人工智能的指数发展和应用引发了一个前所未有的全球对潜在的社会和道德问题的关注。来自不同行业，国际基金会，政府组织和标准机构的利益攸关方迅速进入，并创造了各种伦理宗旨，试图规范AI。主要问题是这些原则的巨大同质性和假定的同意态度。虽然某些道德教义是真实的，如着名的康妮故事，渴望普遍，但它们在实践中并不普遍。事实上，道德多元化更加关于差异，以提出的相关问题，而不是普通问题的不同答案。当人们遵守不同的道德教义时，他们往往不同意一个问题的方法。即使来自不同文化的人遇到了一系列共同原则，它也不一定意味着它们与对这些概念的相同理解以及他们所占有的东西。为了更好地了解AI的哲学根源和文化背景，我们建议分析和比较中国新一代人工智能治理专业委员会（CNNGAIGPC）的道德原则，以及欧洲高级阐述的原则AI（Hlegai）的专家组。中国和欧盟在文化遗产中具有很大不同的政治制度和分歧。在我们的分析中，我们希望强调似乎相似的原则实际上可能具有不同的含义，从不同的方法中衍生出来并反映不同的目标。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

在这一荟萃术中，我们探索了道德人工智能（AI）设计实施的三个不同角度，包括哲学伦理观点，技术观点和通过政治镜头进行框架。我们的定性研究包括一篇文献综述，该综述通过讨论前面发表的对比度上下，自下而上和混合方法的价值和缺点，突出了这些角度的交叉引用。对该框架的小说贡献是政治角度，该角度构成了人工智能中的道德规范，要么由公司和政府决定，并通过政策或法律（来自顶部）强加于人，或者是人民要求的道德（从底部出现） ，以及自上而下，自下而上和混合技术，即AI在道德构造和考虑到其用户中的发展方式以及对世界的预期和意外后果和长期影响。作为自下而上的应用技术方法和AI伦理原则作为一种实际的自上而下方法，重点是强化学习。这项调查包括现实世界中的案例研究，以基于历史事实，当前的世界环境以及随之而来的现实，就AI的伦理和理论未来的思想实验进行了有关AI伦理和理论未来思想实验的哲学辩论。

值得信赖的人工智能（AI）已成为一个重要的话题，因为在AI系统及其创造者中的信任已经丢失。研究人员，公司和政府具有远离技术开发，部署和监督的边缘化群体的长期和痛苦的历史。结果，这些技术对小群体的有用甚至有害。我们争辩说，渴望信任的任何AI开发，部署和监测框架必须纳入女权主义，非剥削参与性设计原则和强大，外部和持续监测和测试。我们还向考虑到透明度，公平性和问责制的可靠性方面的重要性，特别是考虑对任何值得信赖的AI系统的核心价值观的正义和转移权力。创建值得信赖的AI通过资金，支持和赋予Grassroots组织，如AI Queer等基层组织开始，因此AI领域具有多样性和纳入可信和有效地发展的可信赖AI。我们利用AI的专家知识Queer通过其多年的工作和宣传来讨论以及如何以及如何在数据集和AI系统中使用如何以及如何在数据集和AI系统中使用以及沿着这些线路的危害。基于此，我们分享了对AI的性别方法，进一步提出了Queer认识论并分析它可以带来AI的好处。我们还讨论了如何在愿景中讨论如何使用此Queer认识论，提出与AI和性别多样性和隐私和酷儿数据保护相关的框架。

在过去的十年中，许多组织制作了旨在从规范意义上进行标准化的文件，并为我们最近和快速的AI开发促进指导。但是，除了一些荟萃分析和该领域的批判性评论外，尚未分析这些文档中提出的思想的全部内容和分歧。在这项工作中，我们试图扩展过去研究人员所做的工作，并创建一种工具，以更好地数据可视化这些文档的内容和性质。我们还提供了通过将工具应用于200个文档的样本量获得的结果的批判性分析。

