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楼主: 刘海明
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人工智能与新闻业案例集锦

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531#
 楼主| 发表于 2021-12-1 15:29:25 | 只看该作者
【案例】

人工智能与大国竞赛 应该警惕AI哪些可能的误用

由于世界越来越依赖超级强大的人工智能(Artificial Intelligence,AI),人工智能的发展也将带来“人类历史上最深刻的变化”。

提出这一观点并加以论证的人,是2021年BBC里斯讲座(Reith Lectures)嘉宾——美国加州大学伯克利分校的计算机学教授斯图尔特·罗素(Professor Stuart Russell)。

罗素教授是该校人工智能与人类兼容中心主任,也是《人工智能:一种现代的方法》(ArtificialIntelligence: A Modern Approach)的作者之一。此书作为人工智能科学的教科书,在135个国家的1500个大学中使用。

始于1948年的BBC年度里斯讲座,是为了纪念开创世界公共广播事业的英国广播公司BBC第一位总裁约翰·里斯爵士(SirJohn Reith)。这个至今已经有70多年历史的年度讲座,邀请过很多享誉世界的科学家或政治领袖,其中包括英国已故天体物理学家斯蒂芬·霍金(Stephen Howking)。

这些讲座的目的,是要加深促进公众对当代人们所关心的重大问题的理解和讨论。例如去年,世界著名银行家、前英格兰银行行长马克·卡尼(Mark Carney)讲述的是气候变暖问题与国际金融。

斯图尔特·罗素教授在讲座之前接受BBC采访,解答了八个涉及人工智能的关键问题。

什么是人工智能?
斯图尔特·罗素教授的回答是:所谓人工智能,就是机器感知后采取行动,并希望所选择的行动能够达到既定目标。

比如深度学习等等此类人们了解的机器超强学习能力,都只是人工智能中的特殊案例。

家用智能电器算人工智能吗?
现代家庭中广泛使用的电器有了越来越多的智能,它们算不算人工智能呢?

在罗素教授看来,现在最先进的洗碗机等家电用品,都是逐渐演变的事物。

譬如恒温器能感知并采取行动,在某种意义上,它们遵循一个小规则:如果温度低于某个点,就打开暖气;如果温度高于某个点,就关闭暖气。

因此,这样的规则程序微不足道,而且完全由人编写,所以没有涉及到机器自身的学习。

升级到高端水平的自动驾驶汽车中,机器的决策过程要复杂得多,要实现高质量的决策,牵涉到很多学习。

但这并没有硬性的一成不变的指标,不能说低于这个标准的就不算人工智能,高于这个标准的就算。

人工智能过去十年有哪些巨大的发展?
据罗素教授介绍,自1960年代开始就一直在研究的物体识别已经取得了很大的进步,从过去完全认不出来到现在特别接近人眼的识别度。

另外一个进展迅速的是机器翻译,也是从很糟糕的初级翻译阶段到目前相当好的翻译水平。

人工智能的终极目标是哪里?
人工智能领域的创始人们认为,终极目标是通用人工智能,也就是说,它不是某个擅长下围棋的程序,也不是精于翻译功能的机器,而是几乎能做人类可以做的一切,而且可能比人类做得更好,因为无论是带宽还是记忆内存,机器都比人类有巨大的优势。

以建造一所学校为例。

机器人全部出动,卡车机器人、建筑机器人,建筑管理软件对怎么建了如指掌,也知道如何申请建筑许可,还知道如何与学校所在的区和校长沟通,拿出最佳的设计方案,等等,一周以后,学校建成了。

人类在实现通用人工智能的道路上走了多远?
罗素教授认为,人类在实现通用人工智能的路上已经走了相当长的一段距离。

“显然,仍需要有一些重大的突破。而最大的突破应该是围绕复杂的决策过程。”

仍然以建学校为例。如果目标是建一所学校,我们先考虑从哪里入手,接下来是沟通对话,然后一应建筑施工开始。人类究竟是怎么做到这一切的?

如果说人类有能力在多个抽象层面上进行思考,那么人类在建校过程中首先要确定的是在哪里建,建多大?

人类首先想的不是机械层面的先动手指头还是先迈右脚,关注点放在了那些必须做出的高层次决定上。

人工智能研发濒临危险时刻吗?
人工智能取得了很大的进步,但仍然还有很大的提高空间。

罗素教授认为人工智能的研发目前处于非常危险的境地。

”我们对人工智能发展的担心有两个方面:一,虽然目前的算法还远远达不到通用人工智能的水平,但数以亿计的算法同时进行,对世界的影响力仍然很大;其二,它是实实在在正在发生的事情。绝大部分专家认为,通用人工智能极有可能在我们这一代,或者在我们下一代的有生之年出现。“

“我想,如果通用人工智能是在目前的世界超级大国对立的情况下产生的话,而且是在谁掌控了人工智能谁就掌握了世界的心态下研发的话,那么我认为结果应该是最糟糕的。”

人工智能的军事用途?
罗素教授认为,人工智能运用到军事战争中,重要性和紧迫性都值得他在里斯讲座中特别强调。

“它之所以紧迫,是因为我们在过去六年或七年里一直在谈论的武器现在已经开始制造出来在世界上销售了。”

例如在2017年,有一部电影《杀戮机器人》(Slaughterbots),讲述了一种直径约8厘米的小型四轴飞行器,它可携带炸药,可以通过靠近敌人后爆炸置敌人于死地。

“我们最开始在日内瓦的外交会议上展示这个东西时,我记得俄罗斯大使的反应是嗤之以鼻,不屑一顾地说:嗯,你知道,这只是科幻小说,我们在25或30年内都不用担心这些东西。”

“我当时解释了我研发机器人的同事所说的话,那就是,不需要那么久,他们可以在几个月内用几个研究生就能把这样的武器组装起来。”

“之后一个月里,实际上就是三个星期后,土耳其制造商STM(Savunma Teknolojileri Mühendislik ve Ticaret AŞ)就宣布了一种小型便携式无人机Kargu,它就像是电影《杀戮机器人》中的同类武器,不过稍大些。”

人类应该害怕人工智能吗?
罗素教授说,希望里斯讲座既带给听众警醒也带来启发。

“但我想有点害怕是正常的,这不是害怕明天早晨起床笔记本电脑会实施谋杀,而是害怕未来会出错,就像我们恐惧气候变暖一样,或者说就像我们应对气候问题一样,如果能早点有所恐惧就好了。”

