劉偉

在人機融合的過程中，人類的價值觀和機器的事實處理是相互作用的。人類的價值觀是基于文化、宗教、哲學等方面的因素，而機器的事實處理則是基于數(shù)據(jù)和算法。當人類與機器融合時，人類的價值觀可以指導機器的決策和行動，同時機器的事實處理也可以幫助人類更好地理解和應對現(xiàn)實世界的問題。

倫理是指人類行為的規(guī)范和標準。它研究的是人類行為的價值、意義和目的，并提出了人類應當如何行動的規(guī)范和標準。道德是指個人或集體的行為準則，是一種社會規(guī)范和行為方式。它是指在人際交往中，為了維護人類社會的和諧、穩(wěn)定和發(fā)展，人們所遵循的一種準則和規(guī)范。道德的基本原則是尊重、公正、誠實、責任和善良等。

人類的價值觀是在社會和文化環(huán)境中形成的。人們的價值觀是受到其成長背景、家庭教育、宗教信仰、社會經(jīng)歷、文化傳統(tǒng)等多種因素的影響的。例如，不同的文化和宗教會塑造不同的價值觀，一些文化強調(diào)個人主義和自由，而另一些文化則強調(diào)集體主義和責任感。同樣，一些宗教強調(diào)仁愛和慈悲，而另一些宗教則強調(diào)忠誠和義務。這些文化和宗教信仰都會影響人們的行為和決策，并塑造他們的價值觀。此外，家庭教育也是人類價值觀的重要來源。父母和家庭成員會教育孩子什么是對錯，如何尊重他人，如何表現(xiàn)出善良和公正等。這些教育與經(jīng)驗也會在人類價值觀的形成中起到重要的作用。因此，人類的價值觀是在不同的文化和社會背景下形成的，并會隨著時間和環(huán)境的變化而演變。

人機融合智能倫理體系的實現(xiàn)需要從多個方面入手：1.法律法規(guī)：應制定相關(guān)法律法規(guī)來規(guī)范人機融合智能技術(shù)的研發(fā)、應用和監(jiān)管，保障個人信息的隱私和安全。2.技術(shù)標準：應該建立人機融合智能技術(shù)的技術(shù)標準，以保證技術(shù)的安全性、可靠性和透明度。3.倫理規(guī)范：需要確定人機融合智能技術(shù)的倫理規(guī)范和道德準則，以保證其符合公共利益和社會價值觀。4.教育培訓：應該加強對人機融合智能技術(shù)的宣傳和教育，提高公眾對技術(shù)的認知和理解，避免技術(shù)被濫用或誤用。5.國際合作：應該推動國際合作，分享人機融合智能技術(shù)研究成果和經(jīng)驗，共同探討技術(shù)的倫理和社會問題。

人機融合智能倫理評價指標包括以下方面：1.安全性：確保人機融合系統(tǒng)不會對人類造成傷害或損害。2.透明性：確保人類能夠理解和掌握人機融合系統(tǒng)的行為和決策過程。3.可控性：確保人類能夠控制和影響人機融合系統(tǒng)的行為和決策過程。4.公正性：確保人機融合系統(tǒng)在對待不同的人類個體時不會出現(xiàn)偏見或歧視。5.道德性：確保人機融合系統(tǒng)的行為和決策符合道德準則和倫理規(guī)范。6.可靠性：確保人機融合系統(tǒng)在各種情況下都能夠正確地運作。7.可持續(xù)性：確保人機融合系統(tǒng)的使用不會對環(huán)境和社會造成不可承受的影響。8.隱私保護：確保人機融合系統(tǒng)不會泄露個人信息或侵犯個人隱私。9.可維護性：確保人機融合系統(tǒng)能夠方便地進行維護和修復。10.可擴展性：確保人機融合系統(tǒng)能夠方便地進行擴展和升級。

人機混合智能中的正反饋和負反饋是指系統(tǒng)對于某個輸入或行為做出的響應，正反饋和負反饋是人機混合智能中非常重要的概念，它們在不同的情境下有不同的作用，可以幫助系統(tǒng)更加智能地響應輸入和做出決策。正反饋的目的是增強或加強某個行為或輸出，通常是在系統(tǒng)達到某個狀態(tài)或條件時觸發(fā)，并會導致行為或輸出變得更加強烈或突出；而負反饋的目的是減弱或抑制某個行為或輸出，是在系統(tǒng)偏離某個狀態(tài)或條件時觸發(fā)，會使行為或輸出變得更加穩(wěn)定或平衡。

正反饋和負反饋都是基于人機交互的結(jié)果進行評價和調(diào)整的，都可以用來提高人機交互的效率和準確性、改善人機交互的體驗和滿意度、激勵人和機器更好地合作。正反饋是對行為和結(jié)果的肯定評價，而負反饋是對行為和結(jié)果的否定評價，正反饋通常是積極的，可以提高人和機器的自信心和動力，而負反饋通常是消極的，可能會降低人和機器的積極性和動力。

