自动驾驶汽车的伦理、法律与社会问题研究述评

随着人工智能广泛应用于各个领域,自动驾驶技术得到了长足发展,自动驾驶汽车的商用化也渐成趋势,自动驾驶的伦理、法律与社会问题的研究也开始出现。相关研究关注的核心问题包括:AI系统"道德算法"预设问题;制造商、乘客、行人、监管部门、汽车自身的责任分担问题;现行监管政策的挑战应对问题。本文在梳理核心问题的基础上,主要考察了自动驾驶汽车的伦理规范、法律责任和监管政策三个方面的研究状况。

机器学习与创造性认知劳动

机器学习对人类劳动的替代,是近年来人文社科学者普遍关注的议题,对其边界问题的理解需要一个概念框架。马克思对重复性劳动和创造性劳动的区分提供了一个划定以机器学习为代表的人工智能研究进路替代人类劳动的边界框架,创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是,机器学习已经在认知实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用,包括:机器学习能够提升科学知识生产效率;机器学习擅于提取和传递默会知识;机器学习可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性认知劳动中很难将机器学习排除在外,未来可能的创造性认知劳动方式应当是某种人机融合智能。

自动驾驶汽车的“道德责任”困境

在自动驾驶汽车的交通事故中,法律和监管政策的设定应当回应由谁承担责任以及分别应承担怎样的责任。在立法之前,需要充分考虑智能技术对道德主体和道德责任的重塑。首先,面对自动驾驶汽车事故处理方式,可以选择是否诉诸于道德归责,而避免道德归责的补偿方案和统一规则方案都面临理论困难,因此,讨论道德归责的方案是必要的。相较于传统汽车的道德责任问题,自动驾驶技术某种程度上改变了汽车与使用者的边界及二者的关系。面对智能技术可能的自主道德决策,汽车自身作为机器还无法跨越技术和概念框架的困难,不能作为道德责任的归责对象;而基于道德运气,如果使用者决定使用一辆自动驾驶汽车,表明他知道用车要承担的风险,一旦发生事故,使用者负有部分责任。

面向未来的责任:深入推进科技伦理治理的路径思考

当前加速迭代的新兴技术对人类道德秩序的挑战,在诸多技术应用中都引发了大量伦理难题,科技创新与科技伦理之间的张力被凸显出来。今天的科技伦理成为一个多学科多主体参与的、对科技实践进行系统研究和综合治理的领域,科技伦理治理是未来社会生活实践和国家治理中的重要议题。从责任伦理的角度出发,面向未来的科技伦理治理应充分考虑以下要点:发挥伦理原则在新兴技术的敏捷治理中的作用;拓宽科技伦理教育,推动科技伦理由专业话语向公众话语的转变;强化科技伦理协同治理,构造多主体合作的“科技伦理治理共同体”;面向新兴技术实践的“物”转向,以人与技术物的协同演化为治理原则。

科学民主化的两种研究进路

科学民主化的研究是由一系列自下而上的社会运动和自上而下的政策实践所推动的。关于科学民主化的研究一般由两部分构成:民主化理由和民主化限度。由此,可以将其分为两种研究进路:STS的进路和科学哲学的进路。在民主化理由方面,STS的研究进路从根本上否定了科学真理与客观性,以釜底抽薪的方式为民主化打开大门;而科学哲学的研究进路以一种温和实在论保留了科学真理,而反对科学自治。在民主化的限度方面,STS的研究进路允许公众对科学活动的全面参与,而科学哲学的进路将公众参与限于议程设置和知识应用阶段,把知识生产活动留给科学家自主决定。此外,STS的研究进路关注的是现实的民主化实践,而科学哲学的进路试图提供一种理想的民主模式。

知识传递与认知非正义

知识传递是人类日常认知实践中重要的知识来源。在知识传递过程中听者自发的非推论式的知识接受包含了相应的批判性判断,该判断依赖听者的感知能力。这种感知能力如同道德感知一样来自于亚里士多德式的社会训练,同时会沿袭因为阶层、性别、种族、国别、宗教等因素所形成的身份偏见。在知识传递中,听者对说者的身份偏见造成了其可信度下降,持续发生的身份偏见消解了部分人的知识身份,从而造成认知非正义。减少这种认知非正义的可能方式是诉诸于包含了认知与伦理维度的认知正义德性,或是诉诸于罗尔斯式的理想的社会基本认知结构。

