基于认知机制的有条件自动驾驶接管中的人因问题

自动驾驶能在很大程度上缓解现代交通问题并提升驾驶舒适度。有条件自动驾驶下, 驾驶员可执行非驾驶相关任务但需要在系统无法处理的状况下接管车辆。在这一关键过程中, 驾驶员需要进行注意转换并获得情境意识以成功接管。已有研究表明, 接管请求、非驾驶相关任务、驾驶情景及驾驶员因素是影响接管过程重要因素。未来可从认知机制角度研究各因素对接管过程产生的影响, 以及探究接管过程中各因素之间可能存在的交互作用。     

关于辅助生殖技术的理性思考

现代生物医学科技的进步和发展,使人类的自然生殖繁衍变成了一种可由技术干预和控制的过程。理性地审视辅助生殖技术,必须重视它的双面效应,切实履行知情同意原则,正确对待“人造”多胞胎,防止利用辅助生殖技术犯罪。     

莱布尼兹与技术

莱布尼兹不仅是哲学家、数学家,而且还在科学技术上拥有许多重要发明.特别是他所发明的二进制,是所有计算机技术的基础.因此,把莱布尼兹看作信息时代之父并不是没有道理的.本文阐述了莱布尼兹在他的科学技术发明中所体现的系统论思想、科学工具化思想和他关于机器的比喻.作者进一步提出,在科技高度发展的今天,人作为具有自由本质的存在者,必须对自己的行动和技术后果负有责任.我们必须追问技术带来的弊端,并给予技术哲学以应有的地位.     

绿色技术的价值论基础——人类中心环境整体论

绿色技术包含绿色自然技术和绿色社会技术,其价值论基础是人类中心环境整体论.人类中心环境整体论主张以人类的整体利益和长远利益为中心,去处理和解决人类实践性活动中出现的生态环境问题,但有别于本体论和目的论人类中心主义;承认自然生态系统的整体性及其对社会系统的"先在性",但又不同于各种形式的自然中心主义.现实中差异性主体特殊的环境需求,也无法否定和消解"人类共同"环境利益的客现存在.     

论制度及其社会意义

研究社会发展,必须借助于一定的社会指标体系来对社会发展的实际进程进行科学的评价。以往,人们更多地将制度作为既定的前提,而把社会发展作为一种技术机制来加以讨论,这样,往往难以解释超出实证范围的诸多社会现象,难以对纷繁复杂的社会发展现实做出合理的诠释。实际上,社会发展既是一种技术机制,更是一种制度安排。应力图在社会发展技术机制的背后找出社会发展作为一种制度安排这一深层原因,并把它作为社会发展的一项重要的指标体系来加以讨论。通过制度分析研究社会发展问题,有助于从经济、社会、历史和文化的更广阔的视角去把握社会发展的运行轨迹。同时,对于研究中国二十几年来的社会变迁也具有更真切的方法论意义。     

从辅助生殖技术的个案析要论知情同意的完善

结合在人类辅助生殖技术服务过程中发生的案例进行分析,就如何完善知情同意提出了一些见解。认为,医疗技术服务中,知情同意的完善必须注重两个环节,知情同意过程和签署知情同意书。这两个环节必须根据具体情况来进行实施,绝不能敷衍走过场。因此,相关医生对知情同意的认识和伦理监督就显得尤为重要。     

后马克思主义激进技术批判理论及其反思

维希留、鲍德里亚和鲍曼等西方学者认为,新技术支配的变迁速度把人类投入到更加激烈甚至彻底的偶然性和随机性境遇中,“流动性”“不确定性”“超现实性”构成现实之特点,“恐惧”构成生存的本质,在这一条件下解放政治不再可能,乌托邦必须重新定义。虽然他们提出了替代马克思解放政治计划的更激进的现代社会之技术批判,但就资本主义批判而言,仍然是现代性批判的延续。另外,他们提出的秩序的丧失、稳定性的消解、真实性的坍塌等,也正是历史唯物主义面向现时代需要回应的问题。     

自然语言处理预测抑郁症的技术陷阱与道德风险

抑郁症患者倾向于在网络社交平台上发布带有抑郁信号的推文。基于这些文字信息，借助自然语言处理进行分析，提取归纳用户的语言特征，可以预测潜在用户的抑郁症状况。由于隐私信息的敏感、相关技术的不成熟等原因，出现了诸如信息获取与隐私侵犯、算法偏见与信息误判、信息权利与信息利益、责任界定与权限模糊等现实问题，成为进一步发展的掣肘。进行算法技术升级、完善法律法规、加强行业伦理约束等是避免道德风险的重要措施。     

技术信任和领导信任对企业员工新技术接受的影响

在当今知识经济时代, 新技术的采用对于企业提高核心竞争力至关重要。如何使员工面对新技术带来的风险和不确定性, 信任并接受新技术是企业新技术推广的重要问题。现今学界虽已关注到信任在新技术采用这一过程中的积极作用, 但仍缺乏相关的理论和实证研究, 特别是对于其内在心理机制的解释。为弥补这一研究的不足, 本研究通过分析企业新技术推广情境下, 技术信任和领导信任对员工新技术接受的影响, 并引入了感知风险性与技术自我效能感作为中介变量, 探寻信任影响的内在机制。此外, 还进一步探讨企业文化的调节作用, 从而建构信任与企业员工新技术接受的理论模型, 为企业新技术的推广提出合理建议。     

多层线性模型在纵向研究中的运用

纵向研究中传统统计技术主要是重复测量的方差分析和多元回归分析，但是这两种技术存在一些局限性，不能合理而充分地解释纵向研究资料。近年来出现的多层线性模型能够更有效地利用纵向数据。为促进多层线性模型在纵向研究中的运用，简要论述了传统统计技术的局限，介绍了多层线性模型的原理及其在纵向研究中的作用，以一组模拟数据为例对多层线性模型中各种参数在纵向研究中的含义进行了详细讨论，对于纵向研究中运用多层线性模型时须注意的问题提出了建议。