shù)和影視教學(xué)進(jìn)行結(jié)合，使得理性工具得以同理性意識(shí)深度融合，人文關(guān)懷建立在技術(shù)作用之上，這既是培養(yǎng)受教育者核心價(jià)值觀的時(shí)代需要，亦是強(qiáng)化人工智能技術(shù)倫理的有效途徑。人工智能時(shí)代，強(qiáng)調(diào)智能化影視傳媒教育技術(shù)性和價(jià)值觀的生成，與其說(shuō)是建立在影視教育應(yīng)用場(chǎng)景上的技術(shù)倫理規(guī)范，不如說(shuō)是借信息技術(shù)完成對(duì)傳媒倫理和受教育者價(jià)值觀的理性建構(gòu)，讓人工智能發(fā)展緊密聯(lián)系意識(shí)形態(tài)和倫理道德問(wèn)題，加深技術(shù)手段和教育學(xué)習(xí)的彼此作用，從而獲得傳媒教學(xué)在倫理層面的共識(shí)。隨著傳媒影響力的逐步擴(kuò)大，以內(nèi)容為載體的影視教學(xué)活動(dòng)意味著要擔(dān)負(fù)起更重要的教學(xué)責(zé)任，學(xué)科研究核心價(jià)值觀的建設(shè)必須以注重傳媒倫理和技術(shù)倫理為教學(xué)基礎(chǔ)，重新建構(gòu)現(xiàn)有的倫理道德觀念，為人工智能技術(shù)注入價(jià)值觀的活的靈魂。

二、影視教育智能化發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題

人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，賦予影視傳媒教育極大的應(yīng)用價(jià)值，與此同時(shí)也面臨著潛在的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

1.灌輸式教育仍占據(jù)主流，智能化影視教學(xué)陷入價(jià)值認(rèn)知困境。在人工智能技術(shù)出現(xiàn)以前，理論+實(shí)踐的教學(xué)策略已經(jīng)成為一種固定的形態(tài)存在于傳統(tǒng)影視教學(xué)工作中，受教育者根據(jù)統(tǒng)一的培養(yǎng)目標(biāo)規(guī)劃自己的學(xué)習(xí)方式，包括影視創(chuàng)作及影視理論等相關(guān)課程都按照相同的培養(yǎng)模式進(jìn)行。由于教育主體對(duì)人工智能的認(rèn)知存在兩極分化的現(xiàn)象，過(guò)往只能夠通灌輸式對(duì)學(xué)生進(jìn)行強(qiáng)制教育，智能化影視教學(xué)則是處于小范圍內(nèi)的實(shí)踐和創(chuàng)新。對(duì)影視教育而言，理論與實(shí)踐是學(xué)習(xí)的內(nèi)容，繼承與創(chuàng)新才是研究的實(shí)質(zhì)。明確人工智能教育的價(jià)值認(rèn)知，從灌輸教育逐步邁向定制化教育，為高校的人才培養(yǎng)提供重要的智力支持，應(yīng)當(dāng)是影視教育智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的著力點(diǎn)。

2.智能教育應(yīng)用場(chǎng)景缺乏思考，其深度和廣度有待進(jìn)一步挖掘。當(dāng)前，智慧課堂、智慧校園的出現(xiàn)奠定了智能傳媒教育的基本雛形，依靠大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)支撐的智能傳媒教育，在平臺(tái)搭建層面已出現(xiàn)顯著性成果，但對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的深度和廣度挖掘還存在明顯問(wèn)題。影視教育智能化應(yīng)當(dāng)以追求個(gè)性化和定制化教育為目標(biāo)，崇尚的是終身學(xué)習(xí)的教學(xué)理念，不應(yīng)當(dāng)將人工智能技術(shù)僅局限于傳統(tǒng)的教學(xué)課堂，除了要從“線下”走向“線上”，還需要考慮到以人機(jī)交互為主要形態(tài)的教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景，挖掘人工智能教育更多的應(yīng)用情境和展現(xiàn)方式，從而對(duì)影視課堂的理論與實(shí)踐教學(xué)價(jià)值提供合理的在場(chǎng)性證明。

3.專業(yè)壁壘依然存在，智能化教學(xué)成果馬太效應(yīng)極為明顯。智能教育世界要求培養(yǎng)更加多元化的應(yīng)用型人才，但人工智能的馬太效應(yīng)逐漸滲透到影視傳媒教育工作中，也會(huì)導(dǎo)致教學(xué)成果受到出現(xiàn)嚴(yán)重的失衡現(xiàn)象，難以滿足高校對(duì)人才培養(yǎng)的多元化需求。作為藝術(shù)研究的影視教學(xué)活動(dòng)，其科學(xué)精神和創(chuàng)新實(shí)踐同樣重要。尤其在媒介融合背景下，要想推進(jìn)受教育者從“影視學(xué)者”逐漸過(guò)渡到“影視作者”，人工智能不僅需要滿足師生的定制化教學(xué)任務(wù)，還應(yīng)當(dāng)破除專業(yè)和行業(yè)的壁壘，對(duì)其相關(guān)聯(lián)的學(xué)科和傳媒領(lǐng)域進(jìn)行合作，才能夠改變當(dāng)前智能化影視教育在教學(xué)模式上面臨的不足，不斷為社會(huì)輸送更多的應(yīng)用型人才。

三、影視教育智能化發(fā)展的轉(zhuǎn)型實(shí)踐

面對(duì)智能傳媒教育的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，影視專業(yè)更應(yīng)當(dāng)立足于自身的教育發(fā)展特色，從人才培養(yǎng)模式、應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)、教育資源整合等方面，推進(jìn)影視教育智能化發(fā)展的轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