強化學習和深度學習都涉及到正反饋的概念，但是它們的應用場景和實現(xiàn)方式有所不同。強化學習是一種機器學習方法，其基本思想是通過試錯來學習最佳決策策略。在強化學習中，智能體通過與環(huán)境的交互來學習行為，每次行動都會獲得一個獎勵或懲罰信號，這些信號就是所謂的正反饋。通過不斷試錯，智能體可以調(diào)整自己的行為，逐漸學習到最佳決策策略。深度學習是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，其基本思想是通過多層神經(jīng)元的組合來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高級抽象和分類。在深度學習中，網(wǎng)絡(luò)通過對大量已知數(shù)據(jù)進行訓練，不斷調(diào)整自己的參數(shù)，逐漸學習到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。在這個過程中，每次參數(shù)調(diào)整都會根據(jù)訓練數(shù)據(jù)的正確性給出一個正反饋信號。

倫理在人機環(huán)境系統(tǒng)智能中既有正反饋的一面，也有負反饋的一面。倫理是關(guān)于道德、價值觀、行為規(guī)范等方面的理論和實踐，它是人類社會發(fā)展的重要組成部分，與道德、法律等相結(jié)合，共同構(gòu)建起人類發(fā)展大系統(tǒng)中的正負反饋機制。在人機環(huán)境系統(tǒng)智能中，倫理應該被視為重要的參考因素，以確保系統(tǒng)能夠正常、合法、公正地運行，同時保護人類和環(huán)境的權(quán)益和利益。

人機融合智能倫理中的客觀數(shù)據(jù)的反饋和主觀價值的反思是互相關(guān)聯(lián)的，它們在許多領(lǐng)域都是必不可少的?？陀^數(shù)據(jù)是指通過科學實驗或統(tǒng)計分析得出的數(shù)據(jù)，它們可以提供客觀的事實和證據(jù)，從而幫助我們做出合理的判斷和決策。主觀價值則是個人的信仰、情感、文化和經(jīng)驗等方面的反映，它們對我們的思維和行為產(chǎn)生影響，幫助我們面對復雜的情況時做出決策。客觀數(shù)據(jù)的反饋和主觀價值的反思應該被看作相互補充的過程，它們可以協(xié)同作用，從而得出更為客觀、全面和準確的結(jié)論。在實踐中，我們需要將客觀數(shù)據(jù)和主觀價值結(jié)合起來，進行綜合分析和判斷。在此過程中，我們應該尊重客觀事實、注重數(shù)據(jù)分析，同時也應該尊重個人的主觀感受、注意價值觀念的反思，從而做出更為合理和公正的決策。

負責任的人機融合智能能夠?qū)⑷祟惡蜋C器之間的合作提升到一個新的水平，通過人類和機器之間的交互，使機器能夠更好地理解人類的需求和行為，并且能夠在執(zhí)行任務時更加高效和準確。這種融合的方式有助于解決許多實際問題，例如提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源分配、改進醫(yī)療保健等。然而，要實現(xiàn)負責任的人機融合智能，需要考慮到人類和機器之間的權(quán)責分配、隱私保護、數(shù)據(jù)安全等方面的問題。同時，還需要建立相應的法律和倫理規(guī)范，以確保人機融合智能的發(fā)展是符合倫理和道德標準的。只有在嚴格遵守相關(guān)規(guī)定和標準的前提下，人機融合智能才能夠得到更廣泛的應用和推廣。

數(shù)據(jù)圍欄是人機融合智能中對數(shù)據(jù)進行保護的一種倫理技術(shù)措施。由于人機融合智能需要處理大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能包含敏感信息，例如個人身份信息、財務數(shù)據(jù)等。為了保護這些敏感信息，需要對其進行隔離和保護，這就需要建立數(shù)據(jù)圍欄。數(shù)據(jù)圍欄的作用是將敏感數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)隔離開來，防止敏感數(shù)據(jù)在傳輸或處理過程中被非法獲取或篡改。在人機融合智能中，數(shù)據(jù)圍欄的建立可以通過技術(shù)手段實現(xiàn)，例如對數(shù)據(jù)進行加密、訪問控制、身份認證等。同時，還需要制定相應的數(shù)據(jù)保護政策和法律法規(guī)，以確保數(shù)據(jù)圍欄的建立和運行符合法律和倫理標準。數(shù)據(jù)圍欄的建立對于保護人機融合智能中的敏感信息至關(guān)重要，它可以有效防止隱私泄露和數(shù)據(jù)篡改等風險，同時也有助于增強人們對人機融合智能的信任。

