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數智倫理

  • 作者：編者:金濤|責編:龍啟銘//戰曉雷
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302713678
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：301
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地探討和解析了大數據、人工智慧和物聯網等數智技術在實際應用中引發的倫理問題。全書共分8章，內容涵蓋了基本倫理學理論和具體應用場景的倫理分析，第1章為導論，第2章為倫理基礎，第3?7章分別討論軟體工程、數據、演算法、人工智慧和人機協作等具體領域的倫理問題，第8章討論智能製造、健康醫療、金融科技、智能交通與自動駕駛、教育科技、智能家居與物聯網、公共安全監控7個具體應用場景中的倫理挑戰和應對策略。本書通過豐富的理論講解和實際案例分析，可以幫助讀者全面理解和應對數智時代的倫理困境。
    本書主要面向高等學校研究生和高年級本科生、專業技術人員、研究人員、政策制定者和監管者，是一本學習數智倫理的很好教材或參考用書。
作者介紹
編者:金濤|責編:龍啟銘//戰曉雷
目錄
第1章  導論
  1.1  數智技術的發展與影響
  1.2  數智倫理的概念與內涵
    1.2.1  起源和發展
    1.2.2  倫理框架
  1.3  數智倫理的研究方法
  1.4  數智倫理的全球視角
  1.5  數智倫理規範的形成
  1.6  數智倫理的應用
  1.7  典型案例：自動駕駛汽車倫理困境
    1.7.1  數智技術的影響
    1.7.2  數智倫理面臨的挑戰
    1.7.3  應對工具和框架
  思考題
第2章  倫理基礎
  2.1  倫理學的基本概念
    2.1.1  基本概念
    2.1.2  倫理和道德
    2.1.3  倫理問題
  2.2  主要倫理理論
    2.2.1  功利主義
    2.2.2  義務論
    2.2.3  美德倫理
    2.2.4  權利倫理
    2.2.5  正義倫理
    2.2.6  關懷倫理
    2.2.7  社會契約理論
    2.2.8  道德發展理論
    2.2.9  分析框架
  2.3  倫理問題的識別與分析
    2.3.1  識別倫理問題
    2.3.2  分析倫理問題
  2.4  倫理問題的解決
    2.4.1  倫理困境
    2.4.2  衝突解決
  2.5  倫理決策模型
    2.5.1  五步模型
    2.5.2  PLUS模型
  2.6  專業倫理守則
    2.6.1  IEEE道德行為規範
    2.6.2  ACM道德與專業行為準則
  思考題
第3章  軟體工程倫理
  3.1  核心要求
    3.1.1  以公眾利益為首要考量
    3.1.2  對客戶與僱主負責
    3.1.3  確保產品質量與專業勝任
    3.1.4  保持獨立、客觀的專業判斷
    3.1.5  負責任的管理與領導
    3.1.6  維護和提升專業形象

    3.1.7  對同事負責與互助
    3.1.8  提升自我與加強學習
  3.2  關鍵倫理問題
    3.2.1  隱私與數據保護
    3.2.2  公共利益與社會責任
    3.2.3  知識產權
    3.2.4  開源共享與知識產權保護
    3.2.5  責任追究與法律風險
    3.2.6  信息的準確性與公正性
    3.2.7  商業利益與道德衝突
    3.2.8  專業行為與行業自律
  3.3  軟體開發生命周期中的倫理規範
    3.3.1  需求分析階段
    3.3.2  設計階段
    3.3.3  開發和實現階段
    3.3.4  測試階段
    3.3.5  部署和發布階段
    3.3.6  維護和退役階段
  3.4  軟體工程倫理與專業實踐準則
  3.5  典型案例：Therac-25放射治療機事故
    3.5.1  背景
    3.5.2  技術應用中的潛在問題
    3.5.3  爭議討論
  思考題
第4章  數據倫理
  4.1  核心要求
    4.1.1  隱私與數據保護
    4.1.2  參與和知情同意
    4.1.3  最小化與目的限制
    4.1.4  數據完整性與無偏見
    4.1.5  數據透明與可解釋性
    4.1.6  數據安全與穩健性
    4.1.7  責任與問責
    4.1.8  有益性與不傷害
    4.1.9  可持續性與長期視角
  4.2  關鍵倫理問題
    4.2.1  數據隱私與數據泄露
    4.2.2  數據歧視與偏見
    4.2.3  數據所有權與控制權
    4.2.4  數據濫用與不當使用
    4.2.5  數據共享與第三方使用
    4.2.6  數據經濟與公平
    4.2.7  數據偏差影響決策
    4.2.8  數據驅動決策的倫理性
  4.3  數據全生命周期中的倫理規範
    4.3.1  收集
    4.3.2  存儲
    4.3.3  使用
    4.3.4  加工
    4.3.5  傳輸

    4.3.6  提供
    4.3.7  公開
    4.3.8  刪除
  4.4  數據權利
    4.4.1  知情權
    4.4.2  控制權
    4.4.3  訪問權
    4.4.4  修正權
    4.4.5  使用權
    4.4.6  被遺忘權
    4.4.7  可攜帶權
  4.5  英國數據倫理框架
    4.5.1  三大總體原則
    4.5.2  五項具體行動
  4.6  美國數據倫理框架
    4.6.1  數據倫理原則
    4.6.2  《數據倫理框架》的意義
  4.7  典型案例：劍橋分析公司數據醜聞
    4.7.1  背景
    4.7.2  技術應用中的潛在問題
    4.7.3  爭議討論
  思考題
第5章  演算法倫理
  5.1  核心要求
    5.1.1  公平與非歧視性
    5.1.2  透明性與可解釋性
    5.1.3  隱私與數據保護
    5.1.4  安全與可靠性
    5.1.5  問責制與治理
    5.1.6  社會與環境影響
    5.1.7  可持續改進與持續審視
  5.2  關鍵倫理問題
    5.2.1  偏見與歧視問題
    5.2.2  透明性與可解釋性不足
    5.2.3  隱私與數據保護風險
    5.2.4  安全性與可靠性挑戰
    5.2.5  問責與責任歸屬不清
    5.2.6  濫用與操縱
    5.2.7  社會與環境負面外部性
    5.2.8  倫理規範與法律空白
    5.2.9  人類自主性與尊嚴的挑戰
  5.3  演算法生命周期倫理規範
    5.3.1  概念與需求分析階段
    5.3.2  設計與開發階段
    5.3.3  測試與驗證階段
    5.3.4  部署與實施階段
    5.3.5  監控與維護階段
    5.3.6  退役與替換階段
  5.4  我國演算法倫理規範
  5.5  典型案例：COMPAS演算法中的群體偏見