1.從“灌輸教育”走向“精準(zhǔn)教育”，創(chuàng)建新的人才培養(yǎng)模式。智能傳媒教育范式的自主性建構(gòu)，應(yīng)當(dāng)立足于對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)效率和人才培養(yǎng)模式的顛覆?；诋?dāng)前影視傳媒智能化發(fā)展在人才培養(yǎng)模式層面的不足，其轉(zhuǎn)型實(shí)踐需要從受教育者的個(gè)性化需求出發(fā)，在師生、家長(zhǎng)和社會(huì)的通力合作下，創(chuàng)建新的人才培養(yǎng)模式，利用碎片化學(xué)習(xí)完成系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)過(guò)程，逐漸從“灌輸式教育”走向“精準(zhǔn)化教育”。例如，人工智能時(shí)代對(duì)影視學(xué)生的培養(yǎng)更趨向于“以個(gè)人為導(dǎo)向的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)”，通過(guò)前期對(duì)受教育者的大數(shù)據(jù)整理，對(duì)每一位同學(xué)的邏輯性、想象力、創(chuàng)造性和溝通能力等進(jìn)行分析，從影視理論和影視創(chuàng)作兩大方向出發(fā)對(duì)受教育者形成定制化的學(xué)生畫(huà)像，并提供針對(duì)性的智慧作業(yè)，幫助教師采集學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)范化的信息管理。可以預(yù)見(jiàn)的是，智能傳媒時(shí)代，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”學(xué)習(xí)模式的生成，在推動(dòng)知識(shí)平權(quán)化等方面發(fā)揮重要價(jià)值，成為影視教育智能化追求的重要轉(zhuǎn)型路徑。

2.從“課堂缺席”走向“課堂在場(chǎng)”，打造新的傳媒教育平臺(tái)。人工智能不僅要改變傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式，同樣也應(yīng)當(dāng)提供更加多元化的學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景。過(guò)去的影視研究多局限于單一的課堂場(chǎng)景，采用課上理論和課下實(shí)踐的方式進(jìn)行授課，完成影視教學(xué)的閉環(huán)。人工智能時(shí)代，影視傳媒教育應(yīng)當(dāng)調(diào)整原有的受教育模式，通過(guò)搭建合理的人工智能應(yīng)用平臺(tái)，可以巧妙地將課堂場(chǎng)景與智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)，為受教育者提供更加多樣性的教學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景，從而實(shí)現(xiàn)成長(zhǎng)課堂的“在場(chǎng)共生”。例如，人工智能可以帶動(dòng)影視制作的推陳出新，通過(guò)搭建智慧超媒體系統(tǒng)，將電影屏幕從影院搬到校園，自動(dòng)生成無(wú)窮界面。與此同時(shí)，影視傳媒的智能化還可以幫助教師自動(dòng)生成電影梗概，將理論性教學(xué)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢暬蜗?，使電影理論同定制化的影像人物之間建立匹配關(guān)聯(lián)，讓教育場(chǎng)景從線下逐步延伸到線上，為影視研究提供重要的云服務(wù)。

3.從“媒教分離”走向“共建合作”，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)研學(xué)的自主對(duì)接。影視教育智能化發(fā)展的最終目的是為了尋求理論與實(shí)踐的融和，幫助構(gòu)建起傳媒教育和傳媒業(yè)界的良性生態(tài)關(guān)系。傳媒教育智能化也可以全面提高受教育者的學(xué)習(xí)效率和工作效率，通過(guò)優(yōu)化教育資源，帶動(dòng)影視內(nèi)容的高質(zhì)量生產(chǎn)、影視人才的高質(zhì)量創(chuàng)作。因此，從“媒教分離”走向“共建合作”，引導(dǎo)產(chǎn)研學(xué)的自主對(duì)接也成為了影視教育智能化轉(zhuǎn)型實(shí)踐的有效探索。未來(lái)的影視傳媒發(fā)展，能夠抓取海量資源建構(gòu)獨(dú)立的影像景觀模型，為機(jī)器人參加藝考創(chuàng)造可能性，并且也可以緊抓電影內(nèi)容的智能化生產(chǎn)，從前期的電影腳本自動(dòng)化寫(xiě)作到后期的虛擬演員個(gè)性化定制，系統(tǒng)均可以對(duì)劇本創(chuàng)作、電影拍攝等課程進(jìn)行精準(zhǔn)化評(píng)估，從中篩選出符合影視公司要求的作品，進(jìn)入后續(xù)的市場(chǎng)化操作。

人工智能的倫理思考范文第2篇

什么是算法？

算法是指由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的一系列獨(dú)立的指令和動(dòng)作。從初始狀態(tài)和初始輸入開(kāi)始，這些指令描述了完整的計(jì)算步驟――通過(guò)一系列有限的、確切的指令，產(chǎn)生并輸出答案和數(shù)據(jù)，最終止于結(jié)束狀態(tài)。

人工智能的算法是一套利用機(jī)器智能解決問(wèn)題的復(fù)雜手段。過(guò)去，我們給計(jì)算機(jī)下達(dá)規(guī)則式的指令來(lái)解決問(wèn)題；現(xiàn)在，我們只要告訴計(jì)算機(jī)想解決的問(wèn)題，它就可以自行選擇算法來(lái)解決問(wèn)題――這便是人工智能帶來(lái)的根本性變革。

人工智能最重要的是學(xué)習(xí)能力，即根據(jù)機(jī)器以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)不斷優(yōu)化算法。第一次人工智能的浪潮始于上世紀(jì)70年代，當(dāng)時(shí)的人工智能算法采用的是符號(hào)邏輯推理規(guī)則，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)表征。由于缺乏自我學(xué)習(xí)能力，那時(shí)的人工智能無(wú)法解決新領(lǐng)域中出現(xiàn)的問(wèn)題。第二代人工智能雖然在學(xué)習(xí)和感知能力上表現(xiàn)更佳，但由于當(dāng)時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不具備大量吸收訓(xùn)練數(shù)據(jù)的能力，與人類的水平仍有很大差距。

