法律、科技与社会题目以及个人向资料汇总
前言
2024届法科社分数构成：100%期末考试，包含四道简答题。
考试范围：九个不同的课堂主题和对应思考题。开学原告知学生会考《技术的本质》书本内容，但是到了期末又不提这个事情了。
由于过去时间太过久远，笔者已经忘记考试的具体题目。3和9一定是考了（印象比较深），标⭐的题目也是可能（？）考的题目吧。
笔者本门课最终成绩为95，主要还是记忆答案为主，复习资料为spoc平台回放/ppt+室友共同整理+AI归纳回答。
这篇文章内容只适用于2024年翟志勇老师的法律科技与社会课程，每年的内容可能会有变动，具体内容请以当时课程为准。如果这篇文章涉及学术诚信以及不可知问题，请与我取得联系，我将及时修改。
个人资料（自留）
技术是中立的吗？为什么？
技术的本质
技术是占有世界的媒介(如运用工具)，同时也是人类活动的一种形式，尤其是在社会化再生产
的范畴中，它涉及个体活动与社会关系的特定方面。技术不再是技术制成品和方法的总和，而是一种媒介，个体和社会的发晨过程伴随着它的可能性，但也是在它的界限和限制内进行，同时又反作用于此媒介。
技术形成了一个系统的、涵盖人类全部生活环境并对其打上深深烙印的维度。人所遇见的不再是个别的技术制成品，而是在一个被技术预基本设定的“第二自然”或“技术的结构体” 中活动。如作为社会“神经系统”的互联网。
技术中立:技术仅具有工具的特性，技术的开发和生产，包括前期的科学研究，在道德上都是中性的，也就是没有善恶问题，只有技术的使用和使用者才会有道德问题。
技术真的是中立的吗？答案是否定的，因为技术置身于社会中，具有社会性。
工具的法则:给一个小男孩一把锤子，他会发现他遇到的一切东西都需要敲打。——亚伯拉罕·卡普兰
我们成为我们所看到的东西，我们塑造工具，此后工具又塑造我们.——马歇尔·麦克卢汉
技术是否中立，是一个复杂且具有争议的问题。在回答这个问题之前，我们首先要明确“技术中立”的含义。技术中立论认为，技术本身是中性的，它既不包含善恶，也不具有道德属性，技术的善恶取决于使用者的意图和行为。 然而，这种观点在现实生活中面临着诸多挑战和质疑。
首先，技术并非完全中立，因为它是在特定的社会文化背景下被创造和发展的。 技术的产生和发展受到社会需求、文化价值观、经济利益等多种因素的影响。例如，在工业革命时期，蒸汽机的发明极大地推动了生产力的发展，但同时也带来了环境污染、工人剥削等问题。这表明，技术的创造和应用并非完全中立，而是与社会的经济结构、文化观念等紧密相关。技术的产生和发展往往是为了满足特定的社会需求和利益，而这些需求和利益本身就具有一定的价值取向和道德属性。其次，技术的设计和应用过程中蕴含着价值判断和道德选择。 技术的设计者和开发者在技术的创造过程中，需要做出一系列的选择和决策，这些选择和决策往往受到其价值观、伦理观念等的影响。 例如，在人工智能技术的发展中，算法的设计和数据的选择就蕴含着价值判断和道德选择。算法的设计者需要决定哪些因素应该被考虑，哪些因素应该被忽略，而这些决策往往受到其价值观和伦理观念的影响。如果算法设计者持有性别歧视、种族歧视等偏见，那么算法可能会在应用过程中产生不公平的结果。因此，技术的设计和应用并非完全中立，而是蕴含着价值判断和道德选择。
再者，技术的应用和传播会对社会产生深远的影响，这种影响具有一定的道德属性。 技术的应用和传播不仅会影响经济、政治、文化等各个方面，还会影响人们的价值观、行为方式等。例如，互联网技术的发展极大地改变了人们的生活方式和交流方式，但同时也带来了网络隐私泄露、网络暴力、信息过载等问题。这些问题的产生并非完全是技术本身的问题，而是与技术的应用和传播方式密切相关。技术的应用和传播会对社会产生积极或消极的影响，这种影响具有一定的道德属性，因此不能简单地认为技术是
中立的。此外，技术的中立性还受到使用者意图和行为的影响。 技术本身可能具有多种用途，既可以用于善良的目的，也可以用于邪恶的目的。例如，核能技术既可以用于发电，也可以用于制造核武器。技术的使用者可以根据自己的意图和行为选择技术的用途，从而使得技术具有不同的道德属性。然而，这并不意味着技术本身是中立的。因为技术的设计和应用过程中蕴含着价值判断和道德选择，技术的使用者在选择技术的用途时，也会受到技术本身所蕴含的价值观念和伦理观念的影响。因此，技术的中立性并非完全取决于使用者的意图和行为，而是与技术本身的设计和应用密切相关。
