人工智能医学教育应用研究的国际图景与趋势

运用文献计量学方法,基于近10年来Web of Science（WoS）数据库中的人工智能医学教育应用研究相关文献,开展关联、聚类、突变等可视化分析,探究国际人工智能医学教育应用研究现状、研究热点和发展趋势,发现机器人辅助手术培训、智能评价反馈系统和智能虚拟仿真系统是国际人工智能医学教育的研究热点,其研究演进遵循从标准化到个性化、从实体空间到虚实融合、从关注独立思考到人机协同决策这一脉络,以期为我国人工智能医学教育研究工作者提供参考和情报支持。

     

类伦理与生态问题的国际治理

随着时代的发展,全球性问题的普遍出现以及与此相应的人类的全球意识的产生,标志着人类已经进入了"类时代"。在类时代的背景下,与生态危机相关的种种问题日益突现,生态问题面临前所未有的现实难题和伦理困境。因此,需要从人的"类存在"的视角来审视人与自然的关系,从"类伦理"的高度来关照生态问题,从国际治理的层面来解决全球生态问题。     

论人工智能伦理建构何以可能

主体性是进行独立价值判断以及伦理探讨的前提,也决定着人工智能及其伦理探讨的阀域。没有主体意识的人工智能仍属于技术工具范畴,其伦理的探讨仍囿于种际伦理视域;拥有主体意识的人工智能可以进行独立的价值判断,才能生成自身的道德规范。人工智能伦理的哲学思考以人工智能的主体性设定为基础,集中探讨人工智能伦理的理论前提、人工智能伦理的边界,以及建构人工智能伦理的可能性等问题。     

伦理视角下国际疫苗犹豫研究进展及启示

为梳理国际疫苗犹豫研究的发展脉络,以呈现该领域的研究进展,以Web of Science收录疫苗犹豫为主题的1 239篇文献为分析样本(1994年~2021年),运用CiteSpace软件进行文献计量学分析,以挖掘疫苗犹豫研究的前沿热点,并分析由此产生的伦理问题。结果发现国际上疫苗犹豫相关研究热点包括新型冠状病毒疫苗犹豫、父母对儿童接种疫苗犹豫、人类乳头瘤病毒疫苗犹豫等,以新型冠状病毒疫苗犹豫为代表的伦理问题较为突出。我国相关部门要加大对疫苗犹豫研究的重视,并制定符合伦理的政策,从而提高我国群众疫苗接种率。

     

当代道德规范性研究与人工智能伦理设计

功利主义、直觉主义以及道义论是当前用于指导人工智能系统道德抉择的主要理论资源。然而,以上理论的应用均遭遇了困境。在道德哲学的历史上,正是类似的困境曾导致规范伦理学的衰落。当代规范性研究中的康德式理论对相关理论困难均给出充分回应,有力推动了规范伦理学的复兴,也有望为人工智能系统的伦理设计提供更为恰当的理论基础。康德式理论具有共同的核心观点和思想方法,保证了由这类理论所构建的伦理原则可以具有一致性和实践可操作性。格沃斯和斯坎伦是当代康德式理论的重要代表人物。本文通过比较和分析两者对道德义务的论证,尝试确立三个基本的伦理原则,即不侵犯原则、平等原则和援助原则。三个原则对任何道德主体间最基本的道德义务给出了清晰阐释,也能够对人工智能系统的伦理设计给出明确指导。     

人工智能情感的伦理风险及其应对

人工智能情感技术迅猛发展,不断提升着机器模拟人类情感识别、表达与应答功能的能力。在便利生产生活的同时,人工智能情感加剧了情感生活的数据化、工具化、机械化,冲击着情感的私密性、真实性、体验感、意义感,衍生出情感隐私泄露、情感欺骗盛行、情感控制加剧和情感能力退化等伦理风险。这些伦理风险的背后是资本逻辑的驱动、情感算法自身的局限性、伦理观念的相对滞后与工具理性的泛滥。应对人工智能情感的伦理风险,从根本上说就是要合理规制资本、推动科技向善。具体而言,应实行敏捷治理、健全伦理法规、深化人文反思。     

合成生物学伦理问题研究态势分析

合成生物学以创造新型生物为目标,这一领域的飞速发展在给人类带来巨大福祉的同时,也陆续引发众多伦理问题。利用VOSviewer等科学计量工具对国内外合成生物学伦理领域2000年~2019年近20年的相关研究文献进行量化分析,通过对时间分布、地域分布、关键词共现、研究方向等数据的系统分析,进一步对国内外学者、专家的应用研究成果与伦理思考进行总结概括,并对合成生物学伦理问题的研究趋势提出展望,以图廓清国内外合成生物学伦理问题研究的发展态势。     

金融机构的伦理冲突及其伦理治理

基于资本结构的特殊性、资产交易的非透明性和监管的严格性,金融机构形成了不同于一般工商企业的特殊利益关系,也凸显了金融机构公司治理的伦理特质.以股东利益最大化、业绩一报酬敏感性高、政府干预为特征的现行公司治理机制,存在伦理缺陷,激发了金融机构内外的伦理冲突.协调金融机构的伦理冲突,需要拓展公司治理的伦理维度,确立共生的治理目标,完善伦理激励机制和伦理监督机制.     