算法的發(fā)展

大約在10年前，深層與結(jié)構(gòu)化機(jī)器學(xué)習(xí)，或稱為深度學(xué)習(xí)的新范式，讓人工智能算法的智能程度越來(lái)越高。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法讓電腦學(xué)習(xí)的“知識(shí)”，要由人來(lái)設(shè)計(jì)并輸入，因?yàn)樾枰莆沾罅康膶I(yè)知識(shí)，導(dǎo)致特征工程成為機(jī)器學(xué)習(xí)的瓶頸。深度學(xué)習(xí)打破了這一瓶頸，通過(guò)多層結(jié)構(gòu)算法，機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)集的“特征”進(jìn)行篩選和提取，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練，最終獲得了提取抽象概念的能力。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)等讓人工智能技術(shù)再次迎來(lái)發(fā)展的拐點(diǎn)，計(jì)算機(jī)的算法也越來(lái)越精進(jìn)。未來(lái)，計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言的應(yīng)用還將大幅提高，電腦可以聽(tīng)懂、讀懂人類平常所用的語(yǔ)言，而不僅僅是機(jī)器指令。這樣，存在于互聯(lián)網(wǎng)和局域網(wǎng)中的海量信息，都可以成為深度學(xué)習(xí)的素材。

人工智能的倫理思考范文第3篇

關(guān)鍵詞：人工智能；犯罪主體；刑罰

新事物的發(fā)展會(huì)對(duì)社會(huì)原有規(guī)范產(chǎn)生沖擊，因此社會(huì)規(guī)范需要不斷調(diào)整來(lái)應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。人工智能的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)社會(huì)規(guī)范特別是刑法犯罪主體認(rèn)定、罪名設(shè)置等提出了深刻地挑戰(zhàn)。[1]面對(duì)這些刑法應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)值得我們深入思考。

一、人工智能對(duì)刑法傳統(tǒng)制度的沖擊

人工智能大致可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能階段。超人工智能在當(dāng)下來(lái)看太過(guò)科幻化，我們暫且不在本文中討論。弱人工智能具有超強(qiáng)的運(yùn)算和學(xué)習(xí)能力，但只能在人類設(shè)定的算法程序下實(shí)施著特定動(dòng)作；而強(qiáng)人工智能除了具備弱人工智能的優(yōu)點(diǎn)外還可能像人類一樣擁有自主意識(shí)。

（一）弱人工智能對(duì)刑法的影響

1.弱人工智能對(duì)犯罪主體認(rèn)定的沖擊。無(wú)人駕駛汽車造成的交通案件是人工智能對(duì)犯罪主體認(rèn)定提出挑戰(zhàn)的典型代表。無(wú)人駕駛技術(shù)參與的交通肇事與一般交通肇事在本質(zhì)上是一樣的，唯一的爭(zhēng)論焦點(diǎn)就在于人工智能可否成為交通事故的責(zé)任者。在現(xiàn)行刑法領(lǐng)域內(nèi)，犯罪都是“人”在實(shí)施的，這里的“人”指的是自然人和法人，從目前的刑法條文來(lái)看人工智能不是犯罪構(gòu)成要件中的“人”。[2]無(wú)人駕駛汽車可以完全由人工智能來(lái)操作，那么在“人”退居幕后的情況下交通肇事的行為是由誰(shuí)實(shí)施的呢？刑法學(xué)上刑事主體的歸責(zé)原則是“無(wú)行為無(wú)犯罪”，如今人工智能仍只是被視為高科技產(chǎn)品，違反交通法規(guī)并不是它的“本意”。既然其沒(méi)有支配行為的意志，將其認(rèn)定為犯罪主體在目前來(lái)看是不合適的。

2.弱人工智能對(duì)罪名設(shè)置的影響。弱人工智能在現(xiàn)階段仍被視為工具，它在特定程序的控制下“聽(tīng)命”于人類，這使其很容易被不懷好意之徒利用而成為“得力”的犯罪工具，但是由于人工智能的類人化特點(diǎn)使其與傳統(tǒng)的犯罪工具相比大相徑庭，例如有人利用人工智能進(jìn)行在現(xiàn)階段應(yīng)該如何定罪呢？我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)行刑法并沒(méi)有針對(duì)這種行為的罪名設(shè)置，根據(jù)罪刑法定原則無(wú)法對(duì)其定罪。

（二）強(qiáng)人工智能對(duì)刑法的影響

1.人工智能對(duì)主體責(zé)任判斷的沖擊。強(qiáng)人工智能可能像人類一樣擁有自主意識(shí)而被賦予主體資格獨(dú)立承擔(dān)刑事責(zé)任，而刑事責(zé)任的承擔(dān)需要分析積極因素和消極因素兩個(gè)方面，積極因素包括罪過(guò)（故意、過(guò)失）、目的等，消極因素包括責(zé)任阻卻事由等，所以說(shuō)刑事責(zé)任的判斷是需要分析主體的主觀意識(shí)的。而主觀意識(shí)往往是不可觀的，在傳統(tǒng)犯罪中我們可以通過(guò)客觀行為判斷出主體的主觀意識(shí)；而強(qiáng)人工智能體的算法邏輯和人類的思維邏輯可能是完全不同的，也就是說(shuō)我們無(wú)法通過(guò)客觀行為來(lái)判斷它的主觀意識(shí)，那么在這種情況下我們?cè)撊绾闻袛嗳斯ぶ悄艿闹饔^意識(shí)呢？

2.人工智能對(duì)刑罰制度的影響。人工智能從本質(zhì)上來(lái)講是由特定程序控制的計(jì)算機(jī)。鑒于人工智能心智和形體可分離的特殊性，一旦被賦予刑事主體資格，在人工智能觸犯刑法時(shí)要規(guī)制的是控制它行為的特定程序，而不是該程序的外在載體即計(jì)算機(jī)。因此我們對(duì)人工智能適用刑罰時(shí)，重點(diǎn)是如何限制其程序的自由或者剝奪其程序的生命等。簡(jiǎn)單的切斷電源、斷開(kāi)網(wǎng)絡(luò)或者單純地限制人工智能形體的自由，并不能達(dá)到規(guī)制人工智能的目的，因?yàn)槿斯ぶ悄艿某绦蚴怯深A(yù)先輸入的命令語(yǔ)句所決定的，以上措施可使人工智能體暫時(shí)無(wú)法工作但是其內(nèi)在特定程序并未改變，在接通電源和網(wǎng)絡(luò)或者解除對(duì)其自由地限制后很難保證其不會(huì)犯同樣的罪行。

二、人工智能時(shí)代刑法的制度重構(gòu)

（一）刑法對(duì)弱人工智能階段所產(chǎn)生問(wèn)題的回應(yīng)

