人工智能伦理问题的现状分析与对策
中国网/中国发展门户网讯 人工智能（AI）是第四次产业革命中的核心技术，得到了世界的高度重视。我国也围绕人工智能技术制定了一系列的发展规划和战略，大力推动了我国人工智能领域的发展。然而，人工智能技术在为经济发展与社会进步带来重大发展机遇的同时，也为伦理规范和社会法治带来了深刻挑战。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出“分三步走”的战略目标，掀起了人工智能新热潮，并明确提出要“加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架”。2018年，习近平总书记在主持中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行的集体学习时强调，要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可控。要整合多学科力量，加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。2019年，我国新一代人工智能发展规划推进办公室专门成立了新一代人工智能治理专业委员会，全面负责开展人工智能治理方面政策体系、法律法规和伦理规范研究和工作推进。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中专门强调要“探索建立无人驾驶、在线医疗、金融科技、智能配送等监管框架，完善相关法律法规和伦理审查规则”。这些均体现了我国对人工智能伦理及其治理的密切关注程度和积极推进决心，同时也突出了这一问题的重要性。
当前人工智能伦理问题
伦理是处理人与人之间关系、人与社会之间关系的道理和秩序规范。人类历史上，重大的科技发展往往带来生产力、生产关系及上层建筑的显著变化，成为划分时代的一项重要标准，也带来对社会伦理的深刻反思。人类社会于20世纪中后期进入信息时代后，信息技术伦理逐渐引起了广泛关注和研究，包括个人信息泄露、信息鸿沟、信息茧房、新型权力结构规制不足等。信息技术的高速变革发展，使得人类社会迅速迈向智能时代，其突出表现在带有认知、预测和决策功能的人工智能算法被日益广泛地应用在社会各个场景之中；前沿信息技术的综合运用，正逐渐发展形成一个万物可互联、万物可计算的新型硬件和数据资源网络，能够提供海量多源异构数据供人工智能算法分析处理；人工智能算法可直接控制物理设备，亦可为个人决策、群体决策乃至国家决策提供辅助支撑；人工智能可以运用于智慧家居、智慧交通、智慧医疗、智慧工厂、智慧农业、智慧金融等众多场景，还可能被用于武器和军事之中。然而，迈向智能时代的过程如此迅速，使得我们在传统的信息技术伦理秩序尚未建立完成的情况下，又迫切需要应对更加富有挑战性的人工智能伦理问题，积极构建智能社会的秩序。
计算机伦理学创始人 Moore将伦理智能体分为4类：伦理影响智能体（对社会和环境产生伦理影响）；隐式伦理智能体（通过特定软硬件内置安全等隐含的伦理设计）；显示伦理智能体（能根据情势的变化及其对伦理规范的理解采取合理行动）；完全伦理智能体（像人一样具有自由意志并能对各种情况做出伦理决策）。当前人工智能发展尚处在弱人工智能阶段，但也对社会和环境产生了一定的伦理影响。人们正在探索为人工智能内置伦理规则，以及通过伦理推理等使人工智能技术的实现中也包含有对伦理规则的理解。近年来，越来越多的人呼吁要赋予人工智能机器一定的道德主体地位，但机器能否成为完全伦理智能体存在巨大的争议。尽管当前人工智能在一些场景下的功能或行为与人类接近，但实则并不具有“自由意志”。从经典社会规范理论来看，是否能够成为规范意义上的“主体”来承担责任，并不取决于其功能，而是以“自由意志”为核心来构建的。黑格尔的《法哲学原理》即以自由意志为起点展开。因此，当前阶段对人工智能伦理问题的分析和解决路径构建应主要围绕着前3类伦理智能体开展，即将人工智能定性为工具而非主体。
当前阶段，人工智能既承继了之前信息技术的伦理问题，又因为深度学习等一些人工智能算法的不透明性、难解释性、自适应性、运用广泛等特征而具有新的特点，可能在基本人权、社会秩序、国家安全等诸多方面带来一系列伦理风险。例如：人工智能系统的缺陷和价值设定问题可能带来公民生命权、健康权的威胁。2018年，Uber自动驾驶汽车在美国亚利桑那州发生的致命事故并非传感器出现故障，而是由于 Uber在设计系统时出于对乘客舒适度的考虑，对人工智能算法识别为树叶、塑料袋之类的障碍物做出予以忽略的决定。人工智能算法在目标示范、算法歧视、训练数据中的偏失可能带来或扩大社会中的歧视，侵害公民的平等权。人工智能的滥用可能威胁公民隐私权、个人信息权。深度学习等复杂的人工智能算法会导致算法黑箱问题，使决策不透明或难以解释，从而影响公民知情权、程序正当及公民监督权。