风险社会视角下教育人工智能伦理风险分类框架研究

人工智能技术发展的不确定性和应用的广泛性,给教育教学带来智能化、便利性和高效率的同时,也可能带来技术滥用、数据泄密、侵犯个人隐私等伦理风险问题。如何对教育人工智能应用过程中非规律性、高频发性、系统性的伦理风险进行分类,已经成为当前学术界关注的焦点。基于贝克的风险社会视角,从教育人工智能伦理风险因素的内在联系出发,分析教育人工智能应用场景与伦理风险来源,提出建立教育人工智能伦理风险分类框架,归纳四种类型伦理风险,包括教育数据风险、机器算法风险、技术本体风险和教育应用风险等,并提出伦理风险防范策略,助力人工智能技术在教育领域的可持续健康应用。

教育人工智能伦理风险如何消解

人工智能是计算机科学的一部分,包括研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类的智能理论、方法、技术及应用系统等方面。教育人工智能伦理是用以规范教育人工智能开发及应用过程中关系、行为的道德及准则。教育人工智能虽具备强大的数据整合与分析能力,但同时也会引发一系列新的伦理风险,主要体现在以下4个方面。

人工智能嵌入医学教育的伦理风险及其应对

我国医疗卫生领域发展逐渐进入智能化阶段,人工智能嵌入医学教育在带来机遇与创新的同时,也伴随着产生了相应的伦理风险。人工智能嵌入医学教育的伦理风险生成逻辑主要是由于技术应用对教育伦理的僭越、技术理性与情感诉求失衡以及对效率主义与功利主义推崇。存在的伦理风险主要为消解师生教育主体地位、忽视教育主体情感需求以及偏离个性化育人核心本质。应对人工智能嵌入医学教育的伦理风险应当回归医学教育主体本位,脱离“技术拜物教”,准确把握情感诉求,破解“思维规训化”,创设“以技促学”智能教育模式,打破“算法固定式”。

人工智能教育的伦理风险探赜

人工智能技术以智能化服务、个性化发展、多样性交互的特征介入教育场域,并以颠覆性和变革性的方式为教学方式、学习方式、教学评价、教学环境、学校管理等方面绘制了新的全景式教育蓝图。在教育场域中,人工智能技术可能会在个体维度、关系维度、社会维度引发诸多教育伦理风险。立足于“人的发展”对人工智能的教育应用与教育未来的发展进行批判性思考,坚持以人为本、可解释性、公平正义、包容审慎的伦理原则,将为实现“教育逻辑”与“技术逻辑”的协同耦合提供纾解之道。

生成式人工智能在教育领域的伦理风险与治理路径 --基于罗素大学集团的实践考察

以ChatGPT为代表的生成式人工智能对传统教育模式造成了冲击,引发诸多教育伦理风险,而代表着英国顶尖教学和科研水平的罗素大学集团面对风险的举措极具借鉴意义。为此,文章以罗素大学集团为主要研究对象,首先介绍生成式人工智能在教育领域面向学生、教师和教育部门的应用现状,然后将罗素大学集团成员高校对生成式人工智能教育伦理风险的讨论归纳为三个方面,再次分析介绍罗素大学集团面对上述风险的治理路径转变方式与转变原因,最后借鉴罗素大学集团的典型措施,从教导学生正确使用、确保教师主体地位、完善系统管理制度三个层面为我国生成式人工智能教育治理提出完善建议,旨在充分发挥生成式人工智能在教育领域的积极作用,推动数字化教育朝向符合教育伦理的创新和发展。

生成式人工智能嵌入思想政治教育的伦理风险及其治理路径

近年来,以互联网、大数据、人工智能为核心的数字技术迅速发展,特别是2022年以来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术取得重大突破。生成式人工智能是指基于机器深度学习自主生成具有一定逻辑性的文本、图像、视频等内容的模型及其相关智能技术。生成式人工智能一经推出,就对包括教育在内的众多行业产生重塑性影响。

人工智能赋能思想政治教育的伦理风险及其应对

人工智能赋能思想政治教育是思想政治教育创新发展的必然走向。思想政治教育与人工智能的深度耦合,促进了思想政治教育的精准化与“出场”多元化,提升了思想政治教育的实效性,但随着技术向度的增强与工具理性思维的介入,思想政治教育也面临着不同维度的伦理风险。通过分析人工智能赋能思想政治教育伦理风险的成因发现,人工智能的类人属性不断强化、算法自主性导致的不可预测性不断增加、风险认知与外在保障具有有限性,导致了伦理风险“在场”的必然性。为了规避伦理风险,要以道御术,守正思想政治教育的价值立场;要以情化人,构建柔性的共情共鸣机制;要以法为界,明确人工智能赋能的何以可为。