新兴技术与实验伦理学的双向互动

当下人工智能、生命科学等领域中新兴技术的迭代所形成的对人类道德秩序的搅动使实验伦理学的研究方法受到了新的挑战。实验伦理学需要依赖新技术路径应对其他新兴技术所产生的道德难题,如利用大数据、虚拟现实研究人工智能的道德决策。但实验伦理学的新技术路径自身又会负载实验方法的科研伦理困境。因此,新兴技术既产生了新的道德难题,也推动了实验伦理学研究框架的变革,二者之间可能的协同演化关系是:新兴技术依靠实验伦理学获得道德合法性,实验伦理学则借助新兴技术扩展研究视野。

基于后学院科学背景的协同创新理论分析新框架

科学发展的产业化与国家化导致学院科学向后学院科学转变,并使后学院科学成为现代科学的主流形态。后学院科学的本质特征是政府、企业与科学家成为科学活动的共同主体。主体的多元化从根本上决定了科学知识的生产和创新必须协同进行。协同创新的基本方式是政府、企业与科学家多主体间活跃的、制度化的协商实践,它是构建国家创新体系的资源优化配置手段。只有实现了协同创新,才有可能建成创新型国家。

科学民主化的哲学论证

由一系列社会运动和政策实践所引发的科学民主化问题长期缺乏规范层面的辩护。科学哲学家基切尔的"良序科学"理论为科学民主化问题提供了系统的哲学论证。然而,在对"理想协商"的论证中,他未处理好代议制与协商民主间的关系,原因在于所使用的民主的工具论证对价值的非完全承诺,从而导致了民主模式的困难。

科学政策的政治哲学——评《科学、真理与民主》

在《悲剧的诞生》中，尼采曾预言道，“当科学之环变得更大时，它会在更多地方碰到悖论”。与尼采的时代相比，如今我们更能感觉到一系列的不和谐，比如技术官僚的统治与无政府主义之间的对立，以及科学技术与道德关怀的对立、商业与艺术的对立。科学技术已渗透到现代生活的各个层面，与公共生活和个人生活都密不可分，现代社会越来越依赖专家提供关键信息以做出决策。

观察渗透理论的现实合理性及其运用方式

本文在是否更有利于科学进步的实用角度论证观察中立说与观察渗透理论的优劣性,并认为在科学观察中应选择汉森的观察渗透理论。并针对汉森学说没有明确观察要素与理论要素在观察活动中的地位的缺陷,提出了观察渗透理论定量化的运用方式,从而为观察渗透理论树立了实用主义的根基。即解决了为什么要选择观察渗透理论以及怎么样运用该理论的问题。

科学中的价值无涉与价值管理

科学的价值无涉理想曾作为科学哲学家捍卫科学客观性、科学自治等理念的重要基础。此后,科学实践的价值负载经历了从认知价值到非认知价值的逐渐转变。现在,多数科学哲学家已经承认,非认知价值在科学知识生产、分配和应用的各个阶段都可能扮演实质性的角色。科学与价值的核心论题已经逐步转变为科学中的价值管理和评估方式的研究。

作为“基本善”的知识及其正义问题

知识的公共性使得知识构成了每个社会成员追求罗尔斯式的“合理生活计划”所必需的条件。知识分布的不公正对于社会正义产生了深刻影响,然而以《正义论》为代表的分配正义理论并未将知识纳入其中。像大多数社会益品一样,知识也可以被生产、传播和获取,知识可以被视为罗尔斯的“基本善”而纳入正义理论的讨论对象。知识的分配正义需要在一个“公共知识系统”的制度框架中实现。

人工智能与创造性劳动--评《科学技术知识的政治经济学研究》

崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的"劳动"概念为中心,提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动,提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是,机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用,包括:人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外,未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。