信息精准推送、自动化假新闻撰写和智能化定向传播、深度伪造等人工智能技术的滥用和误用可能导致信息茧房、虚假信息泛滥等问题，以及可能影响人们对重要新闻的获取和对公共议题的民主参与度；虚假新闻的精准推送还可能加大影响人们对事实的认识和观点，进而可能煽动民意、操纵商业市场和影响政治及国家政策。剑桥分析公司利用 Facebook上的数据对用户进行政治偏好分析，并据此进行定向信息推送来影响美国大选，这就是典型实例。人工智能算法可能在更不易于被察觉和证明的情况下，利用算法歧视，或通过算法合谋形成横向垄断协议或轴辐协议等方式，破坏市场竞争环境。算法决策在社会各领域的运用可能引起权力结构的变化，算法凭借其可以处理海量数据的技术优势和无所不在的信息系统中的嵌入优势，对人们的权益和自由产生显著影响。例如，银行信贷中通过算法进行信用评价将影响公民是否能获得贷款，刑事司法中通过算法进行社会危害性评估将影响是否进行审前羁押等，都是突出的体现。人工智能在工作场景中的滥用可能影响劳动者权益，并且人工智能对劳动者的替代可能引发大规模结构性失业的危机，带来劳动权或就业机会方面的风险。由于人工智能在社会生产生活的各个环节日益广泛应用，人工智能系统的漏洞、设计缺陷等安全风险，可能引发个人信息等数据泄露、工业生产线停止、交通瘫痪等社会问题，威胁金融安全、社会安全和国家安全等。人工智能武器的滥用可能在世界范围内加剧不平等，威胁人类生命与世界和平……
人工智能伦理风险治理具有复杂性，尚未形成完善的理论架构和治理体系。人工智能伦理风险的成因具有多元性，包括人工智能算法的目标失范、算法及系统缺陷、受影响主体对人工智能的信任危机、监管机制和工具欠缺、责任机制不完善、受影响主体的防御措施薄弱等。人工智能技术和产业应用的飞速发展，难以充分刻画和分析其伦理风险及提供解决方案。这要求我们必须克服传统规范体系的滞后性，而采用“面向未来”的眼光和方法论，对人工智能的设计、研发、应用和使用中的规范框架进行积极思考和构建，并从确立伦理准则等软法开始，引领和规范人工智能研发应用。
关于人工智能的发展，我们既不能盲目乐观，也不能因噎废食，要深刻认识到它可以增加社会福祉的能力。因此，在人类社会步入智能时代之际，必须趁早从宏观上引导人工智能沿着科学的道路前行，对它进行伦理反思，识别其中的伦理风险及其成因，逐步构建科学有效的治理体系，使其更好地发挥积极价值。
人工智能伦理准则、治理原则及进路
当前全球人工智能治理还处于初期探索阶段，正从形成人工智能伦理准则的基本共识出发，向可信评估、操作指南、行业标准、政策法规等落地实践逐步深入，并在加快构建人工智能国际治理框架体系。
伦理准则
近几年来，众多国家、地区、国际和国内组织、企业均纷纷发布了人工智能伦理准则或研究报告。据不完全统计，相关人工智能伦理准则已经超过40项。除文化、地区、领域等因素引起的差异之外，可以看到目前的人工智能伦理准则已形成了一定的社会共识。
近年来，中国相关机构和行业组织也非常积极活跃参与其中。例如：2018年1月，中国电子技术标准化研究院发布了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出人类利益原则和责任原则作为人工智能伦理的两个基本原则；2019年5月，《人工智能北京共识》发布，针对人工智能的研发、使用、治理 3 个方面，提出了各个参与方应该遵循的有益于人类命运共同体构建和社会发展的15条原则；2019年6月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智能发展的8项原则，勾勒出了人工智能治理的框架和行动指南；2019年7月，上海市人工智能产业安全专家咨询委员会发布了《人工智能安全发展上海倡议》；2021年9月，中关村论坛上发布由国家新一代人工智能治理专业委员会制定的《新一代人工智能伦理规范》等。从发布内容上看，所有准则在以人为本、促进创新、保障安全、保护隐私、明晰责任等价值观上取得了高度共识，但仍有待继续加深理论研究和论证，进一步建立共识。
治理原则
美国、欧洲、日本等国家和地区在大力推动人工智能技术和产业发展的同时，高度重视人工智能的安全、健康发展，并将伦理治理纳入其人工智能战略，体现了发展与伦理安全并重的基本原则。
习近平总书记高度重视科技创新领域的法治建设问题，强调“要积极推进国家安全、科技创新、公共卫生、生物安全、生态文明、防范风险、涉外法治等重要领域立法以良法善治保障新业态新模式健康发展”。近年来，我国在应对新技术新业态的规制和监管方面，形成了“包容审慎”的总体政策。这项基本政策在2017年就已正式提出。在2020年1月1日起实施的《优化营商环境条例》第55条中更是专门规定了“包容审慎”监管原则：“政府及其有关部门应当按照鼓励创新的原则，对新技术、新产业、新业态、新模式等实行包容审慎监管，针对其性质、特点分类制定和实行相应的监管规则和标准，留足发展空间，同时确保质量和安全，不得简单化予以禁止或者不予监管。”这为当前人工智能伦理治理提供了基本原则和方法论。一方面，要注重观察，认识到新技术新事物往往有其积极的社会意义，亦有其发展完善的客观规律，应予以一定空间使其能够发展完善，并在其发展中的必要之处形成规制方法和措施。另一方面，要坚守底线，包括公民权利保护的底线、安全的底线等。对于已经形成高度社会共识、凝结在法律之中的重要权益、价值，在执法、司法过程中都要依法进行保护。这既是法律对相关技术研发者和使用者的明确要求，也是法律对于在智能时代保护公民权益、促进科技向善的郑重承诺。
