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【央视新闻客户端】
智能机器人不能成为劳动伦理的主体 ，其需要受到伦理的制约。
控制论之父维纳在他的名著《人有人的用处》中曾在谈到自动化技术和智能机器之后，得出了一个危言耸听的结论：“这些机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量 。
很显然 ，这种新的取代将对我们的生活产生深远影响 。 ”维纳的这句谶语 ，在今天未必成为现实，但已经成为诸多文学和影视作品中的题材。
《银翼杀手》《机械公敌》《西部世界》等**以人工智能反抗和超越人类为题材 ，机器人向乞讨的人类施舍的画作登上《纽约客》杂志2017年10月23日的封面 。人们越来越倾向于讨论人工智能究竟在何时会形成属于自己的意识 ，并超越人类，让人类沦为它们的奴仆 。
维纳的激进言辞和今天普通人对人工智能的担心有夸张的成分 ，但人工智能技术的飞速发展的确给未来带来了一系列挑战。其中 ，人工智能发展最大的问题，不是技术上的瓶颈 ，而是人工智能与人类的关系问题 ，这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。
准确来说，这种伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移 ，其原因在于 ，人工智能的伦理学讨论的不再是人与人之间的关系，也不是与自然界的既定事实（如动物，生态）之间的关系 ，而是人类与自己所发明的一种产品构成的关联 。
随着互联网、移动互联网 、物联网和各种遥感探测技术的发展 ，一个以大数据为原材料，以人工智能为引擎的新科技时代正在到来 。
这个“一切都被记录 ，一切都被分析 ”的数据化时代 ，机遇与挑战并存，它在带给我们可感知的贡献的同时 ，大数据与人工智能也带来了一系列让人忧虑的问题 ，譬如个人关键隐私信息的大面积泄露问题，又如人工智能对若干劳动岗位的冲击 ，再如大数据和人工智能深度结合形成的新型数据独裁问题 ，等等。
这些问题要求我们在伦理意义上仔细审视大数据和人工智能的发展 。因此，本文从对伦理与道德的概念辨析触发 ，讨论科技伦理与大数据伦理 ，而后针对大数据伦理的特点，存在的问题进行深入研究，并给予具体案例来补充说明 ，最后从管理和商业两个角度给出大数据时代伦理问题的应对方案 。
1 、伦理与道德。
伦理与道德两个词常常互用或连用 ，二者联系紧密又略有不同，具体表现在道德这个词的概念属于意识的形态 ，即向内所求的良知 ，道德之义，重在动机之纯净 。而伦理是规则和道理 ，即人作为总体 ，在社会中的一般行为规则和行事原则，强调人与人之间、人与社会之间的关系；即便难以将二者“泾渭分明” ，但在分辨基础上的互释 ，却也只是路径上的不同 。
2 、科技伦理与大数据伦理。
由于法律的完善相较于快速发展的科技创新，特别是在大数据 ，AI技术 ，机器学习和物联网等领域来说相对缓慢和落后，而人们越来越意识到在发展科技与大数据分析时兼顾伦理道德的必要 。因此在本章节对大数据伦理问题进行分析 。
要探讨大数据伦理问题，首先值得提出的问题是——科技是否有伦理？否定者认为 ，科学研究就是为了探索未知的客观世界的运行法则 ，我们只能评价一项科学理论吻合或背离真实世界的客观存在，而不能从道德上评价它。
对于工程发明的评价也是如此 。对于纯粹的 ，出于探求客观世界规律的科学研究和纯粹的技术革新 ，我们可以认为这样的科技本身是不存在伦理的 。因为它的目的中只有客观存在，而没有人的意志。然而 ，应用伦理学中“科技伦理 ”的存在向我们表明 ，现代科技已无法脱离伦理思考。因为现代科技探索已经不仅仅含有纯粹的理论目的，更包含着有目的性的实际行动 。
首先 ，科技工作者通常不是作为个人 ，而是受到国家或经济界资助，出于应用的目的进行科技研究 。即使是理论的研究 ，未来潜在的应用可能也会被考虑。同时 ，现代科学很大程度上是经验研究，这表明研究者需要从行动（如实验）中获得成果 。一旦涉及到实践和应用，实践者就无法逃避道德上的评价 。
例如 ，为了了解某种化学品对神经系统的影响 ，科学家能否进行动物实验？这种化学品能否作为药物应用于人体？
总而言之，现代科技理论探索已经无法从实践应用中分离 ，进行理论研究时就必须考虑到它的应用后果。由此我们可以回答：科技有伦理 ，无论是理论本身还是实践应用 。
3 、大数据伦理特点、问题与案例 。
3.1 、大数据特点：
“大数据 ”是需要新处理模式才能具有更强的决策力 、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。其量级巨大，公司和政府等相关部门使用分析技术工具 ，可以从数据中获取相关信息 ，进而辅助决策 。
3.2、大数据伦理问题：