2021年4月，欧洲委员会提出了对人工智能的规定，称为AI法案。我们概述了该法案，分析了其影响，借鉴了当代AI对过去四十年来欧盟产品安全制度的实践的研究。AI行为的各个方面，例如不同风险水平的不同规则，有意义。但我们还发现，AI法案草案的一些规定令人惊讶的法律影响，而其他人可能在达到其指定的目标方面可能在很大程度上无效。几个总体方面，包括执法制度和最大统一的风险抢先抢占合法的国家AI政策，提出重大关注。这些问题应作为立法过程中的优先考虑。

有大量且不断增长的证据和文学探索人工智能（AI）技术对整个社会，政治和人类的影响。单独的平行工作已经探索了人类的存在风险，包括但不限于非对齐的人工通用智能（AGI）的风险。在本文中，我们认为当前和近期人工智能技术有可能通过充当中间风险因素来促进存在风险的观念，并且这种潜力不仅限于不规则的AGI场景。我们提出这样的假设，即AI的某些已经记录的影响可以充当存在的风险因素，从而放大了先前确定的存在风险来源的可能性。此外，即使在没有人工通用智能的情况下，未来十年的未来发展也有可能极大地加剧这些危险因素。我们的主要贡献是对潜在的AI风险因素以及它们之间的因果关系的（非排斥）的解释，重点是AI如何影响电力动态和信息安全。该博览会表明，从AI系统到没有假设未来AI能力的存在风险存在因果途径。

拟议的欧洲人工智能法案（AIA）是第一次尝试详细阐述由任何主要全球经济开展的AI一般法律框架。因此，AIA可能成为如何调节AI系统（应当）的更大话语中的参考点。在本文中，我们描述并讨论了AIA中提出的两项初级执法机制：高风险AI系统的提供者预计会进行的符合性评估，以及提供者必须建立履行表现的市场后监测计划在整个寿命中的高风险AI系统。我们认为，AIA可以被解释为建立欧洲审计的欧洲生态系统的建议，尽管换句话说。我们的分析提供了两个主要贡献。首先，通过描述从现有文献借入的AI审计中借用的AIA中包含的执法机制，我们帮助AI系统的提供者了解它们如何证明在实践中遵守AIA所示的要求。其次，通过从审计视角审查AIA，我们寻求提供以前研究如何进一步改进AIA中概述的监管方法的可转让教训。我们通过突出AIA的七个方面来结束修正案（或简单澄清）会有所帮助。最重要的是，需要将模糊概念转化为可验证标准，并加强基于内部支票的符合性评估的体制保障措施。

Several policy options exist, or have been proposed, to further responsible artificial intelligence (AI) development and deployment. Institutions, including U.S. government agencies, states, professional societies, and private and public sector businesses, are well positioned to implement these policies. However, given limited resources, not all policies can or should be equally prioritized. We define and review nine suggested policies for furthering responsible AI, rank each policy on potential use and impact, and recommend prioritization relative to each institution type. We find that pre-deployment audits and assessments and post-deployment accountability are likely to have the highest impact but also the highest barriers to adoption. We recommend that U.S. government agencies and companies highly prioritize development of pre-deployment audits and assessments, while the U.S. national legislature should highly prioritize post-deployment accountability. We suggest that U.S. government agencies and professional societies should highly prioritize policies that support responsible AI research and that states should highly prioritize support of responsible AI education. We propose that companies can highly prioritize involving community stakeholders in development efforts and supporting diversity in AI development. We advise lower levels of prioritization across institutions for AI ethics statements and databases of AI technologies or incidents. We recognize that no one policy will lead to responsible AI and instead advocate for strategic policy implementation across institutions.

