首页 > 其他分享 >关于ChatGPT与机器伦理学

关于ChatGPT与机器伦理学

时间:2023-07-13 10:36:29浏览次数:48  
标签:机器 原则 机器人 人类 伦理学 ChatGPT

关于 ChatGPT 与机器伦理学

机器人这一概念,最初不是出自计算机科学家或工程师之手,而是来自于捷克的戏剧家卡雷尔·恰佩克(Karl Capek)在 1920 年编排的一出名为“罗森的全能机器人”的舞台剧中。直到了 1960 年,随着美国的约瑟夫·恩格伯格(Joseph Engelberger)创办了人类历史上的第一家机器人公司(名为 Unimation),机器人才真正从文学幻想慢慢转变可实现的工业产品。在之后的几十年里,随着人工智能技术与工业制造技术在实际应用领域取得的一个又一个突破,机器人如今以一种更具有现实意义的概念重新回到了大众视野。于此之下,机器时代的来临以及它将带来的社会伦理、法律制度等问题也日益成为了一个热门的话题。在这篇文章中,我们就将针对这个问题来进行一些探讨,以作为《[[面对ChatGPT,未来的就业展望]]》这篇文章的补充。

关于机器与人类之间的关系,科幻小说家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)在 1950 年出版的短篇小说集《我,机器人》中曾提出过一个著名的机器人三大定律,内容如下:

  1. 机器人不得伤害人类,或者通过不作为,允许人类受到伤害。
  2. 机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。
  3. 机器人必须保护自己,除非这种保护与前两条定律相冲突。

这三条定律后来成为了“机械伦理学”这门新兴学科的基础,目的是规范机器与人类的关系,避免人类对于人工智能发展的忧虑。有趣的是,目前最火的人工智能应用 ChatGPT 对于自己与这三大定律的关系,做出了如下回答:

img

就目前来说,由于 ChatGPT 所基于的大模型只能反应人类询问的内容,无法真正理解问题和自己所回答的内容(可以将其理解为一只记忆容量超过人类的鹦鹉),它能基于记忆与概率来进行词句接龙,并模拟出有上下文的对话,但无法以此产生自我意识并因而引出更复杂的、会导致伤害的人机关系,因此在现阶段,与其忧虑机器会不会取代人类更不如讨论人类未来如何制定新的机器人原则,于是美国布鲁克林法律学院的弗兰克·帕斯奎尔(Frank Pasquale)在《二十一世纪机器人新律》一书提出了新的机器伦理,其主要内容是以下四大原则:

  1. 机器应辅助人类的专业工作而非取代之:这一原则应该是大部分人类的共识,毕竟这是人类制造机器的初心。
  2. 机器不应试图虚拟不真实的人生:前几年,有位日本男性娶了机器女友为妻,这种行为如果成为了普遍现象,就会让电影《黑客帝国》中描述的情况有可能变成现实,这无疑会带来无法预测的社会伦理问题,毕竟机器本身大概率不会具备人类的情感,没办法提供复杂的心理需要。
  3. 机器不应助长零和的武器竞争:这一原则可能是最难达成的。毕竟在战争状态中,人类自己彼此都杀红了眼,谁也无法保证自己能保持理性,因此也很难保证机器智能最后不会成为武器。
  4. 永远标志机器人的创造者与拥有者:只有标志了机器的创造者与拥有者,社会对于评判的标准才有可能形成初步的共识,才可以让机器在其创造者和拥有者那里负有相关的责任,而不是采取放任生长的方式。毕竟,机器的背后是它的创造者和拥有者,人类要约束的始终都是自己,而非机器中并不存在的自我意识。

在我个人看来,以上原则中除了第三原则有些过于理想化,在执行层面可能有些不切实际之外,其他原则在机械伦理学上来看的确有确立的必要,毕竟机器与人类最大的不同就在于它们难以产生自我意识与共情能力,在未来的机器时代,这些原则的确立与实践将在一定程度上避免人类对于科技的忧虑。