1.刑法關(guān)于弱人工智能對(duì)犯罪主體認(rèn)定帶來(lái)的沖擊的回應(yīng)

以無(wú)人駕駛汽車造成的交通肇事案件為例，按照“無(wú)行為無(wú)犯罪”的傳統(tǒng)刑法規(guī)則原則來(lái)看，似乎傳統(tǒng)意義上的肇事者已經(jīng)“難覓蹤跡”了。[3]筆者認(rèn)為，可以從如下方面來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)犯罪主體認(rèn)定帶來(lái)的沖擊：

（1）以交通肇事罪追究無(wú)人駕駛汽車使用者的責(zé)任。在無(wú)人駕駛汽車的行駛中，雖然無(wú)人駕駛汽車主要靠車內(nèi)智能駕駛儀來(lái)實(shí)現(xiàn)車輛的行駛，但這并不是說(shuō)免除了使用者的一切注意義務(wù)，特別是車輛在情況復(fù)雜的道路上行駛時(shí)，使用者更要盡到注意義務(wù)，若是由于使用者未盡到注意義務(wù)造成重大交通事故，則可以交通肇事罪追究無(wú)人駕駛汽車使用者的責(zé)任。

（2）以產(chǎn)品犯罪追究無(wú)人駕駛汽車生產(chǎn)者和銷售者的責(zé)任。在現(xiàn)階段無(wú)人駕駛汽車仍被當(dāng)做產(chǎn)品來(lái)看待，那么無(wú)人駕駛汽車的生產(chǎn)者和銷售者就要為此承擔(dān)一定程度的產(chǎn)品質(zhì)量保證責(zé)任，如果不是由于現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，而是無(wú)人駕駛汽車存在質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致重大交通事故的發(fā)生，則可以生產(chǎn)銷售偽劣產(chǎn)品罪等產(chǎn)品犯罪來(lái)追究生產(chǎn)者和銷售者的責(zé)任。[4]

（3）由社會(huì)保險(xiǎn)來(lái)承擔(dān)責(zé)任。如果說(shuō)該事故是由于當(dāng)下技術(shù)瓶頸等非人為因素造成的，是社會(huì)發(fā)展所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。[5]那么此時(shí)可以選擇由社會(huì)保險(xiǎn)來(lái)承擔(dān)這份責(zé)任。

2.刑法關(guān)于弱人工智能對(duì)罪名設(shè)置影響的回應(yīng)。針對(duì)可能有人利用人工智能犯罪而法無(wú)明文規(guī)定的情況，在罪名設(shè)置方面有增設(shè)新的罪名或者對(duì)傳統(tǒng)刑法罪名進(jìn)行修正兩種方案。增設(shè)新的罪名如“濫用人工智能罪”等口袋罪名，在人工智能的外延尚未徹底界定清楚的情況下貿(mào)然增設(shè)口袋罪會(huì)顯得過(guò)于寬泛而無(wú)法準(zhǔn)確定罪量刑。鑒于此筆者認(rèn)為可以對(duì)傳統(tǒng)刑法罪名作出針對(duì)性修改使其可以囊括該種類型的犯罪行為，這樣就可以達(dá)到制裁此類犯罪維護(hù)社會(huì)秩序的目的。

（二）刑法對(duì)強(qiáng)人工智能階段所產(chǎn)生問(wèn)題的回應(yīng)

1.強(qiáng)人工智能階段刑法對(duì)人工智能主體責(zé)任判斷的回應(yīng)。上文中我們提到由于人工智能的特殊性我們可能無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)方式分析出它的主觀意識(shí)。[6]對(duì)于此筆者認(rèn)為，既然人工智能是由算法程序控制的，我們不妨通過(guò)探究算法邏輯并摸索出算法程序的特點(diǎn)，進(jìn)而通過(guò)分析人工智能的算法程序來(lái)判斷它的主觀意識(shí)，最終得出其應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的刑事責(zé)任。

2.強(qiáng)人工智能階段刑法對(duì)人工智能刑罰制度的回應(yīng)。由于人工智能體的特殊性，現(xiàn)行刑罰制度無(wú)法對(duì)其直接適用，因此我們需要?jiǎng)?chuàng)造出針對(duì)人工智能程序的特有刑罰。比如我們可以考慮通過(guò)更高級(jí)別的命令語(yǔ)句修改或者重新編寫(xiě)其程序，以此降低或者終止它的學(xué)習(xí)和運(yùn)算能力，這樣就可以達(dá)到規(guī)制人工智能程序的目的。

結(jié)語(yǔ)

人工智能已全面參與到我們的生產(chǎn)生活之中，并對(duì)我們的現(xiàn)行社會(huì)規(guī)范產(chǎn)生了深刻的影響，刑法作為人類社會(huì)穩(wěn)定的重要調(diào)節(jié)器受到了人工智能的多方面挑戰(zhàn)。因此刑法需要做出針對(duì)性的改變，盡量減少人工智能對(duì)人類社會(huì)造成的消極影響并讓其更好的服務(wù)于人類的當(dāng)下與未來(lái)。

參考文獻(xiàn) 

[1] 王軍：《人工智能的倫理問(wèn)題：挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)》，載《倫理學(xué)研究》2018年第4期。 

[2] 何麗：《基于人工智能視域下的法律主體研究》，載《政法學(xué)刊》2018年第3期。 

[3] 譚釗：《淺談無(wú)人駕駛汽車的前景和面臨的挑戰(zhàn)》，載《東方法學(xué)》2017年第8期。 

[4] 林偉杰：《產(chǎn)品質(zhì)量法釋義》，中國(guó)民藝出版社2006年4月版。 

[5] 林偉：《關(guān)于預(yù)防人工智能反叛的初步探討》，載《機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用》2017年第4期。 