教育技术，以及他们部署的学校教育系统，制定了特定的意识形态，了解有关知识的重要事项以及学习者应该如何学习。作为人工智能技术 - 在教育和超越 - 可能导致边缘社区的不公平结果，已经制定了各种方法来评估和减轻AI的有害影响。然而，我们争辩于本文认为，在AI模型中的性能差异的基础上评估公平的主导范式是面对教育AI系统（RE）生产的系统性不公平。我们在批判理论和黑色女权主义奖学金中汲取了结构性不公正的镜头，以批判性地审查了几个普遍研究的和广泛采用的教育AI类别，并探讨了他们如何融入和重现结构不公正和不公平的历史遗产和不公平的历史遗产。他们模型绩效的奇偶阶段。我们关闭了替代愿景，为教育ai提供更公平的未来。

Xenophobia is one of the key drivers of marginalisation, discrimination, and conflict, yet many prominent machine learning (ML) fairness frameworks fail to comprehensively measure or mitigate the resulting xenophobic harms. Here we aim to bridge this conceptual gap and help facilitate safe and ethical design of artificial intelligence (AI) solutions. We ground our analysis of the impact of xenophobia by first identifying distinct types of xenophobic harms, and then applying this framework across a number of prominent AI application domains, reviewing the potential interplay between AI and xenophobia on social media and recommendation systems, healthcare, immigration, employment, as well as biases in large pre-trained models. These help inform our recommendations towards an inclusive, xenophilic design of future AI systems.

为了回应对新的基于AI的技术的社会，法律和道德影响的认识，AI和ML少校会议和期刊现在鼓励或要求提交的论文包括道德影响声明并接受道德审查。这一举动引发了关于伦理在AI和数据科学研究中的作用的激烈辩论，有时会变成适得其反的名称和“取消”的威胁。我们认为，更加关注数据科学家的道德教育可能有助于弥合分离数据科学界的意识形态鸿沟。我们将这种深厚的意识形态冲突诊断为原子主义者和整体者之间的一项冲突。除其他事项外，原子主义者认为，事实是并且应该与价值观分开的想法，而整体者认为事实和价值观是并且应该彼此之间的不可分割。我们的目标是鼓励跨学科和减少学科两极分化的目标，我们借鉴了从哲学和法律到社会理论和人文心理学等各种历史来源，以描述每个意识形态的信仰和假设。最后，我们呼吁数据科学界内的原子主义者和整体者在道德分歧期间表现出更大的同理心，并提出四种有针对性的策略，以确保数据科学研究受益社会。

如何将新兴和全面的技术（例如AI）整合到我们社会的结构和运营中是当代政治，科学和公众辩论的问题。它从不同学科中产生了大量的国际学术文献。本文分析了有关人工智能调节（AI）的学术辩论。该系统审查包括在2016年1月1日至2020年12月31日之间发表的73份同行评审期刊文章样本。分析集中于社会风险和危害，监管责任问题以及可能基于风险的政策框架在内和基于原则的方法。主要利益是拟议的监管方法和工具。提出了各种形式的干预措施，例如禁令，批准，标准设定和披露。对所包括论文的评估​​表明该领域的复杂性，这表明其早产和剩余的缺乏清晰度。通过对学术辩论进行结构性分析，我们在经验和概念上均可更好地理解AI和监管的联系以及基本规范性决策。科学建议与拟议的欧洲AI调节的比较说明了调节的特定方法，其优势和缺点。

虽然道德人工智能（AI）系统的需求增加，但AI加速的不道德使用的数量，即使没有道德准则不足。我们认为这是一个可能的潜在的原因是，AI开发人员在AI发展伦理中面临社会困境，防止了对道德最佳实践的广泛适应。我们为AI开发的社交困境定义了社会困境，并描述了为什么无法解决AI开发道德的当前危机，而无需缓解其社交困境的AI开发人员。我们认为AI开发必须专业为克服社会困境，并讨论如何在此过程中用作模板。

部署的AI系统通常不起作用。它们可以随意地构造，不加选择地部署并欺骗性地促进。然而，尽管有这一现实，但学者，新闻界和决策者对功能的关注很少。这导致技术和政策解决方案的重点是“道德”或价值一致的部署，通常会跳过先前的问题，即给定系统功能或完全提供任何好处。描述各种功能失败的危害，我们分析一组案例研究，以创建已知的AI功能问题的分类法。然后，我们指出的是政策和组织响应，这些策略和组织响应经常被忽略，并在功能成为重点后变得更容易获得。我们认为功能是一项有意义的AI政策挑战，是保护受影响社区免受算法伤害的必要第一步。