换言之,对正在成熟的人工智能技术不应该只看当下而不着眼更长远的未来。

“我认为有点恐惧是必要的,因为这会让你现在就有所行动,而不是像我们处理气候问题一样等到为时已晚的地步。”



来源:BBC中文

编辑:古凤


532#
 楼主| 发表于 2021-12-15 16:42:45 | 只看该作者
【案例】
英国议员:应强制科技巨头评估算法危害
英国即将出台《网络安全法案》,议员们正在审查让社交媒体巨头担责的方法。

英国议会的一个委员会建议,在出台改善网络安全的新法律之前,英国应该迫使社交媒体公司评估并报告其算法造成的危害。

几天前,照片分享应用Instagram表示,它将允许用户切换到按时间顺序排列的信息流,而不是按算法排序的信息流。最近,其算法因推广有害内容而受到批评。

来源:ft中文网
链接:
http://www.ftchinese.com/interactive/56298?full=y&exclusive
编辑:何晓琴

533#
 楼主| 发表于 2021-12-26 21:22:07 | 只看该作者
【案例】
难以置信!小冰数字孪生虚拟人直播70天,没人发现不是真人
【新智元导读】每日经济新闻直播70天,没人发现主播是数字孪生虚拟人?全球首个做到和真人本尊真假莫辨的数字孪生人N小黑和N小白来了。新的数字革命演进,正越来越触手可及。

「目前,公司正在配合开展相关前期工作,承诺事项的履行尚在进行中…….」

12月17日,「每日经济新闻」的主播N小黑正口若悬河地播报当日资讯,大家捧着手机兴致勃勃地看着,没人发现——这个主播是「假」的。

他是全球首个做到和真人原型真假莫辨的数字孪生人N小黑。

而且,不止N小黑一个人是虚拟的,他还有个数字孪生人搭档:N小白。

更令人诧异的是,其实这两人已经合作连续直播新闻70天,但几乎没有粉丝和用户看出来。

大概是因为他们的面容、表情、肢体动作等,都太真实和自然了。

只是有不少人偶尔也疑惑:「这俩主播也太敬业了,天天都上班?」

首批真假难辨的数字孪生主播来了

直到12月20日,答案才正式揭晓。

N小黑播完财经资讯后,自己公布了真相:

「大家好,我是每日经济新闻的人工智能主播,我不是本人,而是他的数字孪生。我已经悄悄上线,不间断运行了70天。许多人以为,这是由人类主播提前录制好的视频,其实并不是。所有你看到的,包括我讲述的文本,都由人工智能小冰框架生成和驱动。」

此时,他依然吐词清晰自然,还加着手势和微表情,和他真人在抖音号“N小黑财经”的状态别无二致。

他们背后的「制造者」小冰公司,也正式宣布:基于小冰深度神经网络渲染(X Neural Rendering)的全新数字孪生虚拟人来了。

这是他们首次将人工智能虚拟人类的整体自然度,提升到和真实人类几乎无法分辨的程度。

小冰和每日经济新闻联合打造的数字孪生主播N小黑和N小白,也在当日与「每经AI电视」一同全网上线。

值得一提的是,小冰公司还首次实现了视频采编播全流程的无人化操作。

基于此进步,「每经AI电视」也成为了全球首个7x24小时不间断播出的AI视频直播产品。

不过网友们也是见多识广,质疑自然也不会少。

比如,AI主播已经见怪不怪了,新华社、央视都做过,这两个新的「虚拟主播」又有什么特别之处?

新的技术,到底带来了哪些进步?又是如何做到的?对我们未来有什么改变?

接下来,我们进一步来说说。

数字孪生主播,带来什么新技术?

先简单说一下,这两个「虚拟主播」诞生的过程。

首先,两位虚拟主播的训练数据,是来自知名财经主播N小黑(N小黑财经)和N小白(每经小白基金)。

接着,再结合小冰深度神经网络渲染技术(Xiaoice Neural Rendering, XNR),使得包括面容、表情、肢体动作等在内的整体自然度,可以大幅度提升。

最后,通过小冰框架小样本学习技术,只需要一周的训练周期,这两个数字孪生人,就诞生了。

听起来很轻松?

事实上,单从训练周期来说, 过去虚拟人的训练周期就要数月,这也造成了虚拟人周期长、成本高的难题。但虚拟人再次成为全球热点后,这个问题总得有人去解决。

学术界和工业界早已开始行动。今年11月的《中国计算机学会通讯》封面专题就是“计算机图形学与人工智能融合”,用6篇专业文章讨论了CG和AI从技术到应用的广泛融合,并希望将计算机视觉、自然语言处理、计算机语音和深度学习方法引入到CG,希望将人力驱动转变为数据驱动,将手动算法升级为基于数据分析的自动算法,整体提升系统易用性和效率。

具体到数字孪生人N小黑和N小白,就意味着一个困扰娱乐和媒体产业的长期问题——也就是「如何高效逼真地渲染虚拟人」——或许有了新解法。不怕暴露年纪的网友,应该都还记得16年前的《最终幻想7:圣子降临》的勇敢尝试,以及惊呼《阿凡达》的逆天细节——这都是十多年前的事情了,那时影视工业制作虚拟人的时间周期和成本是以年和百万美元(还只是主角的头发渲染)为单位的。

为何小冰能以深度神经网络渲染技术(XNR)与CG融合后解决这一问题?一方面,相较于传统CG,这项技术可以充分利用深度学习,从大量数据中提取数据先验,实现传统渲染流程中,某些模块的加速和轻量化。

简单来说,就是渲得更快。

另一方面,基于深度学习的三维场景表达和对应的神经渲染管线,可以在特定场景中发挥作用,让虚拟人的视觉形象、表情、肢体动作更加逼真。

简单来说,就是渲得更好。

解决了这个问题,这项技术就能创造极大的商业价值。

不过只用CG和AI融合造人还是不够的,虚拟人如何呈现,呈现什么内容,对普罗大众来说,才是最重要的。

而 N小黑、N小白和其它虚拟主播最大的不同也在于——

他们不仅形象是AI建模生成的,从金融资讯的文本生成,到通过预训练的虚拟主播实现音画同步播报,再结合同步场景动态绘制,最终生成完整的直播推流,全部都是由 AI 完成,不需要任何人来参与。

这也在全球范围内,首次真正实现了自动化的AI采编播全流程。

对此,在小冰公司CEO李笛看来,「一个永不疲倦、安全可靠、稳定输出的AI Being时代已经到来。」

N小黑和N小白,预示着怎样的未来?

