教材-ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI

互联网工程和网络系统研究提高了我们对互联网底层技术流程的理解。 因此，互联网工程师通常通过从大量个人和组织的设备收集数据来分析互联网上的数据传输。 互联网工程和研究项目的设计反映了人类的决定，因此可能会创造新的道德体系。 技术与社会的这种相互作用创造了可以在许多方面影响个人生活的新实践。 这些行动可能会引发新的道德困境，或在互联网呈现的新的复杂信息环境中挑战现有的道德方法。 为了进一步讨论互联网研究和工程伦理，网络系统研究（“ESRN”）项目于 2015 年 3 月 13 日在牛津大学格林邓普顿学院举办了一个研讨会。涉及互联网研究的学科处理道德困境并证明其推理是正确的。 为此，来自两个不同研究群体的 25 名研究人员和从业人员参加了研讨会：(1) 计算机科学家、网络工程师和其他在工作中面临道德和法律困境的技术研究人员，以及 (2) 哲学家，对互联网工程和互联网带来的伦理困境感兴趣，但可能不了解该领域的细节、微妙之处和困境的实践伦理学家、法律哲学家和相关学科。 几位计算机科学家就他们的项目做了简短的介绍，然后由研讨会参与者进行了深入的讨论。 跨学科的讨论导致了一些有趣的跨学科推理对抗。 这是一篇观点论文，我们在其中介绍了几个所讨论的案例，以及不同群体所应用的推理。 研讨会期间提出的论点揭示了一些潜在的假设和价值观，从而导致了一些新兴主题，进而揭示了学科之间的特定概念差距。 本文绝不是对计算机伦理或互联网研究伦理的全面概述，而只是对研讨会期间出现的主题的探索。

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本文研究了农业大数据的伦理，重点关注农民与孟山都这样的大型农业企业之间的权力不对称。 在最近收购了Climate Corp.之后，孟山都目前是收购大数据的最杰出的生物技术农业综合企业。 借助拖拉机上的无线传感器监视或指示农民做出的每一个决定，孟山都现在可以汇总大量以前专有的农业数据，从而能够在逐个字段的基础上以独特的见解在美国三分之一或更多的农田中享有特权地位。 可以通过开放源数据和由公共资助的数据分析工具来重新平衡这种功率不对称性，这些工具在复杂性和创新性方面可以与Climate Corp.匹敌，以用于公共领域。

道德体系通常被描述为区分是非和形成对正确行为的信念的原则。 伦理话题很复杂，对心理模型的描述过于冗长，哲学假设根深蒂固。 从实践经验来看，在对软件工程学生进行道德教育时，仅对道德进行解释往往无法为学生提供行为和思想的见解。 此外，似乎没有探索对计算机工程师有吸引力的道德概念演示的发展。 这在软件工程领域尤为明显，该领域侧重于软件和相关工具，例如应用于各种类型的数据和概念工件的算法、图表、文档、建模和设计。 似乎软件工程师将道德材料视为缺乏系统化和统一性的想法和概念的集合。 因此，本文探讨了伦理理论的事物系统化，它可以起到类似于建模语言（例如，UML）的作用。 在这种方法中，事物化意味着事物和机制的实现（存在、存在、存在），这些机制定义了围绕道德相关现实的某个区域的边界，将其与其他一切分开。 然后开发了由此产生的图解表示来模拟在该地区做出道德决策的过程。

Data Ethics Framework。美国数据伦理框架。本报告探讨了“数据伦理”的含义；制定了数据伦理原则，为联邦政府内的数据伦理使用提供了七项原则或高级原则；描述行动中的数据伦理的好处，并包含了一些用例，展示了这些原则如何指导联邦机构和联邦赞助项目内的数据活动。

Computer ethics_ Its birth and its future.pdf

AI ETHICS.pdf

Ethics of Robotics and AI.pdf

工程伦理的角度分析了大数据工程风险，仅供大家参考！