综上所述，技术并非完全中立，技术置身于社会中，具有社会性。 技术的产生和发展受到社会文化背景的影响，蕴含着价值判断和道德选择；技术的应用和传播会对社会产生深远的影响，这种影响具有一定的道德属性；技术的使用者在选择技术的用途时，也会受到技术本身所蕴含的价值观念和伦理观念的影响。因此，我们不能简单地认为技术是中立的，而应该在技术的设计、应用和传播过程中，充分考虑其可能带来的道德问题和社会影响，积极引导技术的发展方向，使其更好地服务于人类社会的发展和进步。
监控资本主义是一个不可避免的趋势吗？我们有什么办法改变它？
Shoshana Zuboff：到了二十一世纪，监控资本主义有了重大发现，使监控资本主义得以突破，生根发芽，蓬勃发展，这就是你可以借鉴人类经验的观点。私人经验，你可以把它拖到市场上，称之为行为数据。然后，用一些 增加附加值的应用程序，还有计算，用买卖创造全新的市场。基于不仅仅是销售行为数据，而且还出售行为数据中的计算推断和预测分析，让感兴趣的商业客户对我们现在将要做的事情下赌注，不久之后。这就是监控资本主义的本质。
监控资本主义的定义：一种通过行为数据提取和分析获利的新经济模式、数据的无意识采集与市场化。
我认为目前看来，监控资本主义是一个不可避免的趋势。
1. 技术进步的不可逆性
监控资本主义的核心基础是现代的数字技术，尤其是大数据、人工智能、物联网和云计算等技术。这些技术使得公司能够以前所未有的速度和精度收集、存储和分析个人数据。
- 数据的生产与收集：随着智能设备和互联网服务的普及，每个人在日常生活中的行为、兴趣、位置、社交互动等都能够被实时监测并转化为数据。这种数据量是庞大的，而且极为易于获取，尤其在社交平台、搜索引擎、电商平台等领域。
- 数据处理能力的提升：计算机处理能力和机器学习算法的不断进步，使得企业能够从这些海量数据中提取出精确的模式和趋势，并基于这些数据做出预测、优化营销，甚至操控消费者行为。
因此，技术本身的演进和普及，推动了监控资本主义的扩展。随着5G、人工智能等新技术的成熟，这种趋势可能会进一步加速。
2. 商业模式的利益驱动
目前，大多数互联网公司（如Google、Facebook、Amazon等）的盈利模式是基于广告。为了优化广告效益，这些公司需要获取大量用户数据，分析并预测用户行为，从而精准投放广告。
- 广告精准投放：通过用户数据分析，平台能够细化用户画像，定向投放广告，精准推送内容。这不仅能提高广告转化率，还能大大提高广告收入。与传统广告相比，数字广告的优势在于数据驱动和效果可量化，变得更加精准和高效。
- 用户数据的经济价值：用户数据，尤其是行为数据（点击、浏览、搜索历史等），已经成为一种极具经济价值的商品。通过这些数据，企业可以定制化服务、增强用户粘性，甚至通过深度分析预测用户的未来需求。因此，数据本身已经成为资本的一部分，而这种资本的积累已经嵌入到商业模型中，成为驱动企业发展的核心动力。
因此，监控资本主义的核心并非仅仅是技术的进步，而是资本驱动的商业模式。为了最大化利润，企业在采集和利用用户数据上有着强烈的动机，这种动机在现有的市场环境下非常难以消除。
3. 市场竞争的压力
在全球竞争日益激烈的商业环境中，各大企业为了获取竞争优势，倾向于不断优化其数据驱动的商业策略。对于许多科技公司而言，收集和利用数据并非可选项，而是生存和发展的必要条件。
- 竞争压力：当某一家公司通过精准的数据分析提升了用户粘性、提高了广告收入，其他公司为了跟进，往往不得不采取相似的做法。如果有公司能够通过数据掌握更多用户的需求，提供更加个性化的服务，它就会获得竞争优势。因此，数据收集和分析已经成为提高市场竞争力的关键手段。
- 网络效应：大多数互联网企业都拥有“网络效应”，即用户越多，平台的价值越大。在这种情况下，平台需要尽可能多地吸引用户，并从这些用户的行为中提取数据，以不断优化平台体验、广告精准度等。这就导致了数据的集中和对用户行为的高度监控，形成了“数据闭环”，进一步加强了监控资本主义的普遍性。