现在,我们已经对虚拟人越来越不陌生了。

他们背后虚拟数字技术的进程,是飞快的。
在形象拟人度上,前有洛天依、泠鸢掀起了二次元虚拟人的热潮,现在翎_Ling、Ayayi、阿喜这些超写实虚拟偶像也越来越火,再往后看,数字孪生的未来也离我们越来越近了。

从黄仁勋在英伟达发布会上「骗」过众人,到小冰最新的N小黑N小白,都看得出,各类虚拟人在追求「真实自然之路」上越走越广了。

在真实自然之路上,还有更大的拦路虎,比如虚拟人的内容、交互、多样性等。

传统上,行业通常以CG 和动捕的组合来打造虚拟人,完全依赖人力,周期长、成本高且不说,关键是没内容、没交互、人设固定。

从这一点上来看,N小黑和N小白正通过小冰的人工智能技术,打造出了CG和人工智能融合后的框架全能力图景。

比如,从内容和交互方式上来看,传统的虚拟人要不就是只有平面硬照(换脸),或者文字(人工运营),加上中之人之后,才会说话、唱歌、交互。

而已经能在视觉、声音、文字上都自由表达的数字孪生N小黑和N小白,也预示着虚拟人的交互即将实现多模态——还记得两年前带着大家逛日本水族馆的Rinna吧?

可以说,N小黑和N小白这两个数字孪生人的出现,有望开启虚拟人在各个场景普及的新未来。小冰团队也说,近期即将推出更多的虚拟人,从官宣物料看,作品正在迪拜世博会中国馆参展的夏语冰,也即将营业?

来源:新智元
编辑:蒋可心

534#
 楼主| 发表于 2022-1-4 13:34:08 | 只看该作者
【案例】
《互联网信息服务算法推荐管理规定》答记者问
 近日,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》)。国家互联网信息办公室有关负责人就《规定》相关问题回答了记者提问。
  一、问:请您简要介绍《规定》出台的背景?
  答:出台《规定》主要基于以下两个方面的考虑:一是深入推进互联网信息服务算法综合治理的需要。党中央印发的《法治社会建设实施纲要(2020-2025年)》提出制定完善对算法推荐、深度伪造等新技术应用的规范管理办法。《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律和《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》等政策文件先后出台并作出相关顶层设计。在此基础上,及时制定具有针对性的算法推荐规定,明确算法推荐服务提供者的主体责任,既是贯彻落实党中央决策部署的重要要求,也是落实相关法律、行政法规、加强网络信息安全管理的需要。二是积极促进算法推荐服务规范健康发展的需要。算法应用日益普及深化,在给经济社会发展等方面注入新动能的同时,算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序,给维护意识形态安全、社会公平公正和网民合法权益带来挑战,迫切需要对算法推荐服务建章立制、加强规范,着力提升防范化解算法推荐安全风险的能力,促进算法相关行业健康有序发展。
  二、问:《规定》中所称应用算法推荐技术是指什么?
  答:《规定》中所称应用算法推荐技术,是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。
  三、问:《规定》明确了算法推荐服务提供者的哪些信息服务规范?
  答:《规定》要求,算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向,积极传播正能量,不得利用算法推荐服务从事违法活动或者传播违法信息,应当采取措施防范和抵制传播不良信息;建立健全用户注册、信息发布审核、数据安全和个人信息保护、安全事件应急处置等管理制度和技术措施,配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑;定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等;建立健全用于识别违法和不良信息的特征库,发现违法和不良信息的,应当采取相应的处置措施;加强用户模型和用户标签管理,完善记入用户模型的兴趣点规则和用户标签管理规则;加强算法推荐服务版面页面生态管理,建立完善人工干预和用户自主选择机制,在重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息;规范开展互联网新闻信息服务,不得生成合成虚假新闻信息或者传播非国家规定范围内的单位发布的新闻信息;不得利用算法实施影响网络舆论、规避监督管理以及垄断和不正当竞争行为。
  四、问:针对群众普遍关心的用户权益保护问题,《规定》是如何规定的?
  答:《规定》明确了对于算法推荐服务提供者的用户权益保护要求。一是算法知情权,要求告知用户其提供算法推荐服务的情况,并公示服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等。二是算法选择权,要求向用户提供不针对其个人特征的选项,或者便捷的关闭算法推荐服务的选项。用户选择关闭算法推荐服务的,算法推荐服务提供者应当立即停止提供相关服务。算法推荐服务提供者应当向用户提供选择或者删除用于算法推荐服务的针对其个人特征的用户标签的功能。三是针对向未成年人、老年人、劳动者、消费者等主体提供服务的算法推荐服务提供者作出具体规范。如不得利用算法推荐服务诱导未成年人沉迷网络,应当便利老年人安全使用算法推荐服务,应当建立完善平台订单分配、报酬构成及支付、工作时间、奖惩等相关算法,不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等。
  五、问:《规定》对算法推荐服务提供者提供互联网新闻信息服务提出了哪些要求?
  答:算法推荐服务提供者提供互联网新闻信息服务的,应当依法取得互联网新闻信息服务许可,规范开展互联网新闻信息采编发布服务、转载服务和传播平台服务,不得生成合成虚假新闻信息,不得传播非国家规定范围内的单位发布的新闻信息。
  六、问:《规定》明确了算法推荐服务提供者的哪些备案义务?
  答:《规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型等备案信息,履行备案手续。同时,明确了备案编号标注、备案信息变更、备案注销等相关事宜。
  七、问:《规定》对算法推荐服务提供者履行安全评估和配合监督检查义务提出了哪些要求?
  答:《规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当按照国家有关规定开展安全评估。算法推荐服务提供者应当依法留存网络日志,配合网信部门和电信、公安、市场监管等有关部门开展安全评估和监督检查工作,并提供必要的技术、数据等支持和协助。
来源:网信中国
编辑:李佳怿