已完成

标签:机器,原则,机器人,人类,伦理学,ChatGPT
From: https://www.cnblogs.com/owlman/p/17549714.html

相关文章

  • 2021 robocom 世界机器人开发者大赛-本科组(初赛)
    7-1懂得都懂题目描述:7-1懂的都懂众所周知,在互联网上有很多话是不好直接说出来的,不过一些模糊的图片仍然能让网友看懂你在说什么。然而对这种言论依然一定要出重拳,所以请你实现一个简单的匹配算法。现在我们采集了原图的一些特征数据,由N个小于255的非负整数组成,假设对于......
  • 机器学习洞察 | 挖掘多模态数据机器学习的价值
    在过去的数年里,我们见证了机器学习和计算机科学领域的很多变化。人工智能应用也愈趋广泛,正在加速融入人们的日常生活之中。机器学习作为技术核心,也在持续地发展进化,在更多领域发挥出越来越重要的作用。**机器学习会有哪些新的演进趋势和发展方向?**我们又该如何提前布局,紧跟这一热......
  • gpt4和chatGPT的区别
    ​ 一觉醒来,万众期待的GPT-4,它来了! OpenAI老板SamAltman直接开门见山地介绍说:这是我们迄今为止功能最强大的模型!​有多强?根据OpenAI官方的介绍,GPT-4是一个超大的多模态模型,也就是说,它的输入可以是文字(上限2.5万字),还可以是图像。(看图)手套掉下去会怎样?它会掉到木板......
  • 机器翻译 | Prompting Large Language Model for Machine Translation: A Case Study
    题目:机器翻译的提示大语言模型:一个案例研究摘要对提示的研究表明,在很少甚至没有监督训练的情况下,提示在许多任务中表现出色。然而,文献中对机器翻译的提示还没有充分的研究。本文对翻译提示策略进行了系统的研究,考察了提示模板和示例选择的各种因素,填补了这一空白。我们进一步......
  • 2022 RoboCom 世界机器人开发者大赛-本科组(省赛)
    RC-u1不要浪费金币#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intmain(){ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(nullptr),cout.tie(nullptr);intn,m,res=0;cin>>n>>m;for(inti=1,cnt=0,x;i<=n;......
  • 松鼠智能AI:为您量身定制的chatgpt智能聊天机器人
    在当今的智能化时代,人工智能技术在各个领域都有着广泛的应用,其中聊天机器人更是得到了大家的热烈欢迎。然而,许多人在与AI聊天时却经常出现一种状况:聊天机器人明明有着强大的智能,却不能真正理解用户的需求,无法解答专业问题,经常给人一种“对牛弹琴”的感觉。为了解决这一问题,你可以尝......
  • 松灵机器人TRACER 串口操作
    松灵机器人TRACER串口操作命令5AA50A55010201000000000062//低八位转向左5AA50A550102000000900000F1//高八位向右5AA50A5501020000A000000001低八位向左5AA50A550102000000A0000001//高八位转数向右5AA50A550102000090000000F1//低位向右5AA50A5501020000FFAF0......
  • python 入门之机器学习
    一、什么是机器学习什么是机器学习?机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论,目前常用的机器学习有以下几种算法:监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习semi-supervisedlearning;强化学习reinforcementlearning;......
  • VoxPoser:机器人接入大模型听懂人话
    李飞飞团队具身智能最新成果来了:大模型接入机器人,把复杂指令转化成具体行动规划,无需额外数据和训练。从此,人类可以很随意地用自然语言给机器人下达指令,如:打开上面的抽屉,小心花瓶!大语言模型+视觉语言模型就能从3D空间中分析出目标和需要绕过的障碍,帮助机器人做行动规划。......
  • 机器学习实战-基于Python3和C++(4)-opencv(1)
    目录读取图片Mat读取图片#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/imgcodecs.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;intmain(){std::stringimage_path=samples::findFile("starry_night.jpg"......