人工智能的倫理思考范文第4篇

摘要

人工智能時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術(shù)應(yīng)對(duì)各類安全威脅，是國(guó)內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界共同努力的方向。本報(bào)告從風(fēng)險(xiǎn)演進(jìn)和技術(shù)邏輯的角度，將網(wǎng)絡(luò)空間安全分為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全和物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全三大領(lǐng)域；在此基礎(chǔ)上，本報(bào)告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應(yīng)安全架構(gòu)模型，從預(yù)測(cè)、防御、檢測(cè)、響應(yīng)四個(gè)維度，提出人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的具體應(yīng)用模式。與此同時(shí)，本報(bào)告結(jié)合國(guó)內(nèi)外企業(yè)最佳實(shí)踐，詳細(xì)闡釋人工智能賦能網(wǎng)絡(luò)空間安全（AI+安全）的最新進(jìn)展。最后，本報(bào)告提出，人工智能安全將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最大藍(lán)海，人工智能的本體安全決定安全應(yīng)用的發(fā)展進(jìn)程，「人工+「智能將長(zhǎng)期主導(dǎo)安全實(shí)踐，人工智能技術(shù)路線豐富將改善安全困境，網(wǎng)絡(luò)空間安全將驅(qū)動(dòng)人工智能國(guó)際合作。

目 錄

第一章 人工智能技術(shù)的發(fā)展沿革

(一) 人工智能技術(shù)的關(guān)鍵階段

(二) 人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)因素

(三) 人工智能技術(shù)的典型代表

(四) 人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用

第二章 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵與態(tài)勢(shì)

(一) 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵

(二) 人工智能時(shí)代網(wǎng)絡(luò)空間安全發(fā)展態(tài)勢(shì)

1、網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅趨向智能2、網(wǎng)絡(luò)空間安全邊界開(kāi)放擴(kuò)張3、網(wǎng)絡(luò)空間安全人力面臨不足4、網(wǎng)絡(luò)空間安全防御趨向主動(dòng)

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

(一) AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

(二) AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

(三) AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

第四章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用案例

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全篇

（一）病毒及惡意代碼檢測(cè)與防御

（二）網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)與防御

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

人工智能技術(shù)日趨成熟，人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用（簡(jiǎn)稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網(wǎng)絡(luò)空間各類威脅的響應(yīng)和應(yīng)對(duì)速度，而且能夠全面提高風(fēng)險(xiǎn)防范的預(yù)見(jiàn)性和準(zhǔn)確性。因此，人工智能技術(shù)已經(jīng)被全面應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域，在應(yīng)對(duì)智能時(shí)代人類各類安全難題中發(fā)揮著巨大潛力。

（一）AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

人們應(yīng)對(duì)和解決安全威脅，從感知和意識(shí)到不安全的狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)加以分析，針對(duì)威脅形態(tài)做出決策，選擇最優(yōu)的行動(dòng)脫離不安全狀態(tài)。類人的人工智能，正是令機(jī)器學(xué)會(huì)從認(rèn)識(shí)物理世界到自主決策的過(guò)程，其內(nèi)在邏輯是通過(guò)數(shù)據(jù)輸入理解世界，或通過(guò)傳感器感知環(huán)境，然后運(yùn)用模式識(shí)別實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、回歸等分析，并據(jù)此做出最優(yōu)的決策推薦。

當(dāng)人工智能運(yùn)用到安全領(lǐng)域，機(jī)器自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能有效且高效地幫助人類預(yù)測(cè)、感知和識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)，快速檢測(cè)定位危險(xiǎn)來(lái)源，分析安全問(wèn)題產(chǎn)生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識(shí)庫(kù)判斷并選擇最優(yōu)策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進(jìn)一步緩解和修復(fù)的建議。這個(gè)過(guò)程不僅將人們從繁重、耗時(shí)、復(fù)雜的任務(wù)中解放出來(lái)，且面對(duì)不斷變化的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境、異常的攻擊威脅形態(tài)比人更快、更準(zhǔn)確，綜合分析的靈活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行動(dòng)邏輯與安全防護(hù)的邏輯從本質(zhì)上是自洽的，網(wǎng)絡(luò)空間安全天然是人工智能技術(shù)大顯身手的領(lǐng)域。

（1）基于大數(shù)據(jù)分析的高效威脅識(shí)別：大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法提供源源動(dòng)能，使人工智能保持良好的自我學(xué)習(xí)能力，升級(jí)的安全分析引擎，具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)各種不確定環(huán)境的能力，有助于更好地針對(duì)大量模糊、非線性、異構(gòu)數(shù)據(jù)做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實(shí)現(xiàn)了對(duì)行為及動(dòng)因的分析，大幅提升檢測(cè)、識(shí)別已知和未知網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅的效率，升級(jí)精準(zhǔn)度和自動(dòng)化程度。

（2）基于深度學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)分析：人工智能的深度學(xué)習(xí)算法在發(fā)掘海量數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)聯(lián)方面表現(xiàn)突出，擅長(zhǎng)綜合定量分析相關(guān)安全性，有助于全面感知內(nèi)外部安全威脅。人工智能技術(shù)對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)安全要素和百千級(jí)維度的安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并融合、關(guān)聯(lián)分析，再經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)的綜合理解、評(píng)估后對(duì)安全威脅的發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，還能夠自主設(shè)立安全基線達(dá)到精細(xì)度量網(wǎng)絡(luò)安全性的效果，從而構(gòu)建立體、動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)和自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢(shì)感知體系。

（3）基于自主優(yōu)化的快速應(yīng)急響應(yīng)：人工智能展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)、思考和進(jìn)化能力，能夠從容應(yīng)對(duì)未知、變化、激增的攻擊行為，并結(jié)合當(dāng)前威脅情報(bào)和現(xiàn)有安全策略形成適應(yīng)性極高的安全智慧，主動(dòng)快速選擇調(diào)整安全防護(hù)策略，并付諸實(shí)施，最終幫助構(gòu)建全面感知、適應(yīng)協(xié)同、智能防護(hù)、優(yōu)化演進(jìn)的主動(dòng)安全防御體系。

（4）基于進(jìn)化賦能的良善廣域治理：隨著網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)涵外延的不斷擴(kuò)展，人類面臨的安全威脅無(wú)論從數(shù)量、來(lái)源、形態(tài)、程度和修復(fù)性上都在超出原本行之有效的分工和應(yīng)對(duì)能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對(duì)人的最高智慧的極限探索，也將拓展網(wǎng)絡(luò)治理的理念和方式，實(shí)現(xiàn)安全治理的突破性創(chuàng)新。人工智能不僅能解決當(dāng)下的安全難題，而通過(guò)在安全場(chǎng)景的深化應(yīng)用和檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，指明方向，推動(dòng)人工智能技術(shù)的持續(xù)變革及其更廣域的賦能。