通渭县小学校园足球开展现状调查分析

发展我国校园足球是党中央、国务院做出的一项重要战略部署,是落实发展德、智、体、美、劳全面发展的伟大育人工程,是提高中国足球普及程度和竞技水平的基础工程,是全面推进学校体育综合改革、推进体教融合深度发展的探路工程。对弘扬社会主义核心价值观,培养学生爱国主义、集体主义精神和奋发向上、顽强拼搏的意志品质,实现学校体育“享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志”目标具有重要意义。本文主要阐述了甘肃省通渭县9所小学校园足球的开展现状,主要从学校设施,足球教员,学生自身对校园足球的认识等多方面进行调查和调研。

科技伦理中的原则主义

原则主义是20世纪70年代产生于生命医学伦理学研究和实践领域的重要方法,近几年来随着人工智能的兴起,原则主义被不同行动主体在多层次、多领域广泛应用。然而,新兴技术引发道德难题的情境化、多元化、大众化等特征,使得原则主义在方法论意义上面临着诸如融贯性、伦理洗地、人类中心主义等多重困境。实际上,原则主义是当前科技伦理治理的有效工具,能够发挥构建科研文化的认知作用,在实践上也有利于科技伦理的多元主体参与、全球科技治理、伦理风险评估和敏捷治理,并能够为新兴技术的政策制定和立法提供价值基础。而当代原则主义的构建应遵循人与技术物相互融合、协同演化的基本理念,并非传统意义上的人类中心主义。

科学中的价值无涉与价值管理

科学的价值无涉理想曾作为科学哲学家捍卫科学客观性、科学自治等理念的重要基础。此后,科学实践的价值负载经历了从认知价值到非认知价值的逐渐转变。现在,多数科学哲学家已经承认,非认知价值在科学知识生产、分配和应用的各个阶段都可能扮演实质性的角色。科学与价值的核心论题已经逐步转变为科学中的价值管理和评估方式的研究。Helen Longino、Philip Kitcher、Heather Douglas及Kevin Elliott都提出了相应的价值管理理想,并尝试回答价值如何在科学实践中发挥适当的作用,如何保持价值负载的科学客观性等问题。

认知非正义的概念谱系

弗里克用证词非正义和解释非正义两个概念刻画了人类认知实践中存在的不公正现象。受到她的启发,近十年来社会认识论和伦理学研究提出了诸多类似的认知非正义概念,这些新概念分布在知识生产、传递、接受、评价和分配等各个阶段,构成了一个认知非正义的概念谱系。以弗里克的两个认知非正义概念作为标准,可以将衍生概念划分为:因身份的刻板印象引起的可信度错判和认知者错待,因群体分化导致的对某些群体的认知排斥和(认知资源)分配不公。这个概念谱系还在不断地扩展,逐渐呈现出一种无序泛化的趋势,因此,认知非正义的概念研究需要处理和回应以下四个问题:合理的刻板印象与偏见的界限、认知非正义伤害的认定、认知正义与社会正义之间的关系以及不同情境中的认知非正义如何获得合法性。

自动驾驶汽车的“道德算法”困境

当前自动驾驶汽车发展所面临伦理困境的一个核心问题是:是否应该将道德规范嵌入算法结构以及应当以何种方式嵌入。在面对未来可能的交通事故时,屏蔽信息而依靠"道德运气"进行随机选择和基于完全信息的人工智能系统自主抉择都存在严重困难,因此应当为自动驾驶汽车预设"道德算法"。而对于如何决定"道德算法"的问题,鉴于现有道德原则间的相互冲突、道德决策的复杂性以及人类道德判断的情境化特点,基于某种人类既定的道德原则或道德规范是不现实的。

STS科学民主化争论的还原与分析

柯林斯和埃文斯的"科学的社会研究的第三波理论"发表后,引起了贾撒诺夫和温尼关于科学民主化问题的激烈反响,科学技术论(STS)研究陷入了关于科学决策的公众参与限度的争论当中。争论双方着重关注于科学本身,未充分认识到民主的地方性,尤其是不同民主理念背后的哲学基础,在民主化方面过于草率地沿袭了现成的民主理念。因此,争论的本质是民主化的理由是什么以及何种民主理念适用于科学的民主化。对这场争论的民主理念和价值承诺的还原,将促进对科学民主化理论基础的理解。