道德领域的基本定义道德领域是伦理学中一个更大的基本概念的一部分，是一个经常涉及道德修养和日常生活中道德评估的概念。道德一般是一致的。一些道德范畴也是其他领域和教义的范畴，如权利和义务、动机和效果。道德领域的逻辑顺序（善与恶）（善是最高类别，参考点）2权利与义务;正义与邪恶之间的公平与公平;良心和恶意;怜悯和残忍;动机和效果;荣耀和羞耻;诚实和虚伪。勇敢和懦弱;勤奋和懒惰;12.节俭和奢侈;正义和不道德;智慧与无知。5谦卑和傲慢，快乐和痛苦;（幸福是终极范畴）医学伦理良知名词解释1）医学伦理学的研究对象是以医学领域中的道德现象和道德关系为研究对象，道德现象反映了道德关系。因此，医学伦理学是一门研究医学伦理学之间关系的学科。医学伦理学的研究内容主要由四个部分组成。医学伦理的基本理论、医学伦理的规范体系、医学伦理的基本实践、医学伦理的问题。医学伦理学的基本观点：生命观和人性观。良心在伦理学中的含义是意见错误。马克思主义认为，道德起源于社会生活和生产，特别是经济关系。理想主义伦理学认为，“道德来源于人的良知和善意”是一种观点。马克思主义认为，道德是一种社会意识形态，是人们共同生活和行为的规范和规范。不同的时代和不同的阶级有不同的道德观，道德永远不变。道德不是天生的，人的道德观是在教育和舆论的长期影响下逐渐形成的。这是道德相对主义的一种形式，其对立面称为道德绝对主义。道德常与良心联系在一起，良心指的是有意识地遵循主流道德准则的心理意识。资料的延伸：关于什么是马克思主义，我们可以从不同的角度得到不同的答案。马克思主义是马克思恩格斯从其创造者和继承者的知识的成果中创造出来的一套观点和学说，并由后来的时代和民族的马克思主义者不断丰富和发展。马克思主义，就其阶级性质来说，是无产阶级争取解放自己和全人类的科学理论，是关于无产阶级斗争的性质、目的和解放条件的学说。运动是物质的存在形式，物质的运动是绝对的，静止是相对的。物质不是精神的产物，精神只是运动物质的最高形式。社会存在决定着人们的意识，人们能够理解和正确运用客观规律。伦理学家的研究表明，良知源于人工智能发展的六大原则。公平、可靠性和安全性、隐私和安全性、包容性、透明度和问责制。第一，公平。公平意味着，在人工智能面前，来自不同地区和层次的每个人都是平等的，不应该受到歧视。人工智能数据的设计首先从训练数据的选择开始，这是可能产生欺诈的第一个环节。训练数据必须足以代表我们所生活的多样化世界，或者至少是人工智慧运作的世界的一部分。例如，面部识别和情绪检测的AI系统可能无法准确识别孩子的特征和面部表情，即使他们只对成人的面部图像进行训练。仅仅确保数据的“代表性”是不够的，种族主义和性别歧视可能会渗透到社会数据中。假设你设计了一个人工智能系统来帮助雇主对候选人进行筛选。当使用公开招聘数据进行筛选时，该系统“了解到”大多数软件开发人员是男性，并且在选择软件开发人员职位的候选人时，可能会偏向男性，但部署该系统的公司希望通过招聘来增加员工的多样性。如果我们假设一个技术系统比人类更少错误、更准确、更权威，那么就可能出现不公平现象。在许多情况下，人工智能系统输出的结果是概率预测，例如“申请人的贷款违约概率约为70%”，这可能是一个非常准确的结果，但如果贷款经理将“70%的违约风险”简单地解释为“不良信用风险”，并拒绝向每个人提供贷款，那么贷款申请就会被拒绝，尽管他们的信用状况良好。不公正将会发生。因此，我们需要培训人们理解人工智能结果的含义和影响，并填补人工智能决策中的空白。第二是可靠性和安全性。这意味着人工智能是安全的，可靠的，而不是邪恶的。目前，美国正在讨论的一个话题是自动驾驶汽车的问题。