医疗人工智能临床应用的伦理审视

算法偏见与隐私泄露危机、意识难题与道德主体困惑、数字鸿沟与资源供给失衡加剧了医疗人工智能应用的技术伦理、信念伦理和分配伦理危机。由于伦理设计滞后,人工智能在临床应用的过程中表现出研究伦理与服务伦理的二阶性、自由意志与公共利益的矛盾性、智能技术与临床经验的集成性等特征。面对人工智能应用的伦理困境,需从人本性的视角规避智能技术异化,保护患者隐私;从主体性的视角克服道德主体困惑,缓解意识难题;从公众性的视角弥合资源数据裂沟,促进分配正义,通过强化正向伦理规约缓解人工智能临床应用的伦理危机。

     

医学人工智能应用若干问题的哲学思考

人工智能在医学领域应用已触及众多方向,从医学影像、病理诊断、精神卫生,到康复医疗、居家健康支持等都有所进展,也引发了广泛的哲学及伦理思考。在医学哲学视角下,探讨人工智能机器道德主体地位争议、机器使用所产生的多重关系的界定,以及人工智能技术价值判断及信任考量、数据获得性及隐私保护现状。进一步指出在充满不确定性的应用场景下,人工智能可能引起的不公平、歧视与风险责任,呼吁建立与技术深度融合的人工智能伦理审查和协同治理机制。     

负责任创新中医疗人工智能应用技术的伦理审视

负责任创新是目前探讨人工智能技术在医疗领域应用的重要理论,也是引导医疗人工智能应用技术向善发展的理想图景,其基本结构主要包括预测、反思、协商、反应四个维度。当前,医疗人工智能应用技术受技术“黑箱特质”的影响,暴露了其在安全、隐私、道德、分配等方面的伦理风险,桎梏了其应用于医疗事业的广阔前景。面对医疗人工智能应用技术的伦理困境,从其技术研发、设计、应用、跟踪等全过程分析嵌入负责任创新四维度模型,能够有效缓解医疗人工智能应用技术在实践中存在的伦理风险,从而真正实现其为人类健康的精准赋能。

     

人工智能医疗器械的伦理审查要点

人工智能医疗器械分为具备辅助识别的二类和辅助诊断的三类医疗器械,我国三类人工智能医疗器械刚进入注册申报阶段。很多人工智能医疗器械以科研方式进入医疗机构,为受试者免费试用以获取临床试验数据,这给伦理审查带来极大挑战。伦理委员会审查三类人工智能医疗器械的核心问题包括风险评估、数据库、数据安全及软件更新。除关注医疗器械产品与试验操作外,更要从适用范围、研究要求与资料、研究方案、风险控制、数据库、数据安全和软件更新等方面仔细把关,不断总结经验,切实保护受试者权益,也助推我国人工智能医疗器械的健康快速发展。     

An Analysis of Fundamental Issues in the Research of Artificial Intelligence Ethical Risk Prevention

While receiving widespread attention, the fundamental issues in the research of artificial intelligence (AI) ethical risk prevention need to be probed and articulated. Although the relevant research is still at an initial stage with long-term tasks, it has a very important social significance. The strategic goals of AI ethical risk prevention research are clarifying ethical risks, taking flexible and effective measures, and providing ethical support for the development of AI technology. This paper argues that key tasks must be of the top priority, such as broadening the theoretical foundation, evaluating ethical risks, realizing ethical design and solving core ethical risks. Therefore, the research of AI ethical risk prevention can be substantially promoted.     

医疗人工智能科技异化及其伦理风险探析

医疗人工智能广泛应用于现代医疗形式。医疗科技的日新月异,大大推动了人类医学的发展进程及诊疗模式。与此同时,医疗人工智能科技的发展出现了异化现象,并由此带来了人和社会的异化,诸如对人与类人机器的角色定位不清,人对技术的依赖性过度增强,医疗全生命周期中的责任伦理缺失,技术价值失衡等社会问题。以这些异化带来的伦理风险为进度,探析在医疗人工智能使用中的隐私安全与数据使用的边界问题,人在医疗过程中的主体地位问题,“医生-人工智能-患者”的共同决策体系构建问题,构建医疗人工智能科技向善理念及法律问题。     

医疗人工智能产品研发的伦理审查与法律考量

国内医疗人工智能研究日益增多,具有多学科合作,并以数据驱动的特点。走访深圳开展健康领域人工智能研发的企业、医疗机构以及研究机构的开发者,了解到存在监管不足、数据收集及处理过程欠缺标准化、责任不清等挑战。并且,面临应该如何遵循医学科研伦理审查原则,如何合法合规收集、利用、共享数据并界定责任等问题。从医院进行伦理审查实践层面探讨医疗人工智能的研究价值、科学有效性、风险受益等的审查要点;医疗人工智能研究的法律考量主要包括个人信息收集和利用的边界,以及侵权责任主体的认定。     

生成式人工智能对于医患关系的伦理重构

基于对生成式人工智能医学能力、风险以及第三者效应的综合考量,分析生成式人工智能介入医患关系可能构成的四种伦理转向：即“医−人工智能−患”共同决策模式（可能Ⅰ）、“患−人工智能”深度协作与医生保守立场（可能Ⅱ）、恢复传统“医−患”关系（可能Ⅲ）以及“医−人工智能”深度协作与患者保守立场（可能Ⅳ）。其中“医−人工智能−患”共同决策模式的交互本质可能进一步形成两种相互背离的发展取向：一是以患者为中心的医疗实践模式,二是计算机主义的医疗家长主义。

     

人体挑战试验的伦理治理探究

人体挑战试验有助于开发或测试针对传染病的疫苗,同时也引发了重要的伦理问题：故意感染健康参与者是否可以被接受,参与者承受较高的风险和负担并可能造成第三方的风险,如何取得参与者的知情同意,付款与不当引诱引发的伦理问题。针对人体挑战试验,全球已进行相关的伦理治理,并通过制定相关指南来规范人体挑战试验。围绕试验之前应注意的问题、政府层面应制定和完善科学的治理政策、建立评估体系与预防系统和研究机构应负的伦理责任四个方面初步为人体挑战试验的治理体系提供建议。