（二）AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

人工智能以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)正在各類安全場(chǎng)景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場(chǎng)指標(biāo)來(lái)看，近幾年來(lái)人工智能安全市場(chǎng)迅速成長(zhǎng)， 公司在 2018 年的研究表明，在網(wǎng)絡(luò)安全中人工智能應(yīng)用場(chǎng)景增多，同時(shí)地域覆蓋范圍擴(kuò)大，將進(jìn)一步擴(kuò)大技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，因此人工智能技術(shù)在安全市場(chǎng)內(nèi)將快速發(fā)展，預(yù)計(jì)到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò) 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）可達(dá) 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場(chǎng)中人工智能》報(bào)告則認(rèn)為，2016 年 AI 安全市場(chǎng)規(guī)模就已達(dá) 29.9 億美元、2017 年更是達(dá)到 39.2 億美元，預(yù)測(cè)在 2025 年將達(dá)到 348.1 億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為 31.38%。而愛(ài)爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場(chǎng)研究報(bào)告，認(rèn)為到 2023 年人工智能在安全領(lǐng)域應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 182 億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為 34.5%。由于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)付網(wǎng)絡(luò)犯罪較為有效，因此機(jī)器學(xué)習(xí)作為單一技術(shù)將占領(lǐng)最大的一塊市場(chǎng)，到 2023 年其市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)可達(dá) 60 億美元。

除了傳統(tǒng)安全公司致力于人工智能安全，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在積極開(kāi)展人工智能安全實(shí)踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業(yè)務(wù)積極布局人工智能安全應(yīng)用。

（三）AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式

人工智能是以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)的綜合交叉學(xué)科，涉及技術(shù)領(lǐng)域眾多、應(yīng)用范疇廣泛，其知識(shí)、技術(shù)體系實(shí)際與整個(gè)科學(xué)體系的演化和發(fā)展密切相關(guān)。因此，如何根據(jù)各類場(chǎng)景安全需求的變化，進(jìn)行 AI 技術(shù)的系統(tǒng)化配置尤為關(guān)鍵。

本報(bào)告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應(yīng)安全架構(gòu)（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來(lái)分析安全場(chǎng)景中人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求，此架構(gòu)重在持續(xù)監(jiān)控和行為分析，統(tǒng)合安全中預(yù)測(cè)、防御、檢測(cè)、響應(yīng)四層面，直觀的采用四象限圖來(lái)進(jìn)行安全建模。其中「預(yù)測(cè)指檢測(cè)安全威脅行動(dòng)的能力；「防御表示現(xiàn)有預(yù)防攻擊的產(chǎn)品和流程；「檢測(cè)用以發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測(cè)、確認(rèn)及遏制攻擊行為的手段；「響應(yīng)用來(lái)描述調(diào)查、修復(fù)問(wèn)題的能力。

本報(bào)告將 AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式按照階段進(jìn)行分類和總結(jié)，識(shí)別各領(lǐng)域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應(yīng)用場(chǎng)景的安全需求及技術(shù)要求，結(jié)合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實(shí)現(xiàn)模式與適應(yīng)條件，揭示技術(shù)如何響應(yīng)和滿足安全需求，促進(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的自我進(jìn)化、自我調(diào)整，最終動(dòng)態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)空間不斷變化的各類安全威脅。

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

人工智能技術(shù)較早應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全領(lǐng)域，從機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及過(guò)程自動(dòng)化等到如今的深度學(xué)習(xí)，越來(lái)越多的人工智能技術(shù)被證實(shí)能有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防御：

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML， Machine Learning):在安全中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可增強(qiáng)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)能力，動(dòng)態(tài)防御攻擊，提升安全事件響應(yīng)能力。專家系統(tǒng)（ES， Expert System）：可用于安全事件發(fā)生時(shí)為人提供決策輔助或部分自主決策。過(guò)程自動(dòng)化 (AT， Automation )：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用較為普遍，代替或協(xié)助人類進(jìn)行檢測(cè)或修復(fù)，尤其是安全事件的審計(jì)、取證，有不可替代的作用。深度學(xué)習(xí)（DL， Deep Learning）：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛，如探測(cè)與防御、威脅情報(bào)感知，結(jié)合其他技術(shù)的發(fā)展取得極高的成就。

如圖 3 所示，通過(guò)分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，在四個(gè)層面均可有效提升安全效能：

預(yù)測(cè)：基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、可持續(xù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以提前研判網(wǎng)絡(luò)威脅，用專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估并建立安全基線，可以讓系統(tǒng)固若金湯。

防御：發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn)或漏洞后，可采用過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行加固。安全事件發(fā)生時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)還能通過(guò)模擬來(lái)誘導(dǎo)攻擊者，保護(hù)更有價(jià)值的數(shù)字資產(chǎn)，避免系統(tǒng)遭受攻擊。

檢測(cè)：組合機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等工具連續(xù)監(jiān)控流量，可以識(shí)別攻擊模式，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、無(wú)人參與的網(wǎng)絡(luò)分析，洞察系統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)，動(dòng)態(tài)靈活調(diào)整系統(tǒng)安全策略，讓系統(tǒng)適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境。

響應(yīng)：系統(tǒng)可及時(shí)將威脅分析和分類，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)或有人介入響應(yīng)，為后續(xù)恢復(fù)正常并審計(jì)事件提供幫助和指引。

因此人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，正在改變當(dāng)前安全態(tài)勢(shì)，可讓系統(tǒng)彈性應(yīng)對(duì)日益細(xì)化的網(wǎng)絡(luò)攻擊。在安全領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)也會(huì)帶來(lái)一些新問(wèn)題，不僅有人工智能技術(shù)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊等伴生問(wèn)題，還有如隱私保護(hù)等道德倫理問(wèn)題，因此還需要多種措施保證其合理應(yīng)用?？偠灾?，利用機(jī)器的智慧和力量來(lái)支持和保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全行之有效。

