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课件网) 项目六 人工智能应用素养 目录 CONTENTS 01 项目导读 02 学习目标 03 探讨人工智能发展中的伦理与法律问题 04 分析人工智能对社会职业的影响 项目导读 01 项目导读 人工智能时代来临 科技快速发展，人工智能成为社会进步推动力，引发伦理法律新课题。 智能影响与社会挑战 应用深化带来伦理法律问题，对职业结构影响深远，亟需关注与应对。 提升AI应用素养 个人适应智能时代的关键，关乎社会和谐与职业可持续发展，教育培养需重视。 学习目标 02 学习目标 任务一探讨人工智能发展中的伦理与法律问题 03 任务场景 智能科技伦理法律探讨 聚焦人工智能引发的伦理法律问题，通过技术手段生成分析内容，探索道德边界与法律规定。 人工智能应用现状分析 涵盖安防至零售，多领域应用带来便利，同时引发道德、伦理及法律挑战，李华深入研究中。 任务准备 小组任务分配 每组3-5人，组长负责，收集人工智能伦理问题资料，确保每人参与。 问题主题设定 问题1：探究人工智能发展中的伦理挑战，问题2：聚焦生活中的人工智能伦理案例。 资料搜集指导 组员分散查找相关资料，关注人工智能引发的道德、法律争议，整理关键点。 讨论与整理 组内讨论收集信息，对比分析问题，整理出主要观点，准备全班分享。 任务实施 夏日风光，我在人工智能平台上创作了一首古诗词，主题聚焦于描绘夏季的景色。 任务评价 请各组选出一名代表展示任务实施的成果，并配合老师完成任务评价，将评价结果填入表6-2中。 知识链接：人工智能发展中的伦理与法律问题 人工智能伦理挑战 算法决策可能蕴含偏见，如肤色、性别歧视，影响公平性，需建立透明度机制。 数据安全与隐私权 深度学习过程可能导致用户隐私泄露，如何在利用数据同时保障个人隐私成为难题。 法律监管滞后问题 人工智能发展中责任归属不明确，隐私保护和版权问题日益突出，法律框架需完善。 智能版权争议 人工智能创作的知识产权界定不清，可能侵犯原作者权益，现有法律体系需适应新变化。 算法偏见问题&责任划分问题 电车难题与人工智能 探讨道德决策在AI中的应用，无人驾驶汽车面临伦理困境，需程序员与伦理学家共同设定道德算法。 人工智能责任问题 特斯拉事故引出AI责任划分，现有法律视AI为普通机器，责任主体仍是人类开发者或制造商。 “电车难题” 隐私泄露问题 用户数据保护策略 强化后台数据安全，采用加密技术，实现实名制与隐私保护平衡，确保用户信息不被非法获取。 大数据隐私安全 填补技术漏洞，加强平台安全建设，抵御外部攻击，同时完善法律体系，保护用户隐私不被泄露。 人工智能监管机制 遏制技术滥用，建立严格的人工智能产品监管体系，防止“信息克隆”，保障公民隐私权益。 隐私保护法律完善 政府加大法律建设力度，培养网络安全专家，通过法律手段和技术手段双管齐下，提升隐私保护级别。 著作权保护问题 伦理治理原则 遵循人类根本利益原则，尊重人权，降低技术风险。责任原则要求建立问责机制，确保人工智能发展过程中的伦理责任。 治理措施 结合技术改进提升算法透明度，道德规范引导行业共识，政策指引平衡发展与风险，法律法规需适应人工智能发展需求，加强伦理教育培养有伦理意识的人工智能专业人才。 著作权保护问题 智能创作版权风险 机器人学习可能复制版权作品，非法使用可能导致侵权。责任界定模糊，现有法律对人工智能创作版权归属未明确。 侵权责任归属 智能机器人创作若侵权，现有法律框架下，著作权人、使用者及开发者责任界定不清，需明确责任主体。 知识链接：人工智能伦理的治理原则 国家政策的出台 世界各国积极出台国家政策以引导和规范人工智能技术的发展，确保其符合社会伦理和公共利益 ... ...
