人工智能的社会伦理困境:提升效率、辅助与替代决策

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本文基于应用场景探讨人工智能的社会伦理困境,依据人机关系互动强度的高低将其划分为三个层面:在提升效率方面,人工智能解决信息不对称问题,却因信息冗余带来选择困境;提升生产效率的同时诱发结构性失业风险.在辅助决策方面,机器学习算法为公众提供个性化服务的同时加剧社会不公现象;基于预测的提前干预固然能够未雨绸缪,然而未发生即干预具有过度控制和有罪推定的嫌疑.在替代决策方面,模式识别、人机交互等提升技术可行能力的同时削弱人类实践能力;服务智能的深度应用解决社会发展的痛点,但是衍生的新交往模式使社会关系面临破改废立.为此,需要政府、企业和公众树立情景式的人机关系价值观,建立健全信息管理、失业保障和智能服务共享机制,确保公共干预以不侵害个体权利为前提,提升人类自主实践能力并构建健康有序新型社会关系.
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