人工智能驱动教育变革的伦理风险及其解蔽之路

人工智能驱动教育变革给教育带来双重影响,使教育中的机会与风险共存。尽管人工智能技术给教育带来强大优势,能够增强教育主体的能力、记录完整的教育信息、推动人的个性发展、以及提高教育效率。但随着技术向度的增强与工具理性思维的介入,这一过程也面临不同维度的伦理风险。人工智能驱动教育变革的伦理风险主要表现为主体风险、安全风险、算法风险和技术滥用四方面。解蔽人工智能裹挟下的四重风险,推动人工智能技术在教育变革中的价值实现,需回归以人为本的价值理念,强化教育主体地位;建立依法规约的伦理体系,加强信息安全管理;遵循算法使用的伦理准则,促进个体生命发展;内化德性为先的伦理意识,健全技术变革边界。

技术伦理视域下美国教育人工智能伦理问题审视:现实表征与规避策略

教育人工智能是一种新兴技术,在凸显其优越性的同时逐渐显现出诸多技术伦理问题。美国作为教育人工智能技术的先驱国家,其教育人工智能技术伦理问题表征和规避策略更具典型性。美国教育人工智能在使用过程中出现各种偏见、歧视:智能系统出现错误和技术漏洞时追责困难;海量数据搜集会侵犯学生多种权利;学生长时间使用智能系统可能面临发展障碍,出现“成事”与“成人”的价值冲突。为规避教育人工智能伦理风险,美国制定了教育人工智能相关标准,加强教育人工智能算法监管,出台数据保护指南和法案,并规范智能技术在教育中的应用。我国应借鉴美国教育人工智能伦理问题的治理策略,制定和完善教育人工智能相应政策,建立贯穿全生命周期的全员联动监管机制,研制教育人工智能伦理框架,培养和提升师生的人工智能素养。

人工智能时代机器人伦理教育及风险规避

机器人在各个领域中扮演着越来越重要的角色,这是由于人工智能和机器人技术的快速发展所致。除了在工业生产和自动化方面的应用,机器人还渗透到医疗保健、教育、娱乐等日常生活的各个方面,这也引发了一系列关乎伦理的问题。人工智能和机器人具备一定的自主性和智能,这使得伦理问题面临着新的层次和挑战。机器人在与人类互动和交流的过程中可能受到人类的影响和塑造,因此我们需要提供适当的教育来指导机器人的价值观和道德观。当机器人参与决策时,我们需要确保它们不会违反道德原则。作为人工智能系统的一部分,机器人的行为和决策可能对人类社会产生深远影响。如果我们不对机器人的行为加以约束和引导,它们的行为可能会损害人类利益,甚至带来潜在的伦理风险。

人工智能伦理教育研究及其风险规避

随着人工智能技术的快速发展,由教育大数据引发一系列问题,主要包括数据安全保护风险问题、人工智能系统对教育工作者和受教育者的影响、多样化功能性数据结构所引发的伦理道德纷争、科技教育领域数字鸿沟产生的伦理规范风险冲击,以及智能化教育产业蓬勃发展对价值观念、责任意识的影响等诸多伦理问题。文章阐述人工智能伦理框架、伦理标准与指南、建立人工智能教育伦理内涵模型,强化算法评估和数据监管机制。避免人工智能教育应用加剧教育的不公平、尊重教育者的教育权力、注重算法公平、保障用户信息安全,化解人工智能教育应用领域所引起的伦理道德系统性风险。

人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理限度研究

目的:新一代人工智能技术的深入发展给当今社会带来深刻变革,对现代职业教育产生深远影响。目前人工智能已成为一种广泛而有效的教育手段,而不仅仅是简单的教学工具,还涉及教育和伦理问题。方法:文章首先采用基于TensorFlow的CNN模型构建的表情识别和基于OpenFace2.0的姿态识别,完成一套以人工智能技术为支撑的课堂评价开发系统。其次,通过智能数据分析与对比记录师生成长轨迹,对比传统评价和人工智能评价高等教育课堂教学遇到的问题与优势,论述高等教育课堂教学评价和教育伦理的关系。结果:人工智能技术赋能高等教育课堂评价存在伦理过度与伦理不及的现象,同时提出正确的人工智能赋能课堂评价伦理限度原则。结论:在人工智能赋能高等教育课堂教学评价实践中认真考虑这些伦理挑战,可以确保评价体系的公正性和全面性,更好地服务教育的真正目标,提高教育质量和学生综合素质。

青少年人工智能伦理教育的探索及启示——以MIT为例

随着人工智能行业应用的不断深入,其伦理问题日益凸显。《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》明确指出要面向中小学生开展有关人工智能伦理的教育。鉴于国内外面向青少年的人工智能伦理教育尚处于起步阶段,介绍美国麻省理工学院(MIT)自2018年起在该领域的探索能为国内中小学校人工智能伦理教育教学实践提供一些启示。MIT青少年人工智能伦理教育涵盖小学、初中和高中三个学段,以初中和高中为主,涉及家庭、学校和社会三个场域,有专题式和内嵌式两种类型,形式上包括与中小学合作的线下STEAM选修课程、线上/线下的夏令营活动以及面向社会招募学生的混合式工作坊。梳理和反思MIT青少年人工智能伦理教育实践可以得到以下三方面启示:(1)高校可以与中小学合作开展青少年人工智能伦理教育的内容设计与教师培训;(2)中小学多学科教师可以尝试开展内嵌式青少年人工智能伦理教育设计与实践;(3)“家校社”应携手共建多样态多场域本土化青少年人工智能伦理教育生态。