535#
 楼主| 发表于 2022-2-21 20:19:27 | 只看该作者
【案例】


编辑:屈妍君
536#
 楼主| 发表于 2022-3-11 22:23:51 | 只看该作者
【案例】

AI主播播报两会、自动生成视频,这些“神器”媒体不试试?
“这个好可爱啊!”
“比看到的其他智能主播语音动作更流畅自然。”
今年全国两会期间,工人日报、科技日报采用百度数字人——度晓晓播报两会。网友看完之后,给出了上述评价。
不仅能语音播报,还可以根据内容匹配动作、表情,让AI(人工智能)主播更灵动,这标志着人工智能技术在传媒领域的应用向前迈出新的一步。
度晓晓是一款什么样的“黑科技”?AI技术又将如何变革传媒业?
3月8日,《传媒茶话会》对话中国社会科学院大学新闻传播学院常务副院长、教授、博士生导师漆亚林,清华大学新闻学院教授、博士生导师沈阳,重庆大学新闻学院教授、博士生导师刘海明。
01
AI主播播报两会,背后有何玄机?
每年召开的全国两会,不仅是国家政治生活中的大事,也是媒体拼速度、比创意、“大展拳脚”的舞台,更是媒体深度融合成效的试金石。
综观今年全国两会媒体的融媒体报道,数读新闻、MG(图形)动画、情景剧等形式创新层出不穷。主流媒体利用新兴表达方式,让两会报道更新颖、接地气。

伴随技术的发展,近些年,AI主播也被运用到两会报道中来。全国两会期间,作为央媒的工人日报、科技日报,也开始“尝鲜”AI技术,借助百度数字人度晓晓播报两会,在两会报道方式创新上迈出了新步伐。
工人日报利用AI主播度晓晓,开设了“两会晓晓说”专栏;《科技日报》已经制作了7期智能主播两会科技快讯,两家媒体在百家号、视频号、微博上获得了较好的传播效果。
工人日报与百度合作的《两会晓晓说》栏目
二次元、年轻态、青春靓丽的外形,加之专业、拟人化的播报,度晓晓出镜当主持人,主持风格灵动、自然,打破了受众对媒体主持人严肃形象的认知。
“AI主播具有比较具象的传播体验,对受众而言具有情感上的贴近性。”清华大学新闻学院教授、博士生导师沈阳告诉《传媒茶话会》,它是播报领域的一次重大的技术升级,将极大提升生产力,可以解放人类主播的部分工作。同时,AI主播的出现也为真实主播、AI主播、机器人主播之间多样态协作的主播模式提供了可能。

度晓晓参与到工人日报、科技日报的两会报道中来,这是其在新闻报道领域的首秀。这体现了主流媒体主动拥抱新技术、新运用,以开放的姿态加强与互联网大平台的合作,推动媒体的外部融合和技术融合。这样的合作形态能弥补非广电媒体在主播资源方面的不足,从而提升媒体新闻生产效率,丰富两会报道的形式,让两会报道活起来、动起来。

重庆大学新闻学院教授、博士生导师刘海明认为,在AI技术日渐普及化的今天,工人日报和科技日报将AI元素融入两会报道,这是报道形式的改变。AI元素的应用,让两会报道新颖、有趣,满足了公众求新、求变的新闻审美需求。

中国社会科学院大学新闻传播学院常务副院长、教授、博士生导师漆亚林谈道,工人日报、科技日报与百度合作采用AI主播报道两会,是主流媒体在智能传播时代通过技术融合驱动媒体深度融合的创新之举,体现了主流媒体试图通过较为便捷的内容科技创新来推动技术融合。
02
度晓晓是一款什么“黑科技”?
如今,虚拟数字人在新闻传播领域得到广泛运用,成为变革媒体内容生产与传播方式的推动力量。
据《传媒茶话会》了解,目前,新华社、中央广播电视总台、湖南卫视等媒体,都已上线数字虚拟人。它们不仅可以在演播厅播报新闻,也可以走到台前采访、报道。
去年全国两会,百度为央视网打造的虚拟小编——小C化身记者,完成多场对全国人大代表的采访直播。
度晓晓又有何不同之处?

首先,担任主播播报两会,只是度晓晓应用场景之一,更是百度人工智能技术的小试牛刀。
度晓晓是建立在小度对话式人工智能操作系统上的养成类虚拟助手,不仅是一款搜索创新产品,可匹配精准度更高的搜索结果,还是一位养成类AI虚拟助理,具备答疑解惑、娱乐互动、情感陪伴等能力。
早在2020年百度世界大会上问世时,度晓晓就以机智、幽默的互动风格出圈。
在大会现场,总台主持人康辉与度晓晓进行了交流。度晓晓不仅知道央视 Boys 的组成人员,更能对康辉“央视 Boys 你最喜欢谁?”的提问给出俏皮、机智的回答——当然是“行走的活字典”康辉老师啦!

其次,度晓晓的AI播报内容生产方式也有所不同。
据百度相关产品负责人介绍,百度的人工智能技术已经实现了自动生成内容的能力,而且虚拟数字人度晓晓已具备表达情绪的能力。
具体而言,根据文本、图片、视频等类型素材内容,百度AI技术后台可自动生成视频,并配上数字人相应的互动动作片段;利用深度学习技术,自动合成度晓晓的语音和唇形。
“度晓晓播报时的唇形,和真人唇形的匹配准确度大大提高,目前已达到业内顶尖水平。”百度相关产品负责人谈道。

最后,度晓晓还具备较强的文本情绪识别能力和文本互动能力,相比其他的AI主播,功能更丰富。
目前,度晓晓已具备可识别包括伤心、疑惑、开心等15种情绪在内的能力,根据这些情绪,度晓晓会去调动和适配不同的播报动作和面部表情。在语音播报之外的场景,作为数字虚拟人助手,度晓晓可以根据用户情绪的不同,传递出安慰、称赞等动作。
据悉,在百度APP中,不久之后将实现度晓晓对图文内容自动化转播报,度晓晓可以根据文本和图片内容,自动匹配不同的播报动作和表情。这样会让AI主播不呆板,使播报更自然、流畅。
至于素材来源,据百度相关产品负责人介绍,度晓晓目前是使用限定素材,但其实已经具备接入一个大的素材库,自动根据文本内容匹配素材的技术能力。

目前,百度百家号的TTV(图文转视频)技术已经具备直接根据视频文本从百度素材库搜索和匹配素材直接生成视频的能力。这样的技术已经运用到北京冬奥会的媒体报道中。
在冬奥会报道期间,人民网、中国青年网等20多家媒体和机构采用百家号TTV技术全自动生成视频报道,持续发布实时赛况、运动员瞬间、每日奖牌榜等题材丰富的短视频作品。
03
AI技术对内容行业影响几何?
近年来,AIGC(人工智能生成内容)已成为UGC、PGC之后的一种新兴的内容生产方式。基于大数据建模和算法深度学习等技术,从生成文字、视频,再到配音、手语翻译,AIGC已在多个场景应用,并逐渐走向成熟,这种内容形态已与UGC、PGC一起,共同构筑了信息生产、传播的新图景。
AIGC给内容生产行业带来哪些影响?