人機融合智能中的數(shù)據(jù)毒化和數(shù)據(jù)歧視是一個值得重視的問題。數(shù)據(jù)毒化是指在數(shù)據(jù)集中加入一些有意識的錯誤或有害信息，以影響人工智能系統(tǒng)的決策和結(jié)果。數(shù)據(jù)歧視則是指在數(shù)據(jù)集中存在某些偏見或不平等的信息，導致人工智能系統(tǒng)在做出決策時對某些群體進行歧視或不公平對待。這些問題可能會導致人工智能系統(tǒng)的決策和結(jié)果出現(xiàn)偏差，進而影響到人類的判斷和行為。為了解決這個問題，我們需要采取一系列措施。首先，需要加強數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和完整性，避免在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)歧視或偏見。其次，需要對機器學習算法和人工智能系統(tǒng)進行審查和監(jiān)管，確保其不會產(chǎn)生歧視或偏見的結(jié)果。此外，還需要加強對人工智能系統(tǒng)的透明度，讓用戶能夠理解算法的運作和結(jié)果，從而更好地評估其公正性和準確性。

人機融合智能中的算法偏見也是一種令人擔憂的現(xiàn)象，它可能導致人工智能系統(tǒng)中的決策和預測結(jié)果出現(xiàn)不公平或歧視的情況。這種偏見通常是由數(shù)據(jù)集的不完整或者不準確所導致的，或者是由訓練算法的過程中出現(xiàn)的差異性所引起的。這些偏見可能會對一些群體造成不平等的影響，例如性別、種族、年齡、地區(qū)等歧視。為了解決這個問題，我們需要采取一系列措施。首先，需要加強數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和完整性，避免在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)歧視或偏見。其次，需要對機器學習算法和人工智能系統(tǒng)進行審查和監(jiān)管，確保其不會產(chǎn)生歧視或偏見的結(jié)果。此外，還需要加強對人工智能系統(tǒng)的透明度，讓用戶能夠理解算法的運作和結(jié)果，從而更好地評估其公正性和準確性。我們需要意識到算法偏見是一個復雜的問題，需要多方面的努力來解決。這包括技術(shù)創(chuàng)新、政策制定、社會文化的改變等方面。只有通過多方合作，才能最大程度地減少算法偏見的問題，保證人機融合智能的公正性和可靠性。

在人機融合的過程中，人類的價值觀和機器的事實處理是相互作用的。人類的價值觀是基于文化、宗教、哲學等方面的因素，而機器的事實處理則是基于數(shù)據(jù)和算法。當人類與機器融合時，人類的價值觀可以指導機器的決策和行動，同時機器的事實處理也可以幫助人類更好地理解和應對現(xiàn)實世界的問題。比如，在醫(yī)療領(lǐng)域，人類的價值觀會影響醫(yī)生的診斷和治療方案，而機器可以通過大量的數(shù)據(jù)分析和機器學習算法來輔助醫(yī)生做出更準確的診斷和治療決策。又比如，在自動駕駛領(lǐng)域，人類的價值觀會影響機器的道德取舍和行為規(guī)范，而機器的傳感器和決策系統(tǒng)可以幫助人類更安全地行駛。通過合理地融合這兩者，我們可以更好地解決現(xiàn)實世界的問題，提高人類的生活質(zhì)量和社會效益。

人工智能從誕生起就是與人交互和共生的，人始終是人工智能的參照系，人始終是人工智能的價值尺度。人機融合智能本身就是事實鏈與價值鏈的疊加與糾纏，即人類和機器共同運用智能技術(shù)形成一個新的智能系統(tǒng)，其中的事實和價值相互關(guān)聯(lián)，相互影響，相互疊加，相互糾纏。從事實鏈的角度來看，人機融合智能系統(tǒng)可以將大量的數(shù)據(jù)進行分析和處理，從而提高決策的準確性和效率。同時，人類也可以通過與機器的合作和互動，不斷學習和進步，拓展自身的認知和技能。從價值鏈的角度來看，人機融合智能系統(tǒng)可以為人類創(chuàng)造更多的價值，例如提高生產(chǎn)效率、改善生活質(zhì)量、推動科學技術(shù)的進步等。除了事實鏈和價值鏈，人機融合智能中還有技術(shù)鏈、應用鏈、創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈等，這些鏈相互關(guān)聯(lián)、相互影響、相互促進，構(gòu)成了一個完整的人機融合智能生態(tài)系統(tǒng)。復合技術(shù)的發(fā)展，推動了人機融合智能的不斷進步和拓展，并對人類的價值觀產(chǎn)生重要的影響，這需要我們在推動智能科技發(fā)展的同時，認真考慮其對社會、人類和環(huán)境的影響，探索人類與機器共生的新模式。

（作者為北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任）

責任編輯：馬莉莎