治理进路
在人工智能治理整体路径选择方面，主要有两种理论：“对立论”和“系统论”。
“对立论”主要着眼于人工智能技术与人类权利和福祉之间的对立冲突，进而建立相应的审查和规制制度。在这一视角下，一些国家和机构重点关注了针对人工智能系统本身及开发应用中的一些伦理原则。例如，2020年《人工智能伦理罗马倡议》中提出7项主要原则——透明、包容、责任、公正、可靠、安全和隐私，欧盟委员会于2019年《可信赖人工智能的伦理指南》中提出人工智能系统全生命周期应遵守合法性、合伦理性和稳健性3项要求，都体现了这一进路。
“系统论”则强调人工智能技术与人类、其他人工代理、法律、非智能基础设施和社会规范之间的协调互动关系。人工智能伦理涉及一种社会技术系统，该系统在设计时必须注意其不是一项孤立的技术对象，而是需要考虑它将要在怎样的社会组织中运作。我们可以调整的不仅仅是人工智能系统，还有在系统中与之相互作用的其他要素；在了解人工智能运作特点的基础上，可以在整个系统内考虑各个要素如何进行最佳调配治理。当前在一些政策和法规中已有一定“系统论”进路的体现。例如，IEEE（电气与电子工程师协会）发布的《合伦理设计》11中提出的8项原则之一即为“资质”（competence），该原则提出系统创建者应明确对操作者的要求，并且操作者应遵守安全有效操作所需的知识和技能的原则，这体现了从对使用者要求的角度来弥补人工智能不足的系统论视角，对智能时代的教育和培训提出了新需求。我国国家新一代人工智能治理专业委员会2019年发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》中，不仅强调了人工智能系统本身应该符合怎样的伦理原则，而且从更系统的角度提出了“治理原则”，即人工智能发展相关各方应遵循的8项原则；除了和谐友好、尊重隐私、安全可控等侧重于人工智能开放和应用的原则外，还专门强调了要“改善管理方式”，“加强人工智能教育及科普，提升弱势群体适应性，努力消除数字鸿沟”，“推动国际组织、政府部门、科研机构、教育机构、企业、社会组织、公众在人工智能发展与治理中的协调互动”等重要原则，体现出包含教育改革、伦理规范、技术支撑、法律规制、国际合作等多维度治理的“系统论”思维和多元共治的思想，提供了更加综合的人工智能治理框架和行动指南。基于人工智能治理的特殊性和复杂性，我国应在习近平总书记提出的“打造共建共治共享的社会治理格局”的指导下，系统性地思考人工智能的治理维度，建设多元共治的人工智能综合治理体系。
我国人工智能伦理治理对策
人工智能伦理治理是社会治理的重要组成部分。我国应在“共建共治共享”治理理论的指导下，以“包容审慎”为监管原则，以“系统论”为治理进路，逐渐建设形成多元主体参与、多维度、综合性的治理体系。
教育改革
教育是人类知识代际传递和能力培养的重要途径。通过国务院、教育部出台的多项措施，以及联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的机遇与挑战》、《人工智能与教育的北京共识》13等报告可以看到，国内外均开始重视教育的发展改革在人工智能技术发展和应用中有着不可或缺的作用。为更好地支撑人工智能发展和治理，应从4个方面进行完善：普及人工智能等前沿技术知识，提高公众认知，使公众理性对待人工智能；在科技工作者中加强人工智能伦理教育和职业伦理培训；为劳动者提供持续的终身教育体系，应对人工智能可能引发的失业问题；研究青少年教育变革，打破工业化时代传承下来的知识化教育的局限性，回应人工智能时代对人才的需求。
伦理规范
我国《新一代人工智能发展规划》中提到，“开展人工智能行为科学和伦理等问题研究，建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架”。同时，还需制定人工智能产品研发设计人员及日后使用人员的道德规范和行为守则，从源头到下游进行约束和引导。当前有5项重点工作可以开展：针对人工智能的重点领域，研究细化的伦理准则，形成具有可操作性的规范和建议。在宣传教育层面进行适当引导，进一步推动人工智能伦理共识的形成。推动科研机构和企业对人工智能伦理风险的认知和实践。充分发挥国家层面伦理委员会的作用，通过制定国家层面的人工智能伦理准则和推进计划，定期针对新业态、新应用评估伦理风险，以及定期评选人工智能行业最佳实践等多种方式，促进先进伦理风险评估控制经验的推广。推动人工智能科研院所和企业建立伦理委员会，领导人工智能伦理风险评估、监控和实时应对，使人工智能伦理考量贯穿在人工智能设计、研发和应用的全流程之中。
