2024秋 法律、科技与社会

1 技术是中立的吗？

技术是占有世界的媒介，是人类活动的一种形式。个体和社会的发展过程伴随着它的可能性，但也在他的界限和限制内运行，同时又反作用于这个媒介。人在一个技术设定的第二自然中活动，如互联网。

技术本身在道德上是中性的，但是技术的使用和使用者有道德问题。

技术具有社会性，不是中立的。

2 监控资本主义是一个不可避免的趋势吗？我们有什么办法改变它？

监控资本主义：通过行为数据提取和分析获利的新经济模式，数据无意识采集与市场化。

问题：数据如何被使用？用户的数据控制权？

三大支柱：行为剩余，预测商品，权力不对等

3 学校是否有权使用人脸识别对学生进行考勤？为什么？

有，但是需要让学生获知，并加强信息监管，且如果学生提出意见，应予以改正，用其他方法对其考勤。

4 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？

发生事故，救车里的人还是救路人？

可能的办法：企业倾向于救驾驶者；模仿人类决策，随机；使用协议

5 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？

好处：人类情感需求，社会问题解决（老龄化），减少性相关问题

坏处：物化女性，损害人类共情能力，人变得更像机器，机器变得更像人（自我奴役，主奴辩证法）

主奴辩证法：自我意识差异，产生主奴关系，主人局限和对奴依赖，奴隶觉醒转变，自我意识统一

6 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？

自主、致命：无需人为控制就可以选择目标并施加武力的系统

战争原则：区分原则（平民和战斗体），相称性原则（军事利益和平民伤害）

坏处：杀人远离人的判断、违背人权精神、容易落到敌人手中

好处：提升国防安全、减少战时损伤（使用者）

管控：禁止战时使用、禁止某些类型的LAWS、防止扩散

《致命性自主武器宣言》：掌握他人生死不能由机器做出；LAWS对国家和个人威胁巨大

7 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？

算法在决策过程中偏向特定人群或不公平对待某些群体。

源于数据偏差、算法设计、模型训练过程中对不同群体的差异性忽视。

原因：数据偏差、设计偏见、反馈循环

如何解决：改进数据、算法可解释性、公平性评估、用户反馈优化

8 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？

有，和传统隐私有差别。

个人、企业、政府。