    5.5.1  背景
    5.5.2  技術應用中的潛在問題
    5.5.3  爭議討論
  思考題
第6章  人工智慧倫理
  6.1  核心要求
    6.1.1  技術的可靠性與穩健性
    6.1.2  環境與社會的可持續性
    6.1.3  可追溯性與問責性
    6.1.4  多方協作與治理機制
    6.1.5  以人為本的價值導向
    6.1.6  尊重人類自由與自主權
    6.1.7  跨文化與價值多元性
    6.1.8  防止傷害
  6.2  關鍵倫理問題
    6.2.1  自主權與人類控制
    6.2.2  增強與操控的邊界
    6.2.3  就業與經濟影響
    6.2.4  社會分化與信任危機
    6.2.5  環境影響
    6.2.6  創造力和所有權
    6.2.7  文化與情境敏感性
    6.2.8  用戶賦權與教育
    6.2.9  倫理審計與認證
  6.3  人工智慧倫理規範
    6.3.1  管理規範
    6.3.2  研發規範
    6.3.3  供應規範
    6.3.4  使用規範
  6.4  聯合國教科文組織《人工智慧倫理問題建議書》
  6.5  歐盟《可信賴人工智慧倫理指南》
    6.5.1  基本權利
    6.5.2  倫理原則
    6.5.3  可信人工智慧的要求
    6.5.4  實現可信人工智慧的技術和非技術方法
    6.5.5  評估可信人工智慧
    6.5.6  可信人工智慧評估列表
  6.6  典型案例：致命自主武器的爭議
    6.6.1  背景
    6.6.2  技術應用中的問題
    6.6.3  爭議討論
  思考題
第7章  人機協作倫理
  7.1  核心要求
    7.1.1  協同增效
    7.1.2  建立信任
    7.1.3  任務與責任分配
    7.1.4  保護人類尊嚴
    7.1.5  增強人類能力
    7.1.6  確保人類主導地位

    7.1.7  處理錯誤與責任問題
  7.2  關鍵倫理問題
    7.2.1  自治與控制
    7.2.2  責任歸屬與問責機制
    7.2.3  人類依賴性與能力退化
    7.2.4  平等與可訪問性
    7.2.5  操控與說服
    7.2.6  就業替代與經濟影響
    7.2.7  人機界面設計倫理
    7.2.8  增強現實與虛擬現實中的人機協作
    7.2.9  工作環境中的人機協作
  7.3  人機協作倫理規範
    7.3.1  設計階段
    7.3.2  開發階段
    7.3.3  測試階段
    7.3.4  部署和運營階段
    7.3.5  反饋與改進
    7.3.6  持續優化和完善
  7.4  IEEE《倫理對齊設計》
    7.4.1  框架支柱
    7.4.2  通用原則
    7.4.3  從原則到實踐
  7.5  典型案例：波音737 MAX自動化系統事故
    7.5.1  背景
    7.5.2  技術應用中的潛在問題
    7.5.3  爭議討論
  思考題
第8章  場景與應用倫理
  8.1  核心要求
    8.1.1  情境適應性
    8.1.2  社會影響評估
    8.1.3  文化敏感性
    8.1.4  法律合規
    8.1.5  避免負面社會影響
    8.1.6  利益相關者參與
    8.1.7  透明性與問責性
  8.2  智能製造領域的倫理
    8.2.1  關鍵倫理問題
    8.2.2  OECD人工智慧原則
    8.2.3  典型案例：福特汽車公司自動化生產線造成工人失業
  8.3  健康醫療領域的倫理
    8.3.1  關鍵倫理問題
    8.3.2  《赫爾辛基宣言》
    8.3.3  典型案例：IBM Watson在癌症治療中的應用
  8.4  金融科技領域的倫理
    8.4.1  關鍵倫理問題
    8.4.2  金融領域科技倫理指引
    8.4.3  典型案例：ZestFinance公司的信用評分演算法
  8.5  智能交通與自動駕駛倫理
    8.5.1  關鍵倫理問題

    8.5.2  《智能網聯汽車道路測試與示範應用管理規範》
    8.5.3  典型案例：優步自動駕駛車輛致死事故
  8.6  教育科技領域的倫理
    8.6.1  關鍵倫理問題
    8.6.2  教育中的人工智慧倫理規範
    8.6.3  典型案例：在線監考軟體ProctorU的隱私爭議
  8.7  智能家居與物聯網倫理
    8.7.1  關鍵倫理問題
    8.7.2  智能家居的倫理視角與指南
    8.7.3  典型案例：亞馬遜公司Alexa錄音隱私泄露事件
  8.8  公共安全監控倫理
    8.8.1  關鍵倫理問題
    8.8.2  理解人工智慧倫理和安全
    8.8.3  典型案例：倫敦攝像頭監控系統的廣泛應用
  思考題
參考文獻
致謝

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