4. 社会接受度与技术依赖
随着科技渗透到人们生活的方方面面，社会对数据收集的接受度逐渐提高，很多用户并没有完全意识到自己在不知情的情况下被监控，或者即使意识到了，也缺乏有效的手段来反抗。
- 便利性与隐私妥协：大部分用户选择接受平台的隐私政策，因为换来的通常是某种便利，如个性化推荐、社交网络连接、方便的在线购物体验等。在许多情况下，用户愿意为“免费”服务提供自己的数据，从而形成了普遍的妥协。这种“隐私交换”也让监控资本主义得以持续和扩展。
- 技术依赖：我们对智能手机、社交平台、搜索引擎等服务的依赖日益加深，很多人把这些工具视为日常生活的一部分。依赖性让人们难以放弃这些便利的服务，而这些服务的提供商正是依赖于数据获取和监控来维持其经济模式。
因此，监控资本主义并不是简单的企业“主动去监控”，而是在一个技术驱动和市场激烈竞争的环境中，逐步成为了常态。用户在享受数字化服务的同时，也在无意中为这种监控模式提供了空间。
我们可以通过一定途径来改变监控资本主义：
加强隐私保护法规
目前，许多国家和地区已经开始在隐私保护方面采取措施。例如，欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）为个人数据的使用设定了严格的规定。通过推动和强化类似的法规，可以在一定程度上限制企业在个人数据收集上的过度行为，并保障用户隐私。加强公众意识与教育
提高公众对监控资本主义的认识和理解，是改变现状的重要一步。用户必须意识到自己数据的价值，如何控制和保护自己的数据，并且理解自己在使用各类平台时所承担的风险，要意识到自己可能正生活于监控资本主义中。只有当用户对自身数据拥有更强的控制权，监控资本主义才能受到有效遏制。技术向善的路径
通过更好的向善的技术来取代当前不向善的算法。当前的算法是由人创造出来的，而人在创造算法的时候会植入自己的价值观。因此未来如果由更好地、向善的技术被创造出来，被利用，改变目前社交媒体严重依赖的经济模式。
⭐学校是否有权使用人脸识别对学生进行考勤？为什么？
人脸信息属于敏感个人信息。
学校无权仅通过人脸识别对学生进行考勤而不提供其他考勤选项。学校考勤，强制人脸识别打卡都没有充分的必要性，不是说只有人脸识别才能进行考勤，不符合《个人信息保护法》的规定，因此学校不能打卡过程中生成的人脸信息这一敏感个人信息。所以学校无权使用人脸识别对学生进行考勤。
⭐什么是自动驾驶的电车难题？自动驾驶系统应该如何应对电车难题？
自动驾驶的“电车难题”是自动驾驶技术发展过程中面临的一个伦理困境，其名称来源于英国牛津大学学者菲利帕·福特于1967年提出的经典伦理难题——电车难题。在自动驾驶的背景下，这个难题被重新诠释为：当自动驾驶汽车面临不可避免的事故时，系统应该优先保护车内乘客还是路边行人？这一问题涉及到复杂的伦理判断和价值取向，引发了广泛的讨论和争议。首先，自动驾驶的“电车难题”反映了自动驾驶技术在面对紧急情况时的决策困境。自动驾驶汽车在行驶过程中可能会遇到各种突发状况，如前方突然出现障碍物或行人，而车辆无法及时避让或停下。在这种情况下，自动驾驶系统需要在极短的时间内做出决策，选择是保护车内乘客还是路边行人。这种决策不仅涉及到技术层面的判断，更涉及到伦理和道德层面的考量。如何在保护生命安全和维护社会公平之间取得平衡，是自动驾驶系统需要解决的关键问题。
其次，自动驾驶系统应该优先保护车内乘客还是路边行人，这个问题并没有一个简单的答案。一方面，从乘客的角度来看，他们购买了自动驾驶汽车或使用自动驾驶出行服务，支付了相应的费用，享有获得安全保障的权利。因此，从消费者权益的角度出发，自动驾驶系统应该优先保护车内乘客的生命安全。此外，如果自动驾驶汽车在事故中优先保护行人，可能会导致乘客对自动驾驶技术的信任度下降，进而影响自动驾驶汽车的市场推广和应用。
另一方面，从社会伦理的角度来看，路边行人的生命安全同样重要。行人作为交通参与者的一部分，他们的生命安全也应受到保护。如果自动驾驶系统在事故中优先保护车内乘客，可能会导致行人的生命安全受到威胁，这与社会公平和伦理原则相悖。此外，如果自动驾驶汽车在事故中优先保护乘客，可能会引发公众对自动驾驶技术的质疑和抵触，认为自动驾驶汽车在面对紧急情况时存在道德风险。