技术支撑
通过改进技术而降低伦理风险，是人工智能伦理治理的重要维度。当前，在科研、市场、法律等驱动下，许多科研机构和企业均开展了联邦学习、隐私计算等活动，以更好地保护个人隐私的技术研发；同时，对加强安全性、可解释性、公平性的人工智能算法，以及数据集异常检测、训练样本评估等技术研究，也提出了很多不同领域的伦理智能体的模型结构。当然，还应完善专利制度，明确算法相关发明的可专利性，进一步激励技术创新，以支撑符合伦理要求的人工智能系统设计。
此外，一些重点领域的推荐性标准制定工作也不容忽视。在人工智能标准制定中，应强化对人工智能伦理准则的贯彻和支撑，注重对隐私保护、安全性、可用性、可解释性、可追溯性、可问责性、评估和监管支撑技术等方面的标准制定，鼓励企业提出和公布自己的企业标准，并积极参与相关国际标准的建立，促进我国相关专利技术纳入国际标准，帮助我国在国际人工智能伦理准则及相关标准制定中提升话语权，并为我国企业在国际竞争中奠定更好的竞争优势。
法律规制
法律规制层面需要逐步发展数字人权、明晰责任分配、建立监管体系、实现法治与技术治理有机结合。在当前阶段，应积极推动《个人信息保护法》《数据安全法》的有效实施，开展自动驾驶领域的立法工作；并对重点领域的算法监管制度加强研究，区分不同的场景，探讨人工智能伦理风险评估、算法审计、数据集缺陷检测、算法认证等措施适用的必要性和前提条件，为下一步的立法做好理论和制度建议准备。
国际合作
当前，人类社会正步入智能时代，世界范围内人工智能领域的规则秩序正处于形成期。欧盟聚焦于人工智能价值观进行了许多研究，期望通过立法等方式，将欧洲的人权传统转化为其在人工智能发展中的新优势。美国对人工智能标准也尤为重视，特朗普于2019年2月发布“美国人工智能计划”行政令，要求白宫科技政策办公室（OSTP）和美国国家标准与技术研究院（NIST）等政府机构制定标准，指导开发可靠、稳健、可信、安全、简洁和可协作的人工智能系统，并呼吁主导国际人工智能标准的制定。
我国在人工智能科技领域处于世界前列，需要更加积极主动地应对人工智能伦理问题带来的挑战，在人工智能发展中承担相应的伦理责任；积极开展国际交流，参与相关国际管理政策及标准的制定，把握科技发展话语权；在最具代表性和突破性的科技力量中占据发展的制高点，为实现人工智能的全球治理作出积极贡献。
（作者：张兆翔、谭铁牛，中国科学院自动化研究所；张吉豫中国人民大学法学院；《中国科学院院刊》供稿）
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
中国人工智能发展主要存在哪些制约因素，有哪些好的建议
发展存在诸多制约因素
1.中国缺乏对人工智能发展的长远规划和布局。美国已将人工智能作为国家战略，先后颁布了《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究与发展战略规划》、《人工智能、自动化与经济报告》等文件，明确了人工智能发展规划。中国政府也在积极营造良好的政策环境。虽然中国在制造业、互联网+、科技创新等战略规划中都提及了人工智能，但还没有专门针对人工智能的国家战略规划，人工智能的发展路径、时间表、路线图等还不清晰。目前在人工智能发展中，中国仍主要依靠科研机构和企业的自身力量，国家层面对人工智能长期投入、基础技术攻关及相关标准规范研究等还没有明确的规划和布局，不利于人工智能的全面推进。
2.中国人工智能技术和人才储备与美国存在巨大差距。美国企业在人工智能方面的研究和布局远早于中国，如微软1991年成立研究院开展人工智能研究，对重要领域的研究已超过25年；谷歌已成功推出开源机器学习平台，无人驾驶汽车测试里程已超过200万公里。反观国内，百度的人工智能研究始于2013年成立的深度学习研究院，阿里的人工智能布局尚局限在对大数据和云计算业务的支撑，腾讯也主要服务于内部互联网业务。美国科技巨头在前瞻性、源头性技术方面的布局和积累，极大地吸引了全世界专注前沿科技的精英。领英平台的数据显示，美国人工智能人才中拥有10年以上经验的比例接近50%，而中国不到25%。
3.中国人工智能市场集中在应用层面，深度学习能力不足。由于中国人工智能起步较晚、人才储备不足，研究和应用方向多集中在应用层面，对机器学习等基础技术重视不够。据统计，中国人工智能主要集中在语音和视觉识别技术方面，分别占比60%和12.5%；专注开发应用的公司较多，兼顾机器学习算法的公司只占29%；研究算法的公司业务也集中在计算机视觉和自然语言处理，致力于机器学习算法的只占9%，专注深度学习的公司更是凤毛麟角。这种市场和业务的集中，尤其是忽略基础技术或依靠少数企业发展基础技术，会引发后劲不足及依赖国外技术、平台、开发工具等问题，不利于人工智能的全面发展。
