This paper deals with the importance of developing codes of conduct for practitioners--be it journalists, doctors, attorneys, or other professions--that are encountering ethical issues when using computation, but do not have access to any framework of reference as to how to address those. At the same time, legal and technological developments are calling for establishing such guidelines, as shown in the European Union's and the United States' efforts in regulating a wide array of artificial intelligence systems, and in the resurgence of rule-based models through 'neurosymbolic' AI, a hybrid format that combines them with neural methods. Against this backdrop, we argue for taking a design-inspired approach when encoding professional ethics into a computational form, so as to co-create codes of conduct for computational practice across a wide range of fields.


翻译:本文论述了为遇到计算相关伦理问题但缺乏应对参考框架的从业者(如记者、医生、律师或其他职业)制定行为准则的重要性。与此同时,法律和技术发展也要求建立此类指导方针——欧盟与美国在广泛监管人工智能系统方面的努力,以及通过“神经符号”AI(一种结合符号方法与神经方法的混合模式)重新兴起的基于规则的模型,均印证了这一点。在此背景下,我们主张在将专业伦理编码为计算形式时采用设计导向的方法,从而为多领域的计算实践协同制定行为准则。

0
下载
关闭预览

相关内容

Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
49+阅读 · 2022年2月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
博士论文 | Riemannian Deep Learning:模块、网络与几何
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:23
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
6+阅读 · 7月27日
相关VIP内容
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
49+阅读 · 2022年2月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员