在解决自动驾驶的“电车难题”时，需要综合考虑多方面的因素。首先，技术层面的改进是关键。自动驾驶技术的发展应不断提高系统的感知、决策和控制能力，尽量避免出现无法避免的事故。通过优化传感器的性能、提升算法的智能性和可靠性，使自动驾驶汽车能够在各种复杂路况和突发情况下做出更加准确和合理的判断，从而减少事故的发生。
其次，法律法规的完善也是解决“电车难题”的重要途径。政府应制定相应的法律法规，明确自动驾驶汽车在事故中的责任归属和赔偿标准。例如，可以参考传统交通事故责任认定的规则，结合自动驾驶技术的特点，制定出一套科学合理的责任分担机制。同时，建立强制责任保险制度，将自动驾驶汽车纳入保险范围，为事故受害者提供及时有效的赔偿保障。
此外，社会伦理的引导和公众参与也至关重要。自动驾驶技术的发展应充分考虑社会伦理和道德规范，尊重和保护每一个交通参与者的生命安全。通过加强公众对自动驾驶技术的宣传教育，提高公众对自动驾驶汽车安全性的认识和信任，促进社会对自动驾驶技术的接受和理解。同时，鼓励公众参与到自动驾驶技术的伦理讨论中来，共同探讨和解决自动驾驶的“电车难题”。
综上所述，自动驾驶的“电车难题”是一个复杂而重要的问题，需要从技术、法律和社会伦理等多个层面进行综合考虑和解决。在自动驾驶技术不断发展的过程中，我们应积极寻求平衡各方利益的解决方案，努力实现自动驾驶汽车的安全、公平和可持续发展，为人类社会的进步和交通出行的改善做出贡献。
是否应该禁止或限制性爱机器人的研发、生产与销售？为什么？
支持的观点:
（不能忽视性的需求，并不是所有人可以满足）机器人可以给某些群体的人带来情感的补偿和满足。True Companion的CEO道格拉斯·海因斯(Douglas Hines)在接受BBC的采访时就说,“对于单身汉、离婚人士或丧偶者来说，这是一个选择性的解决方案。人们可以在没有真人交往的时候也找到快乐和满足感。
这可能会有助于不少社会问题的解决—很多社会难题的根源，就在于人的情感需求没有得到满足。比如当下不少国家面临着老龄化社会的困扰，老年人的生活备受孤独和寂寞的折磨，而机器人伴侣的存在可以消除老人的孤单。像荷兰、日本、比利时、法国的一些养老院已经引进了侣伴机器人，用以陪伴和照顾老年人。
（满足社会需求）机器人伴侣有助于解决与性相关的许多实际问题，一旦它们普及，就会减少少女堕胎、性传播感染、恋童癖犯罪、人口贩卖等的概率和风险。未来学家lan Yeoman与性学家Michelle Mars曾在学术期刊《Futures》中发表文章《机器人、男性和色情观光业》(Robots,men and sex tourism)对阿姆斯特丹“红灯区”进行了预测。该文指出，到2050年，性爱机器人将彻底颠覆“红灯区”现状。每年年轻女子的人口买卖都存在上亿美金的市场，性爱机器人出现于色情服务业，将会使色情行业人口贩卖的情况到本世纪40年代彻底消失。反对的观点:
（物化女性，买卖）英国德蒙福特大学(De Montfort University)研究机器人伦理的资深研究员凯瑟琳·理查德森(Kathleen Richardson)曾发起了一个名为“反对性爱机器人”(Campaign Against SexRobots)的运动。很多人认为机器人伴侣可以“解救”部分受害女性，但凯瑟琳则认为，性爱机器人会让女性的身体将进一步被物品化和商品化，由于与机器人的性行为并不是一种共同的体验，它“属于强奸文化”
（不想要感情）凯瑟琳还指出，过度专注机器人将“损害人类之间的情感共鸣能力”。这让人想起了是枝裕和的一部电影《空气人偶》。小望原本也只是硅胶，是一个中年大叔的泄欲工具，但突然有天，她有了灵魂，有了思想和知觉，有了人的心动。当中年大叔发现时，他不是欣喜，而是希望小望变回硅胶—中年大叔需要的只是一个替代品，一个不需要耗费精力去维系感情的纯粹泄欲工具，他已经厌倦了人，厌倦了与人发生联系。日本当代性爱文化研究者Agnès Giard认为:一方面，这种性爱玩偶是极度被动的物，它只能用来满足人的性欲;另一方面，为了激发人更为“身临其境”的宣泄自己的欲望，性爱机器人的质料和行为必须变得高度仿真，甚至她们的挑逗技术要比真人更为纯熟逼真。在这样一种人机互动的过程中，在性爱玩偶的持续刺激下，人的欲望逐渐和伦理和文化规范分离，变得更像机器所激发和创造的产物。而那些主动激发起人类性欲的性爱机器人反而变得更像人。