此前有消息称，特斯拉在行驶中的系统出现了问题，车辆仍以每小时70英里的速度高速行驶，但驾驶系统发生了崩溃，驾驶员无法重启自动驾驶系统。想象一下，当你推出一种新药时，监管、测试和临床试验都要经过一个非常严格的监管程序。但是，为什么自动驾驶汽车的系统安全性还没有得到完全的监管呢？这是一种对自动化的偏见，指的是对自动化的过度信任。这是一个奇怪的悖论。一方面，人类过度依赖机器，另一方面，这与人类的利益发生了冲突。在另一个案例中，在旧金山，一位已经喝醉了的特斯拉车主进入了汽车，打开了自动驾驶系统，睡在车里，汽车自动开走了。特斯拉的车主想：“我喝醉了，不能继续开车，但如果我信任特斯拉的自动驾驶系统，帮助我开车，那不是违法的吗？”“但事实上，这也是非法的。可靠性和安全性是人工智能需要高度关注的领域。自动驾驶汽车只是其中的一个例子，它并不局限于自动驾驶。第三是隐私和安全。由于人工智能涉及数据，它总是会带来个人隐私和数据安全问题。在美国非常受欢迎的健身应用Strava说，当你骑自行车时，骑行数据会上传到该平台，社交媒体平台上的许多人都可以看到你的健身数据。问题是，许多美国军事基地的现役军人在演习期间也在使用该应用程序，演习的轨迹数据全部上传，整个军事基地的地图数据都在平台上。虽然美国军事基地的位置是高度敏感的信息，但军方从未想过健身应用程序会轻易泄露数据。第四，人工智能必须考虑到一套全面的道德原则，考虑到世界各地不同的功能失调人群。例如，LinkedIn有一项名为“LinkedIn经济图搜索”的服务。LinkedIn、谷歌和美国的大学进行了一项调查，以了解通过LinkedIn实现职业发展的用户是否存在性别差异。该调查主要比较了数据，重点是美国排名前20位的MBA毕业生，他们描述了LinkedIn的职业生涯。该研究的结论是，至少在全国排名前20位的MBA毕业生中，自我推荐存在性别差异。如果你是一个男性MBA毕业生，你可能比女性更多地介绍自己。如果你是一个公司的招聘经理，登录LinkedIn的系统，你会发现几个关键字字段，其中一个是自我总结。在这一页上，男人通常比女人对自己的评价高，而女人在这方面对自己的评价低。因此，作为招聘人员，招聘人员实际上需要获取不同的数据信号，减少该数据信号的权重，使其不会干扰应聘者的正常评价。但是，这也包括问题的程度，这个数据信号不能太低或太高。虽然数据为人类提供了许多见解，但数据本身也存在偏见。那么，从人工智能和伦理的角度来看，更好地把握这种偏见的程度，实现这种包容性，就是人工智能包容性的含义。这四个价值观包含两个重要的原则。透明度和问责制是所有其他原则的基础。第五是透明度。在过去的十年中，人工智能领域迅速发展的最重要的技术之一就是深度学习。深度学习是机器学习的模型之一。至少在现阶段，我们认为深度学习模型是所有机器学习模型中最准确的，但存在一个问题，即它们是否具有透明度。透明度和准确性是不相容的。你别无选择，只能在其中之一之间进行交易。如果你想要更高的精度，你必须牺牲一定程度的透明度。即使在李世石和AlphaGo的围棋游戏中，AlphaGo的许多棋步也是人工智能专家和围棋专家无法理解的。如果你是一个国际象棋棋手，你就不会玩这种游戏了。因此，人工智能的逻辑是什么，它的思维是什么，目前对人类来说并不清楚。目前的问题是，深度学习模型是准确的，但不透明的，如果这些模型和人工智能系统不透明，那么就会有潜在的焦虑。为什么透明度很重要？例如，在20世纪90年代，卡内基梅隆大学的一位学者就肺炎进行了一项研究。其中一个团队进行了一项基于规则的分析，以帮助确定患者是否会住院。基于规则的分析的准确性不高，但基于规则的分析是人类可以理解的规则，因此透明度更高。“了解到”哮喘患者死于肺炎的可能性低于一般人群。