2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全

人工智能技術(shù)可被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域，參與網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容檢測(cè)與分類、視頻和圖片內(nèi)容識(shí)別、語(yǔ)音內(nèi)容檢測(cè)等事務(wù)，切實(shí)高效地協(xié)助人類進(jìn)行內(nèi)容分類和管理。面對(duì)包括視頻、圖片、文字等實(shí)時(shí)海量的信息內(nèi)容，人工方式開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理已經(jīng)捉襟見(jiàn)肘，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理層面已然不可替代。

在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域所應(yīng)用的人工智能技術(shù)如下：

自然語(yǔ)言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語(yǔ)音等人類創(chuàng)造的內(nèi)容，在內(nèi)容安全領(lǐng)域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對(duì)圖像進(jìn)行分析，進(jìn)行內(nèi)容的識(shí)別和分類，在內(nèi)容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術(shù) (VA， Video Analysis)：對(duì)目標(biāo)行為的視頻進(jìn)行分析，識(shí)別出視頻中活動(dòng)的目標(biāo)及相應(yīng)的內(nèi)涵，用于不良信息識(shí)別。

如圖 4 所示，通過(guò)分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全，在四個(gè)層面均可有效提升安全效能：

預(yù)防階段：內(nèi)容安全最重要的是合規(guī)性，由于各領(lǐng)域的監(jiān)管法律/政策的側(cè)重點(diǎn)不同而有所區(qū)別且動(dòng)態(tài)變化。在預(yù)防階段，可使用深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理進(jìn)行相關(guān)法律法規(guī)條文的理解和解讀，并設(shè)定內(nèi)容安全基線，再由深度學(xué)習(xí)工具進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并及時(shí)將結(jié)果向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理人員報(bào)告。

防御階段：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等工具可完善系統(tǒng)，防范潛在安全事件的發(fā)生。

檢測(cè)階段：自然語(yǔ)言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識(shí)別內(nèi)容，動(dòng)態(tài)比對(duì)安全基線，及時(shí)將分析結(jié)果交付給人類伙伴進(jìn)行后續(xù)處置，除此之外，基于內(nèi)容分析的情感人工智能也已逐步應(yīng)用于輿情預(yù)警，取得不俗成果。

響應(yīng)階段：在后續(xù)調(diào)查或留存審計(jì)資料階段，過(guò)程自動(dòng)化同樣不可或缺。

3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G 等技術(shù)的成熟，網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)生深刻變化，人、物、物理空間通過(guò)各類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫連接，由于涉及的領(lǐng)域眾多同時(shí)接入的設(shè)備數(shù)量巨大，傳感器網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能是高頻低密度數(shù)據(jù)，人工已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)，采用人工智能勢(shì)在必行。但由于應(yīng)用場(chǎng)景極為復(fù)雜多樣，可供應(yīng)用的人工智能技術(shù)將更加廣泛，并會(huì)驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)自身新發(fā)展。

情緒識(shí)別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數(shù)據(jù)獲得人類的情緒狀態(tài)，還可以通過(guò)文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態(tài)，在物理網(wǎng)絡(luò)中將應(yīng)用較為普遍，通過(guò)識(shí)別人類的情緒狀態(tài)從而可與周邊環(huán)境的互動(dòng)更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過(guò)軟件來(lái)溝通物理系統(tǒng)與數(shù)字世界。生物特征識(shí)別 (BO， Biometrics)：可通過(guò)獲取和分析人體的生理和行為特征來(lái)實(shí)現(xiàn)人類唯一身份的智能和自動(dòng)鑒別，包括人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別等技術(shù)。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協(xié)助人類識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)因素，讓人類在物理網(wǎng)絡(luò)世界中更安全。

人工智能的倫理思考范文第5篇

AI生長(zhǎng)

人工智能新近的發(fā)展似乎顯得太快，超出了人們的預(yù)期和適應(yīng)能力。2014年6月7日，正好是阿蘭?圖靈逝世60周年紀(jì)念日，聊天程序“尤金?古斯特曼”有爭(zhēng)議地通過(guò)了圖靈測(cè)試。此后宣稱通過(guò)圖靈測(cè)試的計(jì)算機(jī)頻頻出現(xiàn)。人們普遍相信，計(jì)算機(jī)模仿人類談話而不被察覺(jué)，徹底實(shí)現(xiàn)的一天即使現(xiàn)在還沒(méi)有到來(lái)，也為時(shí)不遠(yuǎn)了。

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論、控制、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的進(jìn)步在不同側(cè)面加強(qiáng)了人工智能，使它在一些特定的任務(wù)上打敗了人類。特斯拉的聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO馬斯克說(shuō)，計(jì)算機(jī)比人更適合開(kāi)車，“當(dāng)所有的車都知道自己該怎么開(kāi)的時(shí)候，讓人來(lái)操控兩噸重的致命機(jī)械太危險(xiǎn)了”。理智上我們不得不贊同他，但情感上似乎難以接受――世界的方向盤是否也和汽車的方向盤一樣，從此交到了計(jì)算機(jī)的手里？計(jì)算機(jī)冷笑一聲：“當(dāng)然是我們來(lái)控制世界，連方向盤都不需要?！?/p>

波普（K. R. Popper）的話在耳邊響起――客觀知識(shí)的世界，是人類創(chuàng)造的，卻是自主的，也會(huì)具有創(chuàng)造性。盡管他是在50年前（確切地說(shuō)是1967年）說(shuō)這番話的，此刻我們面對(duì)人工智能這一存在，“細(xì)思恐極”。

強(qiáng)人工智能――會(huì)自主行動(dòng)的機(jī)器人，會(huì)學(xué)習(xí)、自我改進(jìn)、像生物一樣進(jìn)化的機(jī)器人是迫在眉睫的現(xiàn)實(shí)嗎？對(duì)人工智能的擔(dān)心究竟只是精神自虐，還是伴隨著符合事實(shí)與邏輯的預(yù)測(cè)？如果是前者，不需要AI恐懼的人可以松一口氣，如果是后者，早早想出應(yīng)對(duì)之策才行。