加速中国人工智能发展的建议
1.制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。将发展人工智能作为国家重大战略，把握机遇，明确人工智能科技投入的国家目标，协调各相关机构根据其职责、能力等确定发展重点，规划发展路线。促进不同研究领域企业的协调合作，在传统企业发展中引入人工智能技术，同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持，促进人工智能在各个行业的广泛应用。有效挖掘人工智能技术潜力，支撑行业长期稳健的发展，推动人工智能发展国家经济的同时服务社会发展。
2.提倡数据和研究成果共享，加速科技成果孵化。提倡高校与企业、高科技公司与传统企业、跨行业企业和机构之间的数据共享，使中国大数据的天然优势能够为人工智能行业所利用。加强人工智能科研与产业的结合，克服“企业数据和院校算法脱节”的产业发展瓶颈，引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性，并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通，开通绿色通道，加快孵化速度，弥补中美之间从科研到产品的发展差距。
3.重视基础技术和创新研究，加快核心人才培养。重视和加强前瞻性基础研究，鼓励多学科交叉创新研究，对感知技术、深度学习等基础技术研发给予政策和资金引导，大力扶持致力于机器学习算法和深度学习应用的企业，开发自主平台和工具。规范人工智能的学科设置和职业培训，针对人工智能基础技术和应用的需求，加大对从事基础技术和创新研发核心人才的培养力度，确保人才储备充足。鼓励采用产学研联动模式，从高校和科研机构向企业输送优秀人才和基础技术成果。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：中国AI人工智能发展史，大致分为三个发展阶段http://www.duozhishidai.com/article-8524-1.html人工智能的四大发展趋势，未来十年改变世界http://www.duozhishidai.com/article-7007-1.html人工智能的发展历程，是这样的http://www.duozhishidai.com/article-3571-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能存在的问题是什么（一）
人工智能的出现方便了我们大众的生活，自从出现了人工智能以后，人工智能得到了大家的关注以及各个行业的支持。人工智能就是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。但人工智能现在也是存在了很多的问题，具体问题都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。
现阶段，人工智能存在着十个问题，下面我们就给大家详细的介绍一下这些问题。
首先给大家介绍一下人工智能存在的第一个问题，那就是人工智能的模型甚至可能起作用，但往往是出于错误的原因。深度学习就是一个很好的例子。深度学习显然已经解决了物体识别问题，但是大量研究表明，深度神经网络能识别物体的原因与人类能观察到物体的原因大不相同。对于用图灵测试精神欺骗人类的人来说，这可能并不重要。但对于关注人工智能体处理非预期现实的能力的人来说，这是至关重要的。所以解决这个问题是至关重要的事情。
其次，人工智能在现实中不是游戏，智能是一种机制，它会进化以令智能体能够解决问题。由于智能是一种辅助我们玩规则不断变化的游戏的机制，因此很可能成为一种副作用，它能让我们玩有一套固定规则的实际游戏也就不足为奇了。构建在玩固定规则游戏时胜过人类能力的机器，跟构建一个能够玩规则不断变化的游戏的系统差得远了。所以这就需要我们重视人工智能。
第三个人工智能中存在的问题就是物理现实中有一些规则是不变的，也就是物理定律。我们用语言描述他们，并利用它们来做预测，从而建立文明。但是为了在这个物理环境中行动，这个星球上的每一种生物体都掌握了这些定律，并不需要语言。
第四个问题就是我们的视觉统计模型其实是非常不足的，因为它们仅依赖于某一时间的事物和人类指定的抽象标签进行识别。举一个例子，那就是深度神经网络能够看到数以百万计的苹果挂在树上的图像，但永远不可能发现万有引力定律。
我们在这篇文章中给大家介绍了很多关于人工智能会出现的问题，只有认清楚这些问题，我们才能更好地利用人工智能，在下一篇文章中我们继续给大家介绍人工智能存在的其他问题。
人工智能领域存在的问题
Ubuntu20.04安装docker朝雨菌:我的Ubuntu22.0只能同官方的软件源下载，中国科技大学的下了就提示没有可用的软件包