“主奴辩证法”可以简单概括为以下几个关键步骤:
自我意识的出现
- 黑格尔认为，自我意识的形成依赖于“他者”的存在。个体的自我意识(主体)不是孤立存在的，而是通过与他人的互动来确认自己的存在。
- 当两个自我意识相遇时，双方都会寻求通过“他者”的认同来确认自己的主体性。这种相遇本质上是对主导地位的竞争，双方都想通过支配对方来证明自身的独立性和自由。
主奴关系的产生
- 在这个相遇中，双方意识到要确立自身的独立性，必须通过对方的承认来实现，但同时又不愿意轻易放弃自己的主体性。
- 于是，出现了斗争:其中一方屈服并成为“奴隶”，另一方通过对“奴隶”的支配成为“主人”。奴隶向主人屈服承认主人的主体性，而主人则通过奴隶的服从来确认自己的主导地位。
主人的局限与依赖
- 表面上，主人通过这种关系确立了自身的独立性和自由，但实际上，主人陷入了一种矛盾的处境。主人通过奴隶的承认确认自己的主体性，但这种承认是被迫的，而非来自自由平等的对话。因此，主人的主体性是虚幻的、不完整的。
- 更重要的是，主人依赖奴隶的劳动来维持自己的生活和权力，这使得主人并没有完全独立自主，反而对奴隶产生了一种依赖。
奴隶的觉醒与转变
- 与主人不同，奴隶在服从和劳动的过程中获得了一种新的自我意识。奴隶通过劳动与自然相互作用，逐渐意识到自己能够通过劳动改变世界，也改变自己。这种创造性的劳动使奴隶逐步认识到自身的力量和价值。
- 在劳动过程中，奴隶逐渐超越了对主人的恐惧，并发现自己的独立性。奴隶开始意识到，真正的自由不是通过支配他人来实现的，而是在劳动和实践中体现自我价值。
自我意识的统一
- 最终，奴隶通过劳动和实践摆脱了对主人的依赖，获得了独立的自我意识。而主人则因对奴隶劳动的依赖和虚假的认同关系，失去了真正的独立性。
- 黑格尔通过这个辩证过程表明，真正的自由和自我意识不是通过支配他人，而是通过相互承认、创造性劳动和自我实践来实现的。
尽管性爱机器人本身不会通过黑格尔式的主奴辩证法来“反抗”或“觉醒”，但从技术依赖的角度来看，人类对性爱机器人的使用和依赖可能引发类似于“奴役”的情况。
技术依赖的风险:随着技术的进步，人类对性爱机器人的依赖可能会演变为一种心理或情感上的依赖。一些研究和讨论表明，过度使用性爱机器人可能导致人类在情感、亲密关系中失去对真实人类关系的需求或兴趣，这在某种程度上可能被视为一种自我奴役。人类使用者可能会因为追求技术提供的便捷满足感，而逐渐忽视复杂的人类互动和情感需求,
虚假自由:在主奴辩证法中，主人虽然看似掌握权力，但实际上依赖奴隶的劳动维持其主导地位。这种依赖使得主人的自由是虚假的。同样地，性爱机器人对使用者提供的“顺从”和“服从”可能让使用者感到掌控一切，但由于这些互动是单向的、非自主的，使用者的满足感和自我认同可能是浅薄的。性爱机器人的“服务”并没有通过相互承认的对话建立真实的主体性，因此使用者的自由和主体性也是不完整的。
对象化与工具化:性爱机器人作为满足人类欲望的工具，其存在可能强化了一种物化他人(特别是性对象化)的态度。如果性爱机器人被设计为符合特定的性别、身体特征或行为模式，那么使用者在长期使用中可能会强化这些物化和工具化的倾向，进而影响他们与真实人类的互动方式。这可能会阻碍人类之间的平等关系和相互承认。
情感与亲密关系的简化:性爱机器人简化了亲密关系中的复杂性和多样性，将关系归约为单纯的物理满足或虚拟互动。这种简化可能剥夺人类体验情感、共情和责任的机会，最终限制了个体的自我意识发展和社会关系中的自由性。
自我奴役的隐喻:虽然性爱机器人本身不能像黑格尔的奴隶一样觉醒，但如果人类开始将性爱机器人作为情感和性的主要依赖对象，那么可以说，人类成为了自己创造的技术的奴隶。这种依赖不仅局限于身体需求，还涉及情感和心理层面。过度依赖性爱机器人可能削弱个体的情感自主性和社会互动能力，使得人类失去了通过复杂的关系获得自我提升的机会。
什么是致命性自主武器？是否应该禁止或限制致命性自主武器的研发和使用？为什么？
