摘要：脑科学是当代科学技术发展的前沿,带来了重要的伦理与社会问题。国际上脑科学计划都把伦理与社会问题作为其中重要的一部分。欧盟脑科学计划(HBP)是把伦理与社会问题整合到整个计划中的一个典范,其一些做法具有创新性和启发意义。这篇论文从理念、结构设计、伦理治理机制和开展的重要问题研究等方面,对欧盟脑科学计划的伦理治理做了探讨,总结其成功要素,提出了对中国脑科学计划的科技伦理治理及其他领域的科技治理可以借鉴之处。

摘要：近年来,人工智能技术的突破性发展为人类社会带来了诸多便利,但与此同时也给人类社会带来了不容小觑的风险和挑战,由此涌现了一系列关于人工智能伦理治理的研究成果。目前,主要的治理策略包括建构伦理治理模型和倡导伦理服务理念,本文试图提出第三种策略作为平行方案,即以实验方法论为基础开展人工智能伦理治理。以实验方法开展人工智能伦理治理的重要性就在于能够有效提升识别伦理风险、评估伦理治理框架、化解伦理治理冲突的效能。以实验方法开展人工智能伦理治理包括计算实验和社会实验,前者旨在利用计算机仿真技术对场景进行模拟和测试,而后者则旨在通过社会调查、社会访谈等方法对真实场景中的问题展开研究。这两种实验方法有其各自的实施过程和适用场景,但也存在着在实际开展过程中的困难和问题。总的来说,以实验方法开展人工智能伦理治理,通过预先设计可控实验探索风险影响机制,有助于从根本上提升人工智能伦理治理的效能,为缩小人工智能伦理治理中“是什么”到“如何做”的鸿沟提供解决思路。

摘要：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。

摘要：人工智能的不确定性为人类对其进行治理提供了可能。伦理对人工智能的嵌入体现为作为伦理型道德能动体的人类对其发展的管理与责任承担。根据具体技术的发展过程,伦理对人工智能的嵌入先后按照四个阶段进行:在设计阶段进行伦理嵌入,以人工智能专家为主导,通过"预测-评估-设计"模型实现人工智能的道德化设计;在试验阶段进行伦理评估,以评估委员会为主导,通过伦理效应的预测与识别、伦理问题的分析与澄清、以及解决方案的开发与确定来修正和完善人工智能开发方案;在推广阶段进行伦理调适,以政府部门为主导,通过制度调适、舆论调适和教育调适三种路径,实现人工智能与社会价值系统的顺利融合;在使用阶段,以使用者为主导,通过对他者、对世界、对技术以及对自身的责任的主动承担,来确认自身作为伦理型道德能动体的地位,并为人工智能伦理潜能的实现提供支撑。

摘要：开展体育科技伦理治理旨在为科技赋能体育高质量发展提供安全屏障。基于文献资料调研、逻辑分析等方法,围绕体育科技伦理治理的内涵、归因、边界、内容、途径进行探究。研究认为,体育科技伦理风险归因于设计者嵌入产品中的目的或价值的正当性及技术效应叠加造成后果的不确定性。体育科技伦理存在内、外边界,从外部角度讲,通过体育科技发挥功能不得有损公序良俗;从内部角度讲,要保证体育结构与功能完整,即保障生命安全、确保公平参与、维持逆常逻辑与内在价值。体育科技伦理治理内容包括:合公序性、合良俗性、安全性、公平性、逆常性和至善性6个方面。在治理体育科技伦理风险过程中,要坚持以人民为中心、治理与创新相称、伦理优先、负责任创新和协同治理5项基本原则。在具体治理路径上,要着力加强体育科技伦理治理学术研究,提升体育科技伦理与科技素养教育水平,强化责任主体风险防控意识,对关键领域开展敏捷治理,完善体育科技伦理治理规范,在全球范围内开展体育科技伦理治理国际合作与交流。

摘要：目的探讨医学人工智能领域伦理治理的重点。方法通过综合查阅相关文献,比较中外医学人工智能领域相关法律法规,分析潜在伦理问题的治理重点,并提出相应的治理策略。结果目前中国医学人工智能领域相关法律法规和监管体系有待完善,伦理治理的重点应着眼于保护隐私权、保障算法的透明与公正、厘清责任界定和分配、明确公众认知和态度等核心问题。结论政府和社会各界应积极借鉴国际立法经验,通过加强顶层设计、健全政策法规、重视公众反馈、强化跨学科合作,从政策制定、法律框架、科学研究和技术研发等方面构建一个全方位、多层次的伦理治理体系。

摘要：大数据技术持续变革必然导致透明社会的形成。透明社会的形成必将产生诸如隐私威胁、犯过错误的人难以返回正常的社会生活、全面监控而不自由、大限制和被设计被选择等伦理困境。从根本上说,透明社会的伦理困境是由于人类滥用大数据技术所致。为了实现大数据时代的顺利发展,我们有必要对大数据时代的透明社会伦理困境进行必要的治理,要求树立正确的功利观、积极弘扬人文精神、不断建立健全相关伦理制度规范和弘扬社会美德。

摘要：教育人工智能伦理治理旨在使教育人工智能系统的设计、开发与应用符合道德、法律和社会价值观,以保障人工智能技术对教育数字化转型的切实赋能。为应对“知而不行”“知为不行”“制为不行”的治理难题,由“单一软法”向“软硬兼备”转变已成为教育人工智能伦理治理的发展共识与诉求。但由于人工智能伦理存在诸多不确定性,且相关政策制定与学术研究尚处于起步阶段,实现“软硬兼备”的教育人工智能伦理治理面临治理对象界定不清、伦理原则指代不明、治理主体尚未形成多元共治合力、治理方式存在孤立性的现实挑战。实现“软硬兼备”的教育人工智能伦理治理,前提与关键在于弹性界定教育人工智能概念,提供具有可操作性的原则指南,落实“一核多元”的权责划分,探索实验治理与混合治理的行动框架。

摘要："设计婴儿"是借助人工辅助生殖技术对婴儿按照人类的意愿和目标进行的具体设计。"设计婴儿"让不孕不育人群实现生育自己子女希望的同时,也隐含了巨大的社会风险。伦理治理是"设计婴儿"风险控制的基础措施。生物科技时代如何在保障科研自由的同时,防止"设计婴儿"技术的滥用从而危害人类健康和人类未来发展,这就需要不断探索"设计婴儿"技术伦理治理的有效途径。有效地实现伦理治理需要通过对基因技术开展前瞻性的预防和后视性的评估,以增强科学家个体和群体的道德敬畏感,实现对科学共同体的内部约束和治理。同时,还需要通过一定的程序和制度设计控制人的行为和后果,实现对"设计婴儿"技术的外在管理和制约。

摘要：算法技术在数字孪生时代背景下正面临着算法偏见、算法归责难、人类主体的自主性削弱、隐私泄露和数据滥用、数字鸿沟、人与算法的矛盾等一系列算法风险挑战。算法的复杂性、人的认知限制、算法设计者的价值偏差和公众的算法素养是产生算法风险的主要原因。为保障算法技术的良性运行和创新发展,需要进行伦理治理:在秉持尊重人类主体、安全可靠、以人为本、公开透明、公正五项基本原则的基础上进行算法技术的伦理设计,创新制定伦理准则,努力引入责任伦理,集聚合力协同共治,提升公众算法素养。