泰勒展开式玮.238:大佬我想问下（x-x0）这个怎么理解啊？
泰勒展开式这个人没有起名字:牛掰
泰勒展开式Lazy_doy:漂亮，就喜欢这样的文案！
Ubuntu20.04安装dockersimanstar:收藏，直接复制粘贴就完事了
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题一、引言近年来，随着大数据基础设施建设以及人工智能技术的发展，社会中涌现出许多新技术，给人们带来更便捷的生活。但与其共生的道德风险问题也日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来的伦理结果的不确定性，其既有主观因素也有客观因素，具体表现有道德算法风险、道德决策风险、隐私数据泄露风险等。风险主要成因有技术主体、政治、经济、文化等社会因素。结合当下大数据驱动的人工智能算法特点，如何运用风险治理思想分析其背后的工程伦理问题对人工智能领域发展具有重要意义。
二、人工智能时代的当下在1956年达特茅会议中AI这个概念被提出，经历数次低谷与发展浪潮，人工智能再次活跃在大众的视野中，并且以更完备的生态以及更强的活力积极改变我们的生活。在如今的人工智能浪潮中，深度学习因为其能够胜任更复杂、更庞大的场景而成为主流。
在AI的应用层面，随着大数据基础设施建设的日趋完备，人工智能孕育出许多产业，如：数据挖掘、人脸识别、语音识别、自动驾驶等。同时医疗卫生、交通运输、仓储物流、游戏等行业都已经或正在接受人工智能的优化。
2019年11月11日24时整，“双11”全天的物流订单量达到创纪录的12.92亿元，物流订单量迎来了“爆炸式”的增长。“双11”全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，是二季度以来日常处理量的3倍，同比增长28.6%，再创历史新高。而在其背后做支撑的是一套完整的基于大数据的人工智能系统。
目前，百度、阿里、腾讯、谷歌等主流互联网公司正在大力投资人工智能相关产业与技术，而与此同时全球正有上千家公司全力押注人工智能，并且这个趋势依旧保持稳定增长的速度。
三、人工智能伦理问题日益凸显显然，在当下这个人工智能技术飞速发展的时代，人工智能技术的广泛应用为人类带来了显而易见的好处。但技术的进步不但扩大了人类对于技术的恐慌，同时也放大了由于某些技术缺陷和忽略道德伦理问题而带来的负面影响。
3.1忽略伦理问题下产生的算法歧视问题外卖作为当下快节奏生活的必需品，在其背后做支撑的是数以百万的外卖员和强大的人工智能系统。2020年9月8日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在互联网上被热议，文章指出：2016至2019年间，美团多次向配送站站长发送加速通知，3公里的送餐距离最长时限一再被缩短至38分钟；而根据相关数据显示，2019年中国全行业外卖订单单均配送时间较3年前减少了10分钟。外卖骑手在系统算法与数据的驱动下疲于奔命，逐渐变成高危职业——骑手为在算法规定的最长送餐时限内完成送餐任务无视交通规则，不断提高车速。
许多伦理问题都是由于实践主体缺乏必要的伦理意识造成的，而外卖平台算法使得外卖骑手被“困在系统里”显然是工程的决策者以及管理者没有考虑相关的伦理问题所导致的。外卖平台作为一项服务消费者、向社会提供就业岗位的工程，其目的与其他类型的工程类似，均为满足人类在某方面的需求，但工程在向社会提供服务的同时不应当忽略工程风险问题。
3.2从风险与安全角度分析外卖平台工程风险的防范与安全分为工程的质量监理与安全、意外风险控制与安全和事故应急处置与安全三个方面，分析外卖平台的工程风险主要从意外风险控制和事故应急处置两方面展开。
3.2.1意外风险控制维度的工程风险外卖平台作为服务大众的工程项目，其受众人数巨大——外卖市场规模超6500亿元，覆盖4.6亿消费者，工程一旦出现意外风险控制不当的情况则对其受众造成无法估量的损失。在基于大数据的人工智能算法的训练过程中，算法训练结果会随着数据重心的整体偏移，从而导致外卖骑手不得不加快派送的速度进而风险增加。因此，为避免人工智能系统追求极致地无限制缩短派送最长时限，工程师和程序设计者在程序设计之初应当添加阈值以保证外卖平台背后的外卖骑手能够在遵守交通规则的前提下及时、安全地完成任务。
3.2.2事故应急处置维度的工程风险事故应急处理体现着工程负责人、相关利益反对工程的理解程度。应对工程事故，应当事先准备一套完整的事故应急预案，保证迅速、有序地开展应急与救援行动，降低人员伤亡和经济损失。外卖骑手因忽视交通规则造成伤亡的事件并非最近才发生——2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，在上海，平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法伤亡。2018年9月，广州交警查处外卖骑手交通违法近2000宗，美团占一半，饿了么排第二。而外卖平台除口头告诫骑手之外并没有推出从根本处解决问题的措施，直到《人物》发表《外卖骑手，困在系统里》一文后外卖平台才相继推出多等5分钟的政策。
