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人工智能伦理治理的基本范畴包括哪些
人工智能伦理治理的基本范畴主要包括数据隐私保护、算法透明度、技术滥用防范、以及符合人类价值观和道德规范的应用等。在数据隐私保护方面，人工智能伦理治理关注的是如何确保个人数据在采集、存储、使用和销毁等环节都符合隐私保护的要求，防止数据泄露和滥用。
定义与范畴 狭义上，人机伦理关注机器人技术研发和应用所引发的伦理问题。而广义上，人机伦理则涵盖了人与机器人、机器人与机器人之间、机器人与人类社会以及机器人与自然之间的复杂伦理关系及其处理规范与原则。重要性 人机伦理是人工智能伦理体系的重要组成内容，也是伦理学的新方向、新领域。
认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。
人工智能专业的主要课程范畴是：社会与人文、人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学等。
NIST人工智能风险管理框架简介
框架概述 目的：提升组织在人工智能风险管理方面的能力。地位：因其在草稿阶段的广泛讨论和认可，已被视为行业内的风险管理标准。关注的风险类别 三大风险类别：对人类、组织和生态系统的影响。可信赖AI特性 提出7个特性：以降低风险，确保AI系统的可信赖性。核心组成部分 治理：涉及组织领导层的策略制定。
主要目标：制定AI系统测试、能力评估和风险管理的框架，以及应对合成内容的策略。NIST将与联盟成员合作，共享知识、开展跨学科研究，评估AI的社会经济影响，促进技术和数据合作，并简化联邦机构在AI安全方面的投入。
同时促进对AI系统信任度的共识和理解。综上所述，评估人工智能系统中的用户信任度是一个复杂且多维的过程，需要考虑多种因素和任务风险。通过结合背景研究、关键信任因素和公众审查，可以构建一个更加全面和有效的评估框架。
24张架构图讲透数据治理核心内容
1、价值域：挖掘数据资产价值，通过流动、共享、交易变现数据资产。技术视角：企业大数据治理实践指南框架 包括数据战略、数据治理管控体系、数据架构、主数据、元数据等多个方面。数据治理车轮图 展示了数据治理体系的核心要素和它们之间的关系。
2、张架构图讲透数据治理核心内容主要包括以下几个方面：数据治理的核心与框架：五域模型：包括管控域、过程域、治理域、技术域和价值域，分别关注组织结构、方法论、主体、支撑手段和价值挖掘。
3、数据标准与质量体系 数据标准是数据治理的基础，图8展示的是数据治理制度框架体系。数据质量管理贯穿数据生命周期，图9展示了数据质量框架体系。数据标准包括元数据标准、主数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。
4、数据治理的核心内容在于构建一个全面、系统、高效的数据管理体系，以确保数据的高质量、合规性和价值实现。数据治理的框架和核心内容通常围绕“五域模型”展开，包括管控域、过程域、治理域、技术域和价值域。这些域涵盖了数据治理的各个方面，旨在实现数据的全面管控与价值挖掘。
5、数据治理工具是数据治理的实践者，包括主数据管理、元数据支持、数据中台等组件，它们构建起数据架构的骨架，确保数据的准确、实时和安全交换。人工智能的引入，数据治理如虎添翼，智能数据采集、模型构建等技术，显著提升治理的效率和精准度。
6、数据治理的核心在于确保组织能够高效、安全地管理和利用其日益增长的数据资产，以支持业务决策和流程优化。随着组织数据收集和存储的增长，数据治理框架的建立变得至关重要，它能够帮助组织解决数据质量控制、数据可访问性、数据安全性以及合规性等问题。
人工智能发展对生活有什么负面影响?
1、就业结构冲击与社会公平失衡 自动化技术将优先取代制造业、客服等标准化岗位，低技能劳动力面临失业危机，可能加剧贫富分化。部分观点提出全民基本收入作为解决方案，但可能引发人类存在意义的哲学困境。传统行业萎缩倒逼劳动者学习AI运维等新技能，缺乏培训资源的人群易被边缘化。
2、大规模的失业。人工智能的发展，导致很多工人失业。人工智能可以代替很多职业，如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。高新技术型人才争夺战导致垄断，贫富分化再度加剧。人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
3、就业问题：随着自动化和智能化技术的不断发展，一些传统产业可能被AI所取代，导致一部分从业者失去工作机会。 隐私问题：许多AI应用需要收集用户数据进行分析和学习，这将涉及到用户隐私和信息安全的风险。 歧视问题：如果AI系统的训练数据具有某种歧视性，那么它们可能会反映出相同的偏见和歧视。
4、此外，人工智能的普及还可能削弱人类对问题的责任感和敏感性。在高度自动化的环境中，人类可能会逐渐习惯于依赖技术解决一切问题，从而丧失主动思考和解决问题的能力。这种趋势不仅影响个人的成长与发展，更可能对社会的整体进步造成阻碍。
5、人工智能的负面影响主要包括以下几点：过度依赖：人工智能的过度发展可能导致人类越来越依赖科技，甚至成为科技的奴隶。这种依赖会削弱人类的自主思考和决策能力。能力退化：随着人工智能的普及，人的各种能力可能会在惰性中逐渐退化。
6、人工智能可以改善我们的生活和工作，提高效率和精准度，但也可能带来以下负面影响： 失业率增加：随着人工智能技术的发展，它可以取代一些需要人力完成的工作，导致相关行业的失业率增加。 信息泄漏风险：人工智能处理的数据量很大并且需要进行存储，因此必须对数据进行保护，以免被不法分子盗取或滥用。
人工智能在虚拟身份中的应用?
1、人工智能正重塑虚拟身份的技术形态与应用边界，从商业服务到情感陪伴，从医疗教育到社交娱乐，其核心价值在于通过智能化、拟人化服务提升效率与体验。然而，技术发展需与伦理规范同步演进，尤其在数据安全、人格权保护等领域亟待建立全球性标准。
2、AI虚拟数字人的应用场景非常广泛。例如，在博物馆或展览馆中，AI虚拟讲解员可以提供馆藏文物和历史知识的讲解，并结合字幕、图片和视频等多媒体元素，为参观者提供全面的博物馆历史介绍。这使得真人讲解员可以从重复性的工作中解脱出来，专注于更有创造性的任务。
3、利用人工智能技术构建数字实体 通过收集和转化大脑产生的数据，科学家们尝试构建出一个与个体对应的数字实体。这个实体可以在个体去世后继续存在，并能够学习新知识，从而在某种程度上实现永生。 整合个人数字足迹 将个人的社交媒体内容、电子邮件、照片等数字足迹整合到算法中，以此为基础构建数字身份。
4、数字人在企业中的应用 虚拟形象传播 数字人的虚拟形象可作为品牌形象代表，出现在各种媒体渠道上，如电视广告、宣传片、社交媒体等。数字人的独特个性和互动性吸引用户关注，提高品牌知名度。
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我是巴拉号的签约作者“爱迪生”
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文章不错《关于人工智能治理框架草案内容泄露的信息》内容很有帮助