与此同时，虽然大数据中蕴藏着巨大且丰富的信息资源 ，但它对个人信息隐私的维护带来挑战 ，特别是当涉及数据挖掘与分析时，这是因为其所包含的个人信息并非只有个主动提供的 ，还包含许多自动记录（如跟踪在线cookie）或通过数据分析推断出来的个人相关其他数据 。
因而大数据带来的最大伦理危机即为个人隐私权问题 ，该问题无时无刻不在我们身边发生。首先是数据采集过程中的伦理问题：如大数据时代人工数据采集被智能设备替代，很多个人相关的记录都在我们不知情的情况下被记录和存储下来；其次是数据使用过程中的隐私问题 。
如我们在使用数据时常常置身于信息网络中，信息片段之间相互关联 、交叉 ，因而传统的模糊化 、匿名化这两种保护隐私的方式在大数据技术面前全然失效 。最后是数据取舍中的伦理问题：如随着网络技术和云技术的发展 ，信息一旦被上传网络，则立即被永久性地保存下来 ，其中的取舍问题很难确定。
3.3、大数据伦理问题案例：
大数据伦理问题引发争议的案例并不少见。如2021年「3·15」晚会曝光了人脸数据滥用 、个人简历泄露 、老年人手机里的安全陷阱等九大问题 。值得一得的是 ，互联网行业成为「3·15」晚会上半场的重点曝光对象，前四个被点名的案例都与互联网有关 ，信息安全和隐私泄露成为重灾区 。
因而诸如个人信息被无形滥用、生活隐私被窥探利用等影响日趋增大 ，在当下立法尚未完善时亟须道德约束，对大数据伦理失范和防范问题探讨很有必要。
4 、大数据时代的伦理问题如何应对 。
运用大数据技术 ，能够发现新知识 、创造新价值、提升新能力 。大数据具有的强大张力 ，给我们的生产生活和思维方式带来革命性改变。但在大数据热中也需要冷思考，特别是正确认识和应对大数据技术带来的伦理问题 ，以更好地趋利避害 。因而针对大数据时代的伦理如何应对 ，即大数据如何以尊重个人隐私的方式使用这个问题，给出如下建议：
4.1 、从管理角度：
加强技术创新和技术控制 。对于大数据技术带来的伦理问题，最有效的解决之道就是推动技术进步。解决隐私保护和信息安全问题 ，需要加强事中 、事后监管 ，但从根本上看要靠技术事前保护 。
应鼓励以技术进步消除大数据技术的负面效应，从技术层面提高数据安全管理水平 。例如 ，对个人身份信息、敏感信息等采取数据加密升级和认证保护技术；将隐私保护和信息安全纳入技术开发程序 ，作为技术原则和标准。
建立健全监管机制 。加强顶层设计，进一步完善大数据发展战略 ，明确规定大数据产业生态环境建设 、大数据技术发展目标以及大数据核心技术突破等内容 。同时 ，逐步完善数据信息分类保护的法律规范，明确数据挖掘 、存储、传输、发布以及二次利用等环节的权责关系 ，特别是强化个人隐私保护。
加强行业自律 ，注重对从业人员数据伦理准则和道德责任的教育培训，规范大数据技术应用的标准 、流程和方法。
培育开放共享理念 。进入大数据时代 ，人们的隐私观念正悄然发生变化 ，如通过各种“晒”将自己的数据信息置于公共空间，一些方面的隐私意识逐渐淡化 。这种淡化就是基于对大数据开放共享价值的认同。
应适时调整传统隐私观念和隐私领域认知，培育开放共享的大数据时代精神 ，使人们的价值理念更契合大数据技术发展的文化环境 ，实现更加有效的隐私保护 。在此过程中，不断提高广大人民群众的网络素养 ，逐步消弭数据鸿沟 。
4.2 、从商业角度：
私人客户数据和身份应保持私人：隐私并不意味着保密 ，因为私人数据可能需要根据法律要求进行审计，但从其他企业或个人的私人数据不应接触到其他企业或个人的私人数据与他们身份的任何痕迹。
应保密地处理共享私人信息：对于第三方公司共享敏感数据应该确定是否需要限制是否以及如何进一步共享 。
客户应该有一个透明的观点 ，即如何使用或销售我们的数据 ，以及管理跨大规模的第三方分析系统的私人信息流的能力 。
大数据不应干扰人类意志：大数据分析可以缓和，甚至确定我们在弥补自己的思想之前我们是谁。公司需要开始思考应该允许的那种预测和推论以及那些不应该的预测和推断 。
大数据不应使不公平的偏见制度化 ，如种族主义或性别歧视 。机器学习算法可以吸收人口中的无意识偏见 ，并通过训练样本放大它们。
随着更多强大的技术可用，我们反而更应该思考伦理道德问题 ，并为其发声 。数据科学家 ，数据工程师，数据库管理员和参与处理大数据的任何人都应该在伦理讨论中具有关于使用数据的道德讨论的声音 。公司应该在正式和非正式论坛中公开讨论这些困境。
5、总结。
因此，为了保障大数据时代社会的健康发展 ，消除消极后果 ，大数据伦理必须随着大数据技术的发展而完善 。而大数据伦理的完善根本在于全社会建立合理而完善的大数据伦理制度，这样才能使得大数据真正推动人的发展和自由 。
同时值得注意的是 ，大数据时代新的利益关联可能使得原有伦理标准并不完全适用。因此 ，在完善伦理时必须考虑到独特的时代要求，才能保证大数据技术被合理使用 。
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