“法律、科技与社会”课后思考题答案 - 2024

本文记录了本人复习“法律、科技与社会”课程时，对课后思考题给出的答案。

众所周知，本课的期末考试就是从课后思考题中抽集体来考，怎么复习想必大家都知道了。当然，不知道这几个思考题之后会不会变。

以下答案均为本人手搓，在考试获得了95分，当然这个给分可能有玄学成分在里面，仅供参考。

技术是中立的吗？为什么？

不是。

• 技术置身于社会中，具有社会性。
• 技术是占有世界的媒介，同时也是人类活动的一种形式。其背后包含了人类思维结果。

监控资本主义是一个不可避免的趋势吗？还是我们有什么办法改变它？

• 用户行为数据将为资本带来利益；从资本逐利的本质而言，监控资本主义的趋势不可避免。
• 这一趋势可以被抑制。
• 立法与管制
• 提高公共意识与参与度
• 探索技术向善路径，减少技术对个人隐私的侵害

学校是否有权使用人脸识别对学生进行考勤？为什么？

• 自隐私方面：若学校方面明确了：1.收集的人脸识别信息仅用于考勤，2.且收集的信息将按照相关法律法规进行处理，3.并在事前提前征得了同学的同意，则这一方案可认为可行；
• 然而，根据我国目前出台的相关法律法规，此时也需保证人脸识别不作为考勤的唯一方式。
• 更严格而言，根据《个人信息保护法》，在公众场合所收集的身份信息只能用于维护公共安全目的，此时考勤并不在维护公共安全范围之内，故可以认为学校无权这么做。

什么是自动驾驶的电车难题？自动驾驶系统应该如何应对电车难题？

• 自动驾驶系统在事故不可避免时，是优先保全车上人员安全，还是行人等车外人员的安全。
• 首先是在技术上，要尽可能减少“不可避免事故”的发生；
• 其次，在设计自动驾驶系统时，应注意伦理方面的考量，确保系统决策符合人类伦理。

是否应该禁止或限制性爱机器人的研发、生产与销售？为什么？

• 是
• 存在物化女性的风险
• 有悖伦理
• 存在因此引起的技术以来与奴隶问题。
• 情感与亲密关系的简化。

什么是致命性自主武器？是否应该禁止或限制致命性自主武器的研发和使用？为什么？

指无需有意义的人类控制即可选择目标并施加武力的系统。

应该。

• 道义角度：其决策远离了人的判断，在道义上这无法接受。
• 法律角度：其违背了《国际人权法案》和《武装冲突法》的精神，可能会对非作战人员产生杀伤。
• 战略角度：研发出的致命自主武器可能会扩散到潜在敌人中。

什么是算法歧视？形成的原因是什么？如果解决算法歧视问题？

算法歧视是指算法在决策过程中，偏向特定人群或不公平对待某些群体的现象。

形成原因：

• 数据偏差：算法主要依赖于测试数据；数据不全面，则算法可能会因此产生偏见。
• 设计偏见：开发者在设计算法时融入了个人偏见。
• 反馈循环：在一些算法系统中，用户行为会反馈到算法中，这可能扩大原有的偏见

改进方法：

• 改进数据质量
• 提高算法透明度与解释性
• 引入公平性评估和偏差测试
• 用户反馈与持续优化

在人工智能和大数据时代，个人隐私还存在吗？如何才能更好地保护隐私？

• 存在。
• 个人角度：提高个人隐私意识，以正当手段维护自己的个人隐私
• 立法角度：完善相关法律法规，自法律角度约束个人敏感信息的使用
• 数据收集者角度：尊重用户隐私，避免过度收集用户敏感信息；完善技术手段，减少敏感信息的使用，避免敏感信息的泄露

作为计算机专业的学生，你如何看待人工智能的未来？

• 自生产工具的角度而言，人工智能将促进人类社会的生产力发展，从而促进人类社会的进步，我们应继续追求人工智能在技术层面的进步，从而进一步发展社会生产力；同时，我们也应积极接受并利用AI这一生产力工具。
• 自道德伦理角度而言，人工智能的使用，可能出现潜在的道德伦理问题，当前也出现了深度伪造、AI合成假新闻等问题。这需要我们在技术层面加以防范，；
• 自社会角度而言，人工智能必然会因人工智能的出现，对已有的部分人工进行替代。同时，人工智能的出现，也为我们带来了新的就业机会。因此，我们需要积极顺应这一变化，积极学习AI相关知识，同时提高自身创新能力与软实力。