In the past decade, the deployment of deep learning (Artificial Intelligence (AI)) methods has become pervasive across a spectrum of real-world applications, often in safety-critical contexts. This comprehensive research article rigorously investigates the ethical dimensions intricately linked to the rapid evolution of AI technologies, with a particular focus on the healthcare domain. Delving deeply, it explores a multitude of facets including transparency, adept data management, human oversight, educational imperatives, and international collaboration within the realm of AI advancement. Central to this article is the proposition of a conscientious AI framework, meticulously crafted to accentuate values of transparency, equity, answerability, and a human-centric orientation. The second contribution of the article is the in-depth and thorough discussion of the limitations inherent to AI systems. It astutely identifies potential biases and the intricate challenges of navigating multifaceted contexts. Lastly, the article unequivocally accentuates the pressing need for globally standardized AI ethics principles and frameworks. Simultaneously, it aptly illustrates the adaptability of the ethical framework proposed herein, positioned skillfully to surmount emergent challenges.


翻译:在过去的十年中,深度学习(人工智能)方法在众多实际应用中的部署已变得无处不在,尤其是在安全关键场景中。这篇综合性研究论文严谨地探讨了与人工智能技术快速发展密切相关的伦理维度,特别聚焦于医疗领域。文章深入剖析了多个方面,包括透明度、数据管理能力、人类监督、教育要求以及人工智能发展领域的国际协作。本文的核心在于提出一个具有责任意识的人工智能框架,该框架精心设计以凸显透明度、公平性、可问责性和以人为中心的价值观。本文的第二项贡献在于深入且全面地讨论了人工智能系统固有的局限性,并敏锐地识别了潜在的偏见以及应对复杂多场景挑战的棘手难题。最后,本文明确强调了全球统一的人工智能伦理原则与框架的迫切需求,同时巧妙地展示了本文所提出伦理框架的适应性,使其能够灵活地应对新兴挑战。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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