漆亚林讲道,人工智能生产的内容类型多样,包括机器人写作、机器人聊天、AI主播等,它突破了时空壁垒和人工局限,带来更丰富、多元、交互性的信息体验,促进了算法时代媒体融合从内容科技、话语体系、媒介组织到平台建设的一体化发展。
据《传媒茶话会》了解,百度从2010年开始全面布局人工智能,至今逾十年,积累了较强的技术能力,并在内容创作等多领域落地应用。比如,数字人可与主播搭档主持,AI新闻写作、图片生成、自动剪辑视频等。通过这些应用,百度正在改写、重建内容生态。
单看数字人产品,百度已经推出演艺术型数字人+服务型数字人,为新闻传播、航天知识科普、明星代言、数字金融等领域提供服务。仅演艺型数字人,就有AI手语主播、火星车数字人祝融号、百度App代言人龚俊的数字人等产品。
漆亚林谈道,“虚拟数字人的广泛运用在改变主流媒体的内容供给、表达语态、传播方式、生产流程以及人员结构等方面产生了积极影响”。

一是,AIGC可充当以主流媒体为代表的PGC(专业内容生产)的助手,不仅可以丰富媒体内容形态,也能提升内容生产、传播效率,改变信息生产结构。
以百度为例,其智能云智能创作平台具备文章写作助手、音视频生产工具功能。前者可辅助媒体工作者优化稿件内容,提供标题推荐、用词润色功能;后者提供 AI 声优机器人、图文转视频功能,降低素材搜集、整理、匹配、剪辑的时间成本,实现全自动、智能化音视频内容生产。

百度智能创作平台界面

目前,百度智能创作平台已经支持人民日报、央视网、新华社等20+重要媒体策、采、编、发的全流程工作。用户基于百度智能创作平台创作的文章量超过200万,自动创作的短视频量超过15万。

百度智能云AI手语主播也在传媒领域初试锋芒。这位由“百度智能云曦灵”数字人平台打造的首个AI手语主播,形象接近真人,专业能力出色。总台段子手主持人朱广权用超快语速的顺口溜挑战“手语主播”,虚拟数字人轻松应对挑战。北京冬奥会冰雪赛事中,它为听障用户提供24小时的手语服务。
在沈阳看来,通过AI的技术加持,从采编发到内容的自动生成,AI主播将进一步推动人工智能技术在传媒行业的应用,提升行业的智能化水平,进而提升媒体的生产力、传播力。

二是,百家号平台的搜索技术、素材匹配效率、智能化创作工具,可赋能UGC的泛知识创作,让创作者生产更多优质内容,被优质创作者出圈,被更多人认可、尊重。
《传媒茶话会》了解到,截至2021年9月,百家号内容创作者群体规模增长至460万,同比增幅达35%,行业达人创作者规模达70万。这意味着,借助百家号平台,通过创作者的实用内容与用户搜索需求的精准连接,“泛知识”内容正在释放出新的增长空间。

三是,AI技术助力,进一步释放便民服务内容生产力。
基于百家号创作大脑AI智能创作和信息分发体系,目前,百度与国家预警信息中心开展深度合作,在近3000个预警发布百家号上,全面实现了从AI图文+视频创作的能力,生产一条预警信息视频只需约90秒,已触达用户408亿人次。
河南暴雨期间,国家预警中心以及河南省内各地预警发布账号利用智能写作共发布超过4150条相关信息,大幅度提高了政务民生信息发布的时效性。

沈阳建议,AIGC可以在先体育类、财经类窄领域的行业报道中进行突破,把大数据变成小数据,把粗糙数据变成精准数据,把不确定性数据变成确定性的数据,使之转变为媒体内容的传播力、影响力、引导力。
当然,AIGC技术的未来应用仍存在一定的不确定性。另外,科学技术是一把双刃剑,它也可能带来新问题。

正如刘海明所指出,技术的进步催生新兴科技产品。这些产品是否真的适合传媒业的发展,还要看传媒业是否真正需要这样的产品——即媒体从业者无法完成某项任务,而只能由机器来代替。唯如此,技术的大规模应用才成为可能,才能产生更大的价值。

漆亚林谈道,形式创新非常必要,但新闻传播的内容仍然是基础,其真实性、客观性以及对事实的价值判断与情感倾向乃是传播影响力的基本要素,AIGC在使用中应警惕同质化、算法偏见、主体异化等“智能陷阱”等问题。

沈阳也指出,虚假信息混杂在AIGC中混淆视听、干扰舆论环境的问题也值得重视。同时,媒体在利用AIGC时,也要保证信息的准确性,进一步提升报道的鲜活性、感染力,避免丢失人文性。

来源:传媒茶话会
编辑:何晓琴

537#
 楼主| 发表于 2022-3-19 16:40:16 | 只看该作者
【案例】

【算法合规编译】应当如何开展人工智能风险管理?