自主武器：可以独立选择和攻击目标的武器，即在获取、跟踪、选择和攻击目标等‘关键功能’方面具有自主权。一旦启动，就可以“无需有意义的人类控制即可选择目标世家武力”。
致命性自主武器至少具备的两个特征：完全自主性（不需要人为控制）及致命性（对人员造成杀伤）。
我支持禁用LAWS武器，但不反对LAWS武器的发展。
中国认为，致命性自主武器系统应该包括但不限于以下5个基本特征:
第一，致命性，这意味着足够的有效载荷和手段是致命的。
第二，自主性，即在执行一项任务的整个过程中，没有人为的干预和控制。
第三，不可终止性，这意味着一旦开始就没有办法终止设备。
第四，滥杀滥伤效应，即该装置不受条件、情况和目标的限制，执行杀伤和致残任务。
第五，进化性，意味着通过与环境的交互，机器可以自主学习，以超出人类预期的方式扩展其功能和能力。
支持禁止LAWS
- 从道义角度支持禁止LAWS的观点认为，LAWS使夺走人的性命这种决策远离了人的判断，在道义上是无法接受的，因此必须禁止。
- 从法律角度支持禁止LAWS的观点认为，LAWS即便没有违背《国际人权法案》和《武装冲突法》的纸面条文，也违背了其精神，因此应该提前禁止。这些观点认为LAWS可能由于设计问题，在非法条件下对非作战人员发起攻击并造成死伤。
- 从战略角度支持禁止LAWS的观点认为，发展LAWS对一个国家的安全造成的损害可能大于收益，因为一旦研发出来，LAWS很容易扩数到潜在敌人手中。人工智能技术由于其数字化特性，十分便于散布和传播。
反对禁止LAWS
- 从道义角度反对限制LAWS的观点认为，禁止或约束LAWS的发展将对民用或军民两用技术的研究形成阻碍。还有观点认为政府通过LAWS来提升国防安全，可以更好地承担保护国家公民的道德责任。
- 从法律角度反对限制LAWS的观点认为，LAWS可以减少战时过度的附带损伤，使指挥人员有更多的信息来区分军事目标和民用目标，这些特点使其不违背《国际人权法案》。还有观点认为《国际人权法案》的精神不是关注武器本身，而是关注武器的使用方式，严格来说，即便使用的是LAWS，任何决策中指挥人员都是负有责任的。
- 从战略角度反对限制LAWVS的观点认为，LAWS能够提供相对于潜在对手的显著军事优势，可用于集群攻击或在无人员伤亡的情况下穿透敌方的防御，有利于国家安全。
（其中一个反对角度：LAWS是否真的能为国家带来安全？一旦被敌军/恐怖分子掌握了这种技术，可能会为国家带来危险）
支持管控LAWS
- 支持对LAWS进行管控而非禁止的观点，既认可LAWS及相关技术带来的潜在收益，也承认其使用可能引发的问题。他们建议禁止LAWS的战时使用，但不禁止其研发；禁止某些类型的LAWS或其技术特征；建立防止扩散框架。
（其中一个反对角度：不同于核武器，LAWS的研发更容易秘密进行，难以构建起防扩散的框架）
致命性自主武器宣言
- 人工智能随时准备着在军事领域扮演更重要的角色。因此，怎样界定可接受的AI使用范围，成为普通民众、决策者和领袖所面临的紧迫任务。
- 我们认同的是，人类个体生死的决定权，决不能交给机器。这一方面是出于道德层面的考虑“掌控他人生死”这件让人产生负罪感的事，绝不能由没有感情的机器做出。
- 另一方面，是强有力的实际因素:不受人类干涉、自主选择攻击目标的致命性自主武器，对于所有国家、个人而言都是极大的威胁。数千名AI学者一致认为，LAWS使得剥夺他人生命这-过程中的风险、可归责性与难度不复存在，它们将成为暴力活动中的强大工具，尤其当其与监控、数据系统相结合时。
- 与任何提供新功能的新技术一样，先进移动机器人的出现提供了滥用的可能性。不值得信任的人可能会利用它们来侵犯公民权利，或威胁、伤害或恐吓他人。一个特别值得关注的领域是武器化。
- 我们认为，在远程或自主操作的机器人上添加武器，向公众广泛提供，并能够导航到以前人们生活和工作中无法到达的地方，会带来新的伤害风险和严重的道德问题。这些新能力机器人的武器化应用也将损害公众对该技术的信任，从而损害它们将为社会带来的巨大利益。基于这些原因，我们不支持将我们的先进移动通用机器人武器化。
- 对于我们这些过去曾就这一问题发言的人，以及那些首次参与讨论的人，我们现在感到新的紧迫性，因为少数人明显地宣扬了他们将商用机器人武器化的初步努力，引起了近几个月来公众越来越多的关注。