随着人工智能（AI）的强大表现，也出现了普遍的道德问题。尽管政府和公司已经策划了多个AI伦理指南来遏制AI的不道德行为，但这种效果受到限制，可能是由于指南的模糊性。在本文中，我们仔细研究了现实世界中的AI伦理问题是如何发生的，以便对不同的伦理问题及其社会影响有更深入和细微的理解。通过对AI事件数据库的内容分析，这是一种努力，通过分类事件来防止重复现实世界的AI失败，我们确定了13个应用领域，通常会看到AI不道德使用，具有智能服务机器人，语言/视觉模型和自动驾驶模型和自动驾驶。带头。道德问题以8种不同形式出现，从不当使用和种族歧视到身体安全和不公平算法。借助AI伦理问题的分类法，我们旨在为AI从业人员提供实用的指南，并在试图通过道德部署AI应用程序时。

We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.

机器学习显着增强了机器人的能力，使他们能够在人类环境中执行广泛的任务并适应我们不确定的现实世界。机器学习各个领域的最新作品强调了公平性的重要性，以确保这些算法不会再现人类的偏见并导致歧视性结果。随着机器人学习系统在我们的日常生活中越来越多地执行越来越多的任务，了解这种偏见的影响至关重要，以防止对某些人群的意外行为。在这项工作中，我们从跨学科的角度进行了关于机器人学习公平性的首次调查，该研究跨越了技术，道德和法律挑战。我们提出了偏见来源的分类法和由此产生的歧视类型。使用来自不同机器人学习域的示例，我们研究了不公平结果和减轻策略的场景。我们通过涵盖不同的公平定义，道德和法律考虑以及公平机器人学习的方法来介绍该领域的早期进步。通过这项工作，我们旨在为公平机器人学习中的开创性发展铺平道路。

如果未来的AI系统在新的情况下是可靠的安全性，那么他们将需要纳入指导它们的一般原则，以便强烈地认识到哪些结果和行为将是有害的。这样的原则可能需要得到约束力的监管制度的支持，该法规需要广泛接受的基本原则。它们还应该足够具体用于技术实施。本文从法律中汲取灵感，解释了负面的人权如何履行此类原则的作用，并为国际监管制度以及为未来的AI系统建立技术安全限制的基础。

The optimal liability framework for AI systems remains an unsolved problem across the globe. In a much-anticipated move, the European Commission advanced two proposals outlining the European approach to AI liability in September 2022: a novel AI Liability Directive and a revision of the Product Liability Directive. They constitute the final, and much-anticipated, cornerstone of AI regulation in the EU. Crucially, the liability proposals and the EU AI Act are inherently intertwined: the latter does not contain any individual rights of affected persons, and the former lack specific, substantive rules on AI development and deployment. Taken together, these acts may well trigger a Brussels effect in AI regulation, with significant consequences for the US and other countries. This paper makes three novel contributions. First, it examines in detail the Commission proposals and shows that, while making steps in the right direction, they ultimately represent a half-hearted approach: if enacted as foreseen, AI liability in the EU will primarily rest on disclosure of evidence mechanisms and a set of narrowly defined presumptions concerning fault, defectiveness and causality. Hence, second, the article suggests amendments, which are collected in an Annex at the end of the paper. Third, based on an analysis of the key risks AI poses, the final part of the paper maps out a road for the future of AI liability and regulation, in the EU and beyond. This includes: a comprehensive framework for AI liability; provisions to support innovation; an extension to non-discrimination/algorithmic fairness, as well as explainable AI; and sustainability. I propose to jump-start sustainable AI regulation via sustainability impact assessments in the AI Act and sustainable design defects in the liability regime. In this way, the law may help spur not only fair AI and XAI, but potentially also sustainable AI (SAI).