【编者按】美国国家标准与技术研究院(NIST)近期发布了人工智能风险管理框架。由于人工智能系统具有动态性、复杂性和潜在影响性,因此NIST提出应当科学管理人工智能系统的总风险,尤其是那些发生效率较低但可能带来较大影响的风险。在此份文件中,NIST非常明确地对“风险”进行了定义,提出“风险”是指事件发生概率和相应事件后果的综合度量。NIST提出的框架概念文件以有意义、可操作和可测试的方式提出了人工智能系统可信度的衡量标准,并列出有效的人工智能风险管理计划的组成部分。人工智能的风险管理拟议结构由三个部分组成:1)核心层,2)概况层和3)实施层。各个部分中又包含了不同的功能、类和子类,贯穿整个AI系统生命周期。NIST发布的这份文件对于企业构建算法合规风险管理框架具有积极的参考意义。
概述
1
本概念文件描述了美国国家标准与技术研究院(NIST)人工智能风险管理框架(AI RMF或框架)提出的基本方法。AI RMF旨在供自愿使用,并解决AI产品,服务和系统的设计,开发,使用和评估中的风险。

人工智能技术将算法方法和自动化扩展到新领域、新角色,包括为人们提供建议并在高风险决策中行动。将人工智能技术运用于推荐、判断、模式识别以及自动规划和决策框架等任务,需要管理相关风险目标,为开发和使用人工智能提供机会,提高其可信度和实用性,同时解决潜在的危害。

人工智能风险管理遵循与其他学科类似的流程。然而,管理人工智能风险带来了独特的挑战。一个例子是对AI系统的效果的评估,这些系统的特点是时期长,概率低,系统性和影响大。应对可能对社会造成代价高昂的后果或灾难性风险的情况时,应该考虑:强调管理人工智能系统的低概率、高后果效应带来的总风险,以及确保同更强大的先进人工智能系统保持一致的必要性。这项拟议的AI RMF是一项初步尝试,旨在描述AI风险与其他领域风险的区别,并提供了方向 - 利用多方利益相关者的方法 - 用于创建和维护可广泛采用的可操作指南。

人工智能风险管理带来的挑战既反映了人工智能使用的广度,也反映了该领域快速发展的性质。AI生态系统是众多不同利益相关者的家园,包括开发人员,用户,部署者和评估人员。对于组织而言,跨业务和社会关系大规模识别、评估、优先排序、响应和沟通风险可能是一项艰巨的任务。这些挑战将人工智能风险的异质性放大,无论是在程度上还是在性质上,其中可能包括有害偏见,对安全的威胁,隐私和消费者保护等。

自愿共识驱动形成的框架可以帮助创建和维护人工智能驱动系统和商业模式核心的信任,并进行灵活性创新,使得该框架随着技术的发展而发展。

NIST在该框架上的工作与其更广泛的人工智能工作是一致的 - 正如2020年国家人工智能倡议法案(the National AI Initiative Act of 2020),美国人工智能国家安全委员会(National Security Commission on Artificial Intelligence,NSCAI)建议,以及联邦政府参与开发人工智能标准和相关工具的计划(the Planfor Federal Engagement in AI Standards and Related Tools)所要求的那样 - NIST与私营和公共部门合作开发AI RMF。

范围和受众
2

NIST制定的 AI RMF旨在作为映射、测量和管理AI系统相关风险的方案,涵盖各种类型、应用程序和成熟度。该文件的组织和编写方式将使其可以被尽可能多的个人和组织理解和使用,无论该部门或对特定类型技术的熟悉程度如何。最终,它将以多种格式提供,包括交互式版本,以便为用户提供最大的灵活性。

目标主要受众是:

(1)负责设计、开发AI系统的人员;

(2)负责使用或者部署AI系统的人员;

(3)负责评估或管理AI系统的人员;

作为本指南中关键激励因素的受众是:

(4)在AI系统新引入或扩大的风险领域受到潜在伤害或遭遇不公平的人。

所有利益相关者都应参与风险管理进程。这些利益相关者可能包括行动/任务倡导者(领导层),项目管理,系统工程师,AI开发人员,需求方代表,测试和评估人员,终端用户和受影响的社群,具体取决于应用程序。

框架风险
3

在AI RMF中,“风险”是指事件发生概率和相应事件后果的综合度量。虽然对后果的一些解释只关注负面影响(坏事发生的可能性有多大),但NIST打算使用更广泛的定义,对潜在影响提供更全面的看法,包括积极的影响,与开发和应用人工智能技术以实现积极成果的目标相呼应。如果处理得当,人工智能技术在提升和增强人们能力、为人们和社会带来新的服务、支持和效率方面具有巨大潜力。识别并最小化与人工智能技术相关的潜在成本将推进这些可能性。

人工智能风险管理既要提供一条途径,来尽可能减少人工智能系统的预期负面影响,如对公民自由和权利的威胁,也要寻找机会,最大限度地发挥积极影响。

AIRMF致力于为共同理解AI整个生命周期角色和责任奠定基础。对于责任是分散在整个组织中并受其管理,还是由没有任何组织从属关系的个人承担,这是不可知的。本框架概念文件以有意义、可操作和可测试的方式表明人工智能系统可信度的衡量标准,并列出有效的人工智能风险管理计划的组成部分。该框架旨在随时可供在AI全生命周期中具有不同角色和职责的人员使用。

AI RMF的属性
4

NIST根据最近一次的信息请求通知(RFI)和研讨会的公众反馈开发了一组属性。NIST鼓励大家就本概念文件中设想的框架以及AI RMF初始开发期间发布的所有未来文件是否成功满足这些预期发表意见。以下内容构成了 NIST 的框架属性列表:

通过公开、透明的流程,以共识为导向,制定并定期更新。所有利益相关者都应该有机会为AI RMF的发展做出贡献和评论。

清晰易懂。使用广泛受众可以理解的简单语言,包括高级管理人员,政府官员,非政府组织领导层,以及更广泛的那些非AI专业人士,同时仍然具有足够的技术深度,对从业者有用。AI RMF应允许在整个组织内与客户和广大公众沟通AI风险。

提供通用语言和理解来管理AI风险。AI RMF应提供AI风险各方面的分类、术语、定义、指标和特征,这些方面在各个部门之间是常见且相关的。

易于使用。使组织能够通过所需的操作和结果来管理 AI 风险。作为组织更广泛的风险管理战略和流程的一部分,随时进行调整。

适用于与技术无关(水平)和特定上下文(垂直)的用例,以便对广泛的视觉、行业和技术领域有帮助。

基于风险,注重结果,成本效益,自愿性和非规范性。提供自愿使用的效果和方法集,而非一套适用于所有需求的方法集。

与管理 AI 风险的其他方法保持一致。AI RMF应在可能的情况下,利用现有的标准、指南、最佳实、方法和工具,提高对AI风险管理的认识,并说明对额外改进资源的需求。支持各组织在适用的国内和国际法律或监管制度下运作的能力应不受法律和法规的限制。