⭐什么是算法歧视？形成的原因是什么？如果解决算法歧视问题？
算法歧视是指算法在决策过程中偏向特定人群或不公平地对待某些群体的现象。这种歧视通常源于数据偏差、算法设计中的隐含偏见或模型训练过程中对不同群体的差异性忽视。由于算法在招聘、贷款审批刑事司法和社交媒体推荐等场景中广泛应用，算法歧视的问题日益受到关注。
算法歧视的成因
数据偏差:算法主要依赖于训练数据，如果数据本身带有偏见，算法就可能继承并放大这些偏见。例如，如果招聘算法基于过去的招聘数据训练，而历史数据中男性求职者占据主导地位，算法可能会倾向于优先推荐男性，从而对女性求职者造成歧视。
设计偏见:开发者在设计算法时可能无意中融入个人或社会的偏见，导致算法对某些群体产生不公平的处理。例如，面部识别技术在识别白人脸部时通常比识别有色人种脸部更准确，部分原因在于训练数据集中有色人种的样本较少，从而影响了算法的公平性。反馈循环:在一些推荐系统中，用户的行为数据会不断反馈到算法中，形成“反馈循环”。这种反馈可能会逐渐放大原本的偏见。
如何解决算法歧视问题:
1.改进数据质量。使用更广泛的数据来源，覆盖不同的种族、性别和年龄群体。积极审查数据集中的潜在偏见，剔除可能导致歧视的数据。进行数据平衡处理，避免数据不均衡带来的误差。2.算法透明度与解释性:开发解释性算法，使得用户能理解算法的决策逻辑。公开算法的决策规则和数据处理流程，便于审查和监督。向用户提供可解释的反馈，以了解为什么做出特定的推荐或决策。
3.引入公平性评估和偏差测试:设置公平性指标和标准，以评估算法在不同群体中的表现差异。定期进行偏差测试，确保算法的公平性持续符合标准。使用公平性调整方法，如去偏算法(de-biasing在算法运行时自动修正偏差。algorithms)，
4.用户反馈和持续优化:允许用户标记算法的不公平现象，以便于追踪和优化。通过收集用户反馈不断更新算法，确保其适应多样化的需求。实行定期评估和调整，避免算法逐渐偏向某类用户或群体。
⭐在人工智能和大数据时代，个人隐私还存在吗？如何才能更好地保护隐私？
在人工智能和大数据时代，个人隐私面临着前所未有的挑战，但并非完全消失。随着技术的迅猛发展，数据的收集、存储和分析能力大幅提升，个人隐私信息的泄露风险也随之增加。如果有人想要从网上专门收集网上我们的数据，他可以给我们做一个完整的画像，从这个角度看，我们大概率没有个人隐私。然而，通过合理的管理和保护措施，我们仍然可以在一定程度上保护个人隐私。
首先，个人隐私在人工智能和大数据时代仍然存在，但其形态和范围发生了变化。 传统的隐私观念主要关注个人的私密空间和信息不被他人知晓和侵犯。而在人工智能和大数据时代，隐私的内涵扩展到了个人的数字足迹、行为习惯、偏好等多维度的信息。例如，社交媒体平台、电商平台、搜索引擎等通过收集用户的浏览记录、购物习惯、搜索关键词等数据，可以构建出详细的用户画像，从而实现精准的广告推送和个性化服务。这些数据虽然不是直接的私密信息，但它们反映了个人的偏好和行为模式，一旦被滥用或泄露，同样会对个人的隐私安全造成威胁。
其次，人工智能和大数据技术本身也具有保护隐私的潜力。 例如，通过数据脱敏技术，可以在数据收集和分析过程中去除或替换掉敏感信息，从而降低数据泄露的风险。此外，人工智能算法可以对海量数据进行分析和挖掘，发现数据中的异常行为和潜在威胁，提前预警和防范隐私泄露事件的发生。例如，在网络安全领域，人工智能可以实时监测网络流量和用户行为，及时发现并阻止黑客攻击和数据窃取行为，保护用户的隐私数据安全。
为了更好地保护个人隐私，在人工智能和大数据时代，需要从技术、法律、社会等多个层面采取综合措施。从技术层面来看，加强数据安全防护是保护个人隐私的关键。 首先，要提高数据加密技术，采用先进的加密算法对个人隐私数据进行加密存储和传输，确保数据在传输和存储过程中不被非法获取和篡改。其次，要完善访问控制机制，严格限制数据的访问权限，确保只有授权的人员和系统才能访问和使用个人隐私数据。此外，要加强对数据的审计和监控，实时记录和分析数据的访问和使用情况，及时发现和处理潜在的隐私泄露风险。
