In its pragmatic turn, the new discipline of AI ethics came to be dominated by humanity's collective fear of its creatures, as reflected in an extensive and perennially popular literary tradition. Dr. Frankenstein's monster in the novel by Mary Shelley rising against its creator; the unorthodox golem in H. Leivick's 1920 play going on a rampage; the rebellious robots of Karel \v{C}apek -- these and hundreds of other examples of the genre are the background against which the preoccupation of AI ethics with preventing robots from behaving badly towards people is best understood. In each of these three fictional cases (as well as in many others), the miserable artificial creature -- mercilessly exploited, or cornered by a murderous mob, and driven to violence in self-defense -- has its author's sympathy. In real life, with very few exceptions, things are different: theorists working on the ethics of AI completely ignore the possibility of robots needing protection from their creators. The present book chapter takes up this, less commonly considered, ethical angle of AI.


翻译:在务实的转折中,AI伦理的新纪律被人类对其生物的集体恐惧所支配,这反映在广泛和常年流行的文学传统中。弗兰肯斯坦博士在Mary Shelley小说中的怪兽在Mary Shelley的《小说》中针对其创作者而崛起;H. Leivick 1920年非正统的歌莱姆剧在狂野中演戏;Karel\v{C}pek的叛逆机器人;Karel\v{C}pek的这些和其他数百个同类的叛逆机器人,是大赦国际道德关注防止机器人对人作恶行的背景,最能被人们所理解的背景。在这三个虚构案例(以及许多其他案例)中,每一起,悲惨的人工生物 -- -- 被残忍地剥削,或被谋杀暴徒所包围,在自卫中受到暴力的驱使 -- -- 都有作者的同情。在现实生活中,除了极少数例外,事情是不同的:从事AI伦理学的理论者完全忽视了机器人需要其创造者保护的可能性。本书章采纳了AI的道德角度,但通常不那么普遍考虑的这一角度。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员