一份动态文件。AI RMF应能够随着AI可信度的技术、理解和方法以及AI使用的变化而随时更新,同时利益相关者也能从实施AI风险管理中,尤其是本框架中进行学习。

AI RMF的结构
5

AIRMF的拟议结构由三个部分组成:1)核心层,2)概况层和3)实施层。此结构以及核心层、概况层和实施层的预期定义类似于 NIST 改进关键基础设施网络安全框架(网络安全框架)和 NIST 隐私框架中使用的结构。

5.1核心层

核心层提供了一组精细的活动和成果,使能够就管理人工智能风险进行组织对话。与NIST网络安全和隐私框架一样,核心层并非是用于执行的操作清单。相反,它定义了有助于解决AI风险的关键结果。核心层将包括三个要素:功能、类和子类。图1说明了核心层的拟议结构。表1提供了一些示例来帮助阐明这些功能的意图。


5.1.1功能

功能在其最高级别组织AI风险管理活动以建立上下文,并列举、评估、处理、监控、审查和报告风险。类是将功能细分为与方案需求和特定活动密切相关的结果组。子类进一步将类划分为技术或管理活动的具体成果。

NIST提出了以下功能:

映射:建立上下文,并列举与上下文相关的风险。
此功能的目的是“查找、识别和描述 AI 系统带来的风险”。作为该功能的一部分,收集的基线信息为有关模型管理的决策提供参考,包括根据对收益,成本和风险的定性或更正式的定量分析,决定一个AI解决方案与现状相比是不必要或不合适的,并停止开发或避免部署。

注1:上下文(context)是指系统领域和预期用途以及范围,它可能与时间框架、地理区域、社会环境文化规范有关,在这些规范中存在预期利益或危害、特定的用户群以及用户的期望,以及任何其他系统或环境规范。

注2:风险列举(Enumeration of risks)是指了解人工智能系统对个人、团体、组织和社会构成的风险,包括但不限于与数据、模型、人工智能系统的使用方式及其对个人、团体和社会的影响相关的风险。

注3:该功能应由一个足够多元化和多学科的团队来执行,该团队代表组织的多个部门,理想情况下包括来自组织外部的足够多元化的利益相关者。

估量:对列举的风险进行分析、量化或在可能的情况下进行追踪。
该功能的目的是了解风险或影响的性质及其特点,并促进对下文所述风险的管理。该功能为确定应如何管理所列举的风险奠定了基础。

注4:风险分析和量化可能包括风险水平,并涉及对不确定性、权衡、后果、可能性、事件、情景、控制及其有效性的详细考虑。一个事件可以有多个原因和后果,也可以影响多个目标。

管理:根据估量的严重程度,将风险按优先级排列,并加以避免、缓解、共享、转移或接受。
该功能的目的是支持决策,对解决风险的选项进行选择并实施。决策应考虑上下文、内外部利益相关者的实际和感知的后果、拟议制度与现实世界状态的相互作用,以及在部署或改变现状(包括其他系统、组织结构等)前就可能解决潜在过渡成本,以确保实现效益并将风险降至最低。

注5:该功能应处理列举的风险,但也包括对最初未列举的风险进行检测、监控和跟踪,以及将其引入更新的列举风险清单的过程。

治理:适当的组织措施,一系列政策,流程和操作程序,以及角色和职责规范。
该功能的目的是培养和实施风险管理文化,并帮助确保进行有效和持续地响应风险。

注6:治理应是每个功能的一部分,也是其自身的一项功能,反映了在整个风险管理过程和程序中融入治理考虑因素的重要性。因此,虽然治理可以被列为第一项功能,但它被列在前三个功能之后,以强调其作为在AI系统生命周期内有效进行AI风险管理的持续要求的重要性。如治理仅在人工智能系统的早期阶段是稳健的,而不是随着人工智能系统的发展或随着时间的推移而更新,则无法进行有效的风险管理。

5.1.2

类是将功能细分为与方案求要和特定活动密切相关的结果组。为更好地解释每项功能的意图,每项拟议功能的可能类别示例见表1。此处所示的表1并非详尽无遗。(NIST特别邀请人们就AI RMF中应包含的潜在类别发表意见。)

5.1.3子类

子类进一步将类划分为技术或管理活动的特定成果。

5.2概况层

通过概要文件,用户能够对最符合组织价值观、使命或业务需求和风险的人工智能相关活动和成果进行优先处理。概要文件可以是技术和非技术指南,用于管理特定于上下文的用例的 AI 风险。这类文件可以说明如何在人工智能生命周期的不同阶段或在行业、技术和最终应用中管理风险。

5.3实施层

实施层对组织流程进行高效的沟通、决策以及所需资源提供支持(包括工程工具和基础设施以及具有AI专业知识的工程师),以管理组织或有关情况下发生的AI风险,来实现概要文件中成果和活动。


图1. 风险管理应在整个AI系统生命周期中进行,以确保持续和及时的风险管理。治理被建议作为其自身的一项功能,并贯穿于风险管理过程的其他功能。AI 生命周期的每个阶段的示例活动如下。预设计:包括数据收集、管理或选择、问题公式化以及利益相关者的讨论。设计和开发:数据分析、数据清理、模型训练和需求分析。测试与评估:技术确认与验证。部署:用户反馈和用户覆盖、部署后的监控和停用。


表 1. 每项拟议功能的类的可能示例

AI RMF的有效性
6

鼓励组织根据其目的、实施计划、指标和预期行为定期评估 AI RMF的表现。与NIST和其他机构共享对于AI RMF有效性的反馈,以推动AI RMF的适用性,充分性和有效性的持续改进。

来源:网络法理论与实务前沿

编辑:蒋可心

538#
 楼主| 发表于 2022-3-23 16:12:44 | 只看该作者
【案例】












编辑:张铭麟


539#
 楼主| 发表于 2022-4-26 20:13:10 | 只看该作者
【案例】

编辑:吴漫

540#
 楼主| 发表于 2022-5-6 23:30:57 | 只看该作者
【案例】
学术卡片 | 机器人伦理的最新研究
导读

机器人伦理是与人工智能伦理相关的重要问题。根据斯坦福哲学百科“Ethics of Artificial Intelligence and Robotics”条目中的解释,“如果说人工智能全然是属于软件的话,那么机器人就是能够移动的物质机器。”(While AI can be entirely software, robots are physical machines that move.)目前,只有少数机器人会使用人工智能,这就使得机器人本身并不像人工智能一样会对人性(humanity)产生巨大的影响,但是机器人系统在人们的日常生活中更普遍地存在,因此对于它的应用伦理思考也应当被给予高度重视。