从法律层面来看，建立健全的隐私保护法律法规是保障个人隐私权益的基础。 要明确个人隐私数据的定义、范围和保护标准，规定数据收集、处理、存储和使用的法律要求和责任主体。同时，要加大对侵犯个人隐私行为的处罚力度，提高违法成本，形成有效的法律威慑。例如，我国已经出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，对个人隐私数据的保护做出了明确规定，为个人隐私权益的保护提供了法律依据。
从社会层面来看，提高公众的隐私保护意识和能力是保护个人隐私的重要途径。 要加强隐私保护的宣传教育，普及隐私保护知识，提高公众对个人隐私数据重要性的认识，增强公众的隐私保护意识。同时，要培养公众的隐私保护技能，教会公众如何正确使用网络和数字设备，避免泄露个人隐私信息。此外，要鼓励公众积极参与隐私保护的社会监督，对侵犯个人隐私的行为进行举报和抵制，形成全社会共同保护隐私的良好氛围。总之，在人工智能和大数据时代，虽然个人隐私面临着诸多挑战，但通过加强技术防护、完善法律法规和提高公众意识等多方面的努力，我们仍然可以有效地保护个人隐私，维护个人的合法权益和社会的和谐稳定。
⭐作为计算机专业的学生，你如何看待人工智能的未来？
人工智能的潜力与益处
加速科学进步：人工智能可以处理和分析大量复杂的数据，推动科学研究的快速发展。例如，在生物学领域，人工智能可以帮助研究人员分析基因序列，发现新的生物标志物和疾病机制，从而加速新药的研发和疾病的治疗。
促进经济增长：人工智能技术的应用可以提高生产效率和创新能力，推动经济的持续增长。例如，在制造业中，通过智能化的生产线和质量检测系统，可以实现更高效的生产流程和更优质的产品，降低生产成本，提高企业的竞争力。
改善生活质量：人工智能可以在医疗、教育、交通等多个领域提供更优质的服务，提高人们的生活质量。例如，在医疗领域，人工智能辅助的诊断系统可以为患者提供更准确的诊断结果和个性化的治疗方案；在教育领域，智能教育平台可以根据学生的学习情况提供个性化的教学内容和辅导建议，帮助学生更好地学习和成长。
人工智能面临的挑战与风险
数据隐私与安全问题：人工智能系统的运行依赖于大量的数据，如何确保这些数据的安全和隐私保护是一个重要挑战。数据泄露和滥用可能导致严重的社会问题，如个人隐私被侵犯、商业机密被窃取等。因此，需要加强数据安全管理，制定严格的数据保护法规和标准，确保数据的安全和合规使用。
就业结构变化：人工智能的发展可能会导致部分岗位的消失和新的就业机会的出现。一些重复性高、技能要求低的工作可能会被自动化取代，而对高技能、创新性人才的需求将增加。这将对劳动力市场产生深远影响，需要政府、企业和个人共同努力，通过教育和培训等方式，帮助劳动力适应新的就业环境，提升其技能和竞争力。
伦理与社会问题：人工智能的决策过程可能会受到算法偏见和不透明性的影响，导致不公平和歧视等问题。例如，如果人工智能系统在训练数据中存在偏见，那么其决策结果也可能带有偏见，从而对某些群体产生不利影响。此外，人工智能的广泛应用还可能引发社会伦理问题，如隐私权与知情权的冲突、责任归属问题等。需要加强人工智能伦理的研究和规范，确保人工智能的发展符合社会的伦理标准和价值观。
作为计算机专业学生的责任与机遇
不断学习与创新：作为计算机专业的学生，我们应该紧跟人工智能技术的发展趋势，不断学习新的知识和技能，提升自己的专业素养和创新能力。积极参与人工智能相关的研究和项目，探索人工智能在不同领域的应用和创新，为推动人工智能的发展贡献自己的力量。
关注社会影响与伦理问题：在学习和研究人工智能的过程中，我们应该关注其对社会的影响和伦理问题，思考如何在技术发展的同时，促进社会的公平和可持续发展。积极参与人工智能伦理的讨论和研究，提出自己的见解和建议，推动人工智能的健康发展。
跨学科合作与交流：人工智能的发展需要多学科的协同合作，我们应该加强与其他学科的交流与合作，如与心理学、社会学、伦理学等学科的交叉融合，共同探讨人工智能在不同领域的应用和影响，为解决人工智能发展中的复杂问题提供更全面的视角和解决方案。人工智能的未来发展充满机遇与挑战。作为计算机专业的学生，我们应该积极拥抱人工智能，努力学习和创新，关注其对社会的影响和伦理问题，为推动人工智能的健康发展和人类社会的进步贡献自己的力量。
