This position paper highlights an ethic of machine-to-machine cooperation and machine pro-sociality, and argues that machines capable of autonomous sensing, decision-making and action, such as automated vehicles and urban robots, owned and used by different self-interested parties, and having their own agendas (or interests of their owners) should be designed and built to be cooperative in their behaviours, especially if they share public spaces. That is, by design, the machine should first cooperate, and then only consider alternatives if there are problems. It is argued that being cooperative is not only important for their improved functioning, especially, when they use shared resources (e.g., parking spaces, public roads, curbside space and walkways), but also as a favourable requirement analogous to how humans cooperating with other humans can be advantageous and often viewed favourably. The usefulness of such machine-to-machine cooperation are illustrated via examples including cooperative crowdsourcing, cooperative traffic routing and parking as well as futuristic scenarios involving urban robots for delivery and shopping. It is argued that just as privacy-by-design and security-by-design are important considerations, in order to yield systems that fulfil ethical requirements, cooperative-by-design should also be an imperative for autonomous systems that are separately owned but co-inhabit the same spaces and use common resources. If a machine using shared public spaces is not cooperative, as one might expect, then it is not only anti-social but not behaving ethically. It is also proposed that certification for urban robots that operate in public could be explored.


翻译:这份立场文件强调了机器对机器合作和机器支持社会的伦理道德,认为能够自主感测、决策和行动的机器,例如自动化车辆和城市机器人,由不同自我利益方拥有和使用,拥有自己的议程(或其所有者的利益)的机器,应当设计并建设成合作的行为,特别是如果它们共用公共空间,也就是说,机器首先应该合作,然后只有在出现问题时才考虑替代办法;认为合作不仅对其改进运作很重要,特别是当它们使用共享资源时(例如,停车空间、公共道路、路边空间和步行路线),而且作为类似人类与其他人类合作的方式是有利和常常被看好的有利要求。这种机器对机器合作的效用可以通过实例来说明,例如合作众包、合作交通路线和停车以及城市机器人交付和购物的模糊情景。 认为,合作空间作为隐私依次设计和安全配置,不是重要的考虑因素,而是合作性考虑因素,为了实现自主的道德要求,这种机器合作合作合作合作合作的效用可以通过诸如合作采购、合作性交通路线和停车以及城市机器人的模糊情景来加以探索。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
27+阅读 · 2021年5月2日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | ICDE 2020等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月18日
Arxiv
9+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月8日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月3日
VIP会员
相关资讯
计算机 | ICDE 2020等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员