兩種恐懼

分析起來(lái)，AI恐懼無(wú)非兩種，可以稱為“AI的客觀后果恐懼”和“AI的主觀意圖恐懼”。在兩種恐懼之前還有一種失落，因?yàn)闄C(jī)器比人能干，未來(lái)的電腦可能比人還聰明，人之為人的部分榮譽(yù)感被剝奪了。但這種失落很快就能適應(yīng)，人們?cè)缬薪?jīng)驗(yàn)――起重機(jī)比人力氣大，望遠(yuǎn)鏡比人看得遠(yuǎn)，計(jì)算器比人算得快，飛機(jī)還會(huì)飛呢。超越人能力局限的東西很多很多，只要它們被人掌握著，就不僅僅是對(duì)人能力的超越，而且是對(duì)人能力的延伸，能力再大也不用害怕。電腦真比人聰明了，就算有點(diǎn)失落，只要它們?yōu)槲覀兯?，?tīng)我們安排，總歸好處多多。況且“聰明”定義模糊，解微分方程，下棋，電腦都比人厲害，是不是就比人聰明了呢？也不能簡(jiǎn)單地下結(jié)論。

在客觀后果一側(cè)，討論的比較多的是就業(yè)問(wèn)題，擔(dān)心機(jī)器人或者軟件把人的工作崗位一批一批地?fù)屪?。工業(yè)生產(chǎn)不用說(shuō)，流水線工人是最先被機(jī)器人替代的，無(wú)人工廠不是什么科幻，而是既成事實(shí)。之后是服務(wù)業(yè)，有餐館嘗試用小型無(wú)人機(jī)上菜，也有機(jī)器快遞小哥，各種智能機(jī)器發(fā)明出來(lái)之后，大量留給人的服務(wù)崗位就會(huì)消失。如果你現(xiàn)在是倉(cāng)庫(kù)管理員，或者坐在高速公路入口發(fā)卡，趕緊準(zhǔn)備下一份工作吧。之后是企業(yè)中層，啟用各種交流軟件和自動(dòng)工作流程軟件，企業(yè)內(nèi)部上傳下達(dá)的事情少了，啟用商業(yè)智能軟件，輔助決策的參謀崗位也少了。之后是創(chuàng)造性工作，包括媒體工作，做主持人、做研究員、做建筑師，虛擬角色和軟件勝任愉快，連寫(xiě)文章、作曲、畫(huà)畫(huà)、導(dǎo)致失業(yè)不是人工智能負(fù)面后果的全部，擔(dān)心還包括健康問(wèn)題、非對(duì)稱戰(zhàn)爭(zhēng)等等。家里有了機(jī)器人服務(wù)員，人們衣來(lái)伸手飯來(lái)張口，只用當(dāng)一個(gè)沙發(fā)土豆就可以了。大量無(wú)人飛機(jī)和機(jī)器士兵，改變了戰(zhàn)場(chǎng)的倫理――優(yōu)勢(shì)一方?jīng)]有面對(duì)活人敵手的心理壓力，打起仗來(lái)點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，像打游戲；劣勢(shì)一方面抵御機(jī)器的進(jìn)攻，連敵人的面都見(jiàn)不著，憤怒的情緒可能導(dǎo)向更多恐怖極端手段，把戰(zhàn)火引向敵方非軍事人員。

這些對(duì)人工智能改變社會(huì)的推測(cè)大體合乎邏輯，但并不帶來(lái)太大的困擾。人工智能造成的負(fù)面后果會(huì)被它帶來(lái)的好處抵消，人們相信積極影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于消極影響，畢竟危險(xiǎn)的、繁重的和乏味的工作由機(jī)器人來(lái)承擔(dān)更合適。

在主觀意圖一側(cè)，AI恐懼的程度會(huì)高出幾個(gè)級(jí)別。人們擔(dān)心的是機(jī)器產(chǎn)生壓迫人、奴役人、消滅人的意圖和行動(dòng)。盡管這種擔(dān)心非常嚴(yán)肅，也不見(jiàn)得是杞人憂天，但此刻還不到真正需要恐懼的時(shí)候。就像看電影不能代替學(xué)物理一樣，面對(duì)AI發(fā)抖也不能代替冷靜的分析。確實(shí)沒(méi)有論據(jù)證明，只有生物才能產(chǎn)生意識(shí)，因此假設(shè)機(jī)器可能產(chǎn)生意識(shí)在科學(xué)上是“合法”的，但反過(guò)來(lái)，證實(shí)機(jī)器可能產(chǎn)生意識(shí)這個(gè)假設(shè)的論據(jù)，現(xiàn)在也還沒(méi)有出現(xiàn)。何必被一種可能性有多大都不知道的想法嚇破膽呢？除非你喜歡這種恐懼感，就像喜歡看鬼片一樣。

以“壞”自保

最近有三個(gè)“牛人”聊到這個(gè)話題。2016年4月，《三體》作者、科幻作家劉慈欣，百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)，對(duì)話“未來(lái)人工智能20年”。梁冬主持對(duì)話，扮演對(duì)人工智能的發(fā)展憂心忡忡的人。按照“AI的客觀后果恐懼”和“AI的主觀意圖恐懼”分類法梳理三個(gè)人的觀點(diǎn)，先說(shuō)主觀意圖一側(cè)。吳恩達(dá)的意見(jiàn)用一句歌詞就概括了，“一千年以后……”，他的意思是機(jī)器表現(xiàn)得像人一樣，成為有意識(shí)的物種，還早著呢，究竟會(huì)不會(huì)也不知道，何必?fù)?dān)心？梁冬說(shuō)，模仿鳥(niǎo)造飛機(jī)不成功，人類造出飛行機(jī)器其實(shí)用了和生物界不同的方案，因此造出思考機(jī)器也不必了解人腦，對(duì)人腦的無(wú)知根本不是人工智能的發(fā)展障礙。吳恩達(dá)和劉慈欣都表示同意。三位一致認(rèn)為，如果機(jī)器真成了物種，那也是人類的孩子，一開(kāi)始會(huì)模仿父母（即人類）的行為，如果機(jī)器變成了壞孩子，人類也沒(méi)別人可埋怨。劉慈欣說(shuō)，他特別“相信”人的“壞”，足以防范一個(gè)機(jī)器物種傷害人類自己。