3.3从工程四要素角度分析外卖平台工程包括技术要素、利益要素、责任要素、环境要素以及伦理要素，接下来将从工程四要素中的技术、利益与责任这三个方面来展开。
3.3.1技术维度的道德风险基于算法和大数据的人工智能技术背后隐藏着风险。算法体现着工程师和程序设计者的思想，其政治立场和社会偏见都会不可避免的嵌入程序中。从大数据中诞生的人工智能系统通常会存在基于数据采样偏差带来的问题，而这类问题在后续的训练中不会被消除甚至可能被放大。因此，为消除算法与数据采用带来的偏见，工程师以及程序设计者在程序设计之初就应当消除主观偏见；同时在数据的处理方法中，应当极尽全力保证数据的准确，降低数据偏差带来的风险。
3.3.2利益维度的道德问题人工智能存在威胁、侵犯人类利益的风险。从安全角度来说，人工智能应当对人类来说是安全的、可靠的、不作恶的。以外卖平台派单系统为例，外卖骑手在系统的算法歧视下被迫忽视交通规则，对骑手、对行人已经构成严重的安全隐患。因此，如何通过人工智能系统，在权衡各方利益、兼顾效率、保证安全的前提下实现利益最大化是人工智能系统需要解决的核心问题。
3.3.3责任维度的道德风险人工智能在价值选择困境与责任承担困境中存在风险。外卖平台派单系统在消费者对于外卖的时间要求与外卖骑手在派送过程中的风险问题之间面临抉择，系统应当尽量满足消费者的需求而忽视外卖骑手的安全，还是应当在尽量保护骑手的安全的前提下提高派送效率？在人工智能系统作为自主行为主体的情况下，系统会逐渐压缩骑手的安全空间。而在发生事故之后的责任鉴定中，系统并没有能力为自己的决策承担其相应的责任。
四、总结为避免人工智能出现无节制的追求极致从而导致技术、利益、责任等方面的道德风险，实现人类社会可持续发展的目标，人工智能的设计应当秉承着将人类健康、安全和福祉放在首位的原则。由外卖平台人工智能系统这一例所引发出来的思考，进一步提出以下建议：
1、工程设计之初应当强化工程负责人、管理者、工程师以及程序设计者的伦理意识。由于算法、工程体现着设计人员的思想，而相关人员对伦理方面的意识缺失必将导致缺乏伦理思想的工程存在缺陷。
2、强化工程相关人员的风险与安全意识。风险与安全始终是工程无法逃避的问题，针对风险可接受性进行完备分析与评估，并对一系列不可控意外风险制定相关预警机制与应急机制是控制风险、规避风险、妥当处理事故的唯一途径。
3、强化人类主导和监督能力。人类主导以及人为监督有助于人工智能系统不会走向极端，从而出现逻辑上无比正确却存在人类伦理问题的缺陷。
4、明确人工智能系统的责任归属。程序设计之初应当对程序设计者针对不同模块的设计明确责任归属，当下人工智能的发展远远没有达到成熟阶段，相应的人工智能系统也没有能力对其发展的不良后果负责，这个责任很自然的需要其背后的软件工程师、程序设计者、工程负责人以及管理者共同承担；人工智能系统在设计阶段明确责任归属有利于工程事故发生之后的责任归属划分；有利于在程序设计阶段强化工程师们的工程伦理意识。
从技术发展的角度来看，人工智能系统因其发展历史较短、技术成熟度低等原因远未达到可以完全信赖的地步。人工智能系统在设计中应考虑预防性安全措施来防范风险，减少不可接受的伤害。
人工智能背景下发展智慧农业存在的问题及对策
现阶段，国内能够有效查询农业信息的网站较多，但是这些网站的背后管理者均为政府，作用都是提供出各种类型的农业信息，网站版块的内容都是依照上级的要求开设的，大部分都是政策性和重复的内容。还有一些农业信息是一些作为农业信息的供给方且具有商业性质企业进行小规模的调查研究，要想获得这类信息就要支付高额费用，不适合普通老百姓。这些十分分散的官方和非官方农业信息的资源来源广泛，条件千差万别的采集环境，结构杂乱，缺乏统一标准的数据，不利于智慧农业的发展。
1.4智慧农业和商业发展联系不足
我国现在流行“互联网+”，这种模式发展的前景非常好，但现在的“互联网+”主要领域在商业领域。最早应用物联网技术用于农业生产的试点，虽然取得了较好的成绩，并在一些地方已经展开应用实践。但是如果在进行智慧化发展的过程中，依靠农户去收集相关的服务信息是不现实的。现阶段，在智慧农业技术发展过程中，商业化发展滞后的问题突出，这也就导致，农户急需的各种类型的智慧农业技术不能够得到较好地满足。
所以，如何将智慧农业更大范围地引入到我国农业发展过程中，如何选择出更为合适的地区，多数情况下均需要政府给予引导，没有充足的资金投入，没有自给自足的长远规划，没有利用剩余有价值的产品使资本能够得到循环发展的策略，这终究不是发展智慧农业的长久之计，或全面开展智慧农业的有效办法。
2．解决利用人工智能发展智慧农业存在问题的对策
2.1培养出专业的人工智能人才