人工智能教育伦理政策变迁与价值取向——基于政策制定与执行的源流分析

随着信息技术快速发展,人工智能技术成为迎接未来教育发展的重要变量,其重要价值在被广泛认可的同时不可避免地引起诸如算法歧视、隐私泄露、数据安全等人工智能教育伦理隐忧。当前研究侧重对人工智能教育应用伦理规范的结果讨论,缺乏对伦理政策制定以及执行过程的影响因素分析。多源流理论和政策执行过程模型在人工智能教育伦理政策变迁模式分析及政策执行上存在一定的解释力,文章通过分析其动力机制明晰我国人工智能伦理政策变迁原因。我国人工智能教育伦理政策变迁在驱动因素上呈现从注重教育伦理中的“技术”走向注重教育中的“人”的政策价值取向演进态势,文章将其价值取向转变归纳为人工智能教育伦理与富强、民主、自由、平等、公正、法制的价值规约,展现出人工智能教育伦理政策发展的中国智慧。

生成式人工智能浪潮下的高职教育:风险剖析与防范策略

在生成式人工智能的快速发展背景下,本文深入探讨了生成式人工智能对高职教育的多方面影响及其潜在风险,概述了生成式人工智能的基础概念、技术原理及其在各领域的应用情况,重点分析了该技术给高职教育带来的资源分配、教育质量、学生就业以及道德伦理法律等多层次风险。针对这些风险,提出了优化资源分配、保障教育质量、助力学生就业及强化道德法律教育的防范策略。此外,对生成式人工智能在高职教育领域的未来发展趋势进行了展望,并为相关政策制定提供了建议,以期推动高职教育的创新与高质量发展。

“人工智能+教育”的伦理分析及主体重塑

人工智能在教育领域的融合应用,在促进教育机制优化、技术进步升级等方面作用显著,也给学校系统以及师生主体带来了机遇和挑战。“人工智能+教育”的本质是教育,具有超越技术理性的内在伦理旨趣,因而面临着资源机会均等与数字鸿沟拉大、人工劳动被替代与人才观受冲击、学业效果有限与教育风险提升、技术求“用”与教育守“道”之间的伦理冲突。“人工智能+教育”有待经过形式化的去蔽,综合技术、教育和文化的多重视角,充分发挥马克思主义理论优势探索发展进路,达成对标个性化品质的学生主体性重塑和对标引领性职责的教师主体性重塑。

ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对

以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具正在冲击甚至重塑学校教育生态,“人工智能+教育”成为未来教育发展的必然趋势。在人工智能的深度影响下,知识朝着软化、暗化和整全化的趋势发展。学习方式由“搜索”转向“对话”,并进一步助推学生的深度学习。教学目标步步升级,物态化教育现场也面临着解构。在人工智能时代,“超真实”经验遮蔽了身体感知觉经验,教师成为一个伦理身份模糊不清的虚拟节点,师生交往逐步弱化。而传统的普通教育学原理也将面临对教育经验方式的解释框架的全面失效。应对人工智能教育伦理危机必须从工具性思维走向共生性思维,直面教育生态变革,通过重构教师社会身份、重塑教学实践方式、重设教育伦理规范、重建教育理论基础,主动构建“人工智能+教育”的多元图景。

教育人工智能伦理治理:现实挑战与实现路径

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。

人工智能情感的伦理风险及其应对

人工智能情感技术迅猛发展,不断提升着机器模拟人类情感识别、表达与应答功能的能力。在便利生产生活的同时,人工智能情感加剧了情感生活的数据化、工具化、机械化,冲击着情感的私密性、真实性、体验感、意义感,衍生出情感隐私泄露、情感欺骗盛行、情感控制加剧和情感能力退化等伦理风险。这些伦理风险的背后是资本逻辑的驱动、情感算法自身的局限性、伦理观念的相对滞后与工具理性的泛滥。应对人工智能情感的伦理风险,从根本上说就是要合理规制资本、推动科技向善。具体而言,应实行敏捷治理、健全伦理法规、深化人文反思。

生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险表征、预警及化解

在生成式人工智能迅猛发展的背景下,认识、防范和化解生成式人工智能给高等教育生态系统带来的教育风险迫在眉睫。对此,文章首先剖析了生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险表征,主要表现为师生主权消解、知识内容扭曲、安全包容破坏和人才培养异化。随后,文章构建了由风险预警主体、风险预警内容、风险预警保障、风险预警流程四个模块组成的生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险预警机制。最后,文章提出从激发主体意识、鉴别知识内容、优化数字环境、培养创新人才等方面入手,来化解生成式人工智能融入高等教育生态系统的风险。文章的研究可为生成式人工智能教育风险治理提供理论指导,并推动生成式人工智能在高等教育中的安全应用,从而为高等教育数字化转型和高质量发展保驾护航。