本期学术卡片选取了五篇关于机器人伦理的最新研究成果。《机器人道德决策进路与模型研究》从“知”“场”“行”建构了机器人道德决策模型,并提出了拓展机器人道德决策的途径。《机器人学科技伦理治理问题探讨》则从宏观的角度讨论了机器人学科技伦理治理的问题,具有现实意义。《基于情境体验的社交机器人伦理:从“欺骗”到“向善”》、《伦理即服务之可能性——以护理机器人的伦理设计为例》、《情侣机器人的伦理争论及其反思》三篇文章则分别从不同的机器人实例生发出了不同的伦理问题思考。

《机器人道德决策进路与模型研究》

机器人道德决策是人工智能道德认知科学理论的重要应用,包含着机器人道德地位、道德认知与道德算法等有关哲学、认知科学与计算机技术的融合与创新。当今多数被应用于各领域的机器人被视为隐性或明确的道德代理者,通过语言、抽象、表征、记忆与数据分类等能力实现了自上而下、自下而上或两者混合的道德决策进路。在机器人道德决策类型与特征分析基础之上,从"知""场""行"三者相互作用所衍生的自主性、互动性与适应性建构了机器人道德决策模型,并从道德功能性模拟与社会道德学习的角度提出了拓展机器人道德决策能力的途径。

文章标题:
机器人道德决策进路与模型研究

作者简介:
刘鸿宇( 1988—) ,广西柳州人,哲学博士,南京农业大学马克思主义学院讲师,主要研究方向:科技伦理、企业伦理、农业伦理。

文章来源:
《自然辩证法研究》2021年第9期

全文链接(中国知网):
https://kns.cnki.net/kcms/detail ... Z6qL-7sFR64PirqyHjC

《机器人学科技伦理治理问题探讨》

本文在简短介绍伦理治理的含义后,着重讨论有关机器人学科技伦理治理的问题,包括设计、制造和使用机器人中的伦理问题,解决这些伦理问题的伦理原则,以及对机器人学科技伦理治理的建议。

文章标题:
机器人学科技伦理治理问题探讨

作者简介:
雷瑞鹏( 1973—) ,女,河南洛阳人,哲学博士,华中科技大学哲学学院教授、博士生导师,主要研究方向: 科学技术哲学、生命伦理学; 张毅( 1994—) ,女,河南漯河人,华中科技大学哲学学院、国家治理研究院博士生,主要研究方向:科学技术哲学、生命伦理学。

文章来源:
《自然辩证法研究》2022年第4期

全文链接(中国知网):
https://kns.cnki.net/kcms/detail ... U_ElnVBoZY27712y7Gs

《基于情境体验的社交机器人伦理:从“欺骗”到“向善”》

社交机器人"欺骗"伦理问题是机器人伦理学研究的热点,但传统的研究大多是基于实体属性观的视角,通过分析社交机器人的"拟人化"属性而得出其会产生"欺骗"伦理风险的判断。科克尔伯格则立足于人机交互的情境体验,悬置了社交机器人的"拟人化"属性,进而将社交机器人的"欺骗"伦理转向了"人类善的伦理"。

文章标题:
基于情境体验的社交机器人伦理:从“欺骗”到“向善”

作者简介:
王亮( 1985—) ,湖北黄冈人,哲学博士,西安交通大学马克思主义学院副教授、硕士生导师,主要研究方向:马克思主义理论、科技伦理等。

文章来源:
《自然辩证法研究》2021年第10期

全文链接(中国知网):
https://kns.cnki.net/kcms/detail ... NLdgaXrv7HpsqM1etM9

《伦理即服务之可能性——以护理机器人的伦理设计为例》

基于“平台即服务”框架的“伦理即服务”(ethics as a service, EaaS)概念旨在解决抽象道德准则与人工智能实践间的转化鸿沟。当前护理机器人的伦理设计存在伦理服务者定位模糊、伦理设计简单化、伦理设计智能化误区与伦理场景单一化困境等不足。将EaaS框架运用到当前护理机器人的伦理设计活动中,有助于构建多方协调的伦理服务体系,实现多抽象层次的伦理设计审查,构建模块化的伦理情境,开展自发性的伦理定制服务。服务化和过程化的EaaS伦理设计,有助于实现伦理原则与具体应用之间的协调与统一,但也会对服务过程中的责任划分与隐私保提出更高要求。

文章标题:
伦理即服务之可能性——以护理机器人的伦理设计为例

作者简介:
于雪 (1989-),女,博士,副教授,研究方向:技术哲学、技术伦理。

文章来源:
《医学与哲学》2022年第3期

全文链接(中国知网):
https://kns.cnki.net/kcms/detail ... KzP1Wf9v1blljRgYk6T

《情侣机器人的伦理争论及其反思》

近年来,学术界颇为关注情侣机器人的理论研究,部分企业已经开始研发并销售情侣机器人。各个国家的调查研究表明,有一定比例的人认为自己可以接受情侣机器人,但总的来说比例并不高。关于情侣机器人的伦理争论焦点主要有,女性客体化问题、同意与强奸问题、欺骗问题、社会孤立问题,以及是否应该禁止使用等问题,正反两方均有支持者。我们需要充分利用积极性行为、积极心理学与积极技术等理论主张,通过使情侣机器人成为人工道德行为体、划定研发与应用底线、促进伦理规范的发展进步,以及建立全方位的风险防范体系等途径,防范与规避情侣机器人可能产生的伦理风险。

文章标题:
情侣机器人的伦理争论及其反思

作者简介:
杜严勇(1976-)男,四川南充人,上海交通大学马克思主义学院教授,研究方向为人工智能伦理。Email:[email protected]

文章来源:
《自然辩证法通讯》2022年第4期

全文链接(中国知网):
https://kns.cnki.net/kcms/detail ... ZXTOROQGad-0QlJkJLi

来源:中国伦理在线
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/hAzGB8U0c3n4YVvZRnwj3A

编辑:张铭麟

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