培育专业人才主要要面向未来、面向市场，要坚持目前与未来、实践与理论相结合。首先，政府可以开设一些关于智慧农业的培训课程，先行培育出一批能够熟练运用人工智能开展智慧农业进行生产的实用人才。然后与初高中职业教育进行结合，开展关于智慧农业的专业、与智慧农业相关设备的应用专业和物联网的调控专业等。培养专业的人才要以学校为主，这样能够长远的培养关于智慧农业的技术型人才，还能够增加就业。此外，政府可以组织当地农业生产大户进行智慧农业的培训，在培训的过程中，注意选择的培训内容应当尽量做到符合受众的实际特点，防止出现不相符的问题，影响培训效果。
2.2农业规模化发展
实现智慧农业高效高产的必要条件，就是要设立具有优势地位的规模化农业发展基地，这是将农业发展为主导产业必须要满足的条件。国家应该结合我国环境各异、地域复杂的特点，重视区域性的分方向发展，因地制宜的发展农业，来进行农业规模的规划，制定出最优的结构。根据各个地区的实际情况建立具有区域特色、具体化和多模式的农业规模基地，达到农业规模化的运营。进一步达到增大产业经济的集中发展，建立具有特色的产业区和加大调控力度的边际效用。
2.3利用大数据进行收集信息
如今，是大数据的时代，流通利用更快捷的网络信息资源，造成网络体系杂乱无章，抽象且复杂的庞大信息数据，威胁到数据的隐私性和真实性。国家需要一方面促进农业的大数据发展；另一方面要从宏观调控角度制定出配套的法规政策，或者利用相关法律进行监督管理。让农业的大数据产业稳步发展，就需要相关部门机构为农业的发展提供优良环境，形成人才、技术等条件复合的保障体系，为农业的发展提供出更为充足的网络资源与信息服务。
2.4加强智慧农业和商业之间的合作
现在农业与互联网融合会给智慧农业带来一些特殊的商业发展路径，在符合时代背景下开拓新型农业。前期发展的智慧农业，采取让制造商和产品销售方进行入股，在这个过程中，也可以选择租赁融资的方式，有效破解智慧农业在发展初期存在的资金难题，这个过程中可以将政府农业部门和具体农户进行签订合作协议的方式，将可以共用的智慧农业设备引入到具体工作中，不仅有助于智慧农业的发展，也有助于降低发展智慧农业的成本。对于销售方，可以形成农贸市场与超市之间的合作，将其中的供给和需求不匹配的问题较好解决。同时，商业公司在发展过程中，还应当充分应用自身在资源和资本等方面的优势，大力推广智慧农业，不仅有助于形成良好的发展环境，还能提高农产品的生产经营效率，能够从根本上改变农业的生产者和农产品的消费者对传统的农业市场的观念，传统的农业组织体系得到改变，开创全新的智慧农业发展方向。
3．结语
我国的农业正在向智慧农业转型，智慧农业的应用模式就是将现代化的人工智能机械运用到基础农业的生产工作中。将智能云端系统连接到各个农业设备上，相互交换信息数据，能够有效提高生产管理的效率和设备的利用率，进而降低了人力资本。将自动驾驶与智能农业设备进行结合，从而达到24小时不间断的工作状态，农民可以从劳动者转变为管理者，从而达到用更小的精力获得更大收益。
（转自：《中国高新科技》杂志）
可查看各省市2021年最新农机补贴一览表
完
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结题报告中存在的问题怎么写
结题报告中存在的问题怎么写?存在的问题，是指本课题研究过程中还存在哪些问题，属于课题结题报告中的“内容”，可能会被单独展示，也可能会穿插在课题研究反思中。
在课题研究过程中，课题组的研究工作，有做得好的，也有做得不足的，或者通过本课题研究发现了具体的问题或者自己的思想意识有什么改变。这些问题，可能就是进一步需要探索的方向。而存在的问题是什么，与课题本身有关，会因课题不同而有所不同。
结题报告中存在的问题到底该怎么写，本文举3个例子，希望对大家有帮助。
例1：
由于时间及自身水平等方面的原因，我们的研究还不够深入，在今后的教学及研究中，我还要多多设计有利于提高学生学习本事的环节，为学生的终身学习和全面发展奠定良好的基础。
例2：
存在的问题，以后注意订正作业要因人而异，分层要求，个别辅导要尊重个别差异。研究工作应进一步深入，应落实到提高教学成绩上来。
例3：
1、教学设备不够完善影响了研究面的扩展虽然学校硬件设施齐全，但是并未做到每个教室都装多媒体和通网络，所以利用现代教学技术提高教学技能的研究有时还有些滞后，经常性的教学工作还难以推广。
2、教师的信息技术运用能力还有待提高由于我校的课题研究是全员参与性的，课题组成员存在年龄的差异，少部分教师的教学观念还较落后，信息技术的应用能力还偏弱，有时会影响课题的开展。
结题报告中存在的问题怎么写?以上就是本文关于该问题的介绍。了解课题申报上的更多疑问，可以随时咨询我们职称驿站网的在线编辑。
《结题报告中存在的问题怎么写》
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