公共部门人工智能决策中的价值观冲突

20/24公共部门人工智能决策中的价值观冲突第一部分公共部门中人工智能决策的价值体系冲突 2第二部分隐私保护与公共利益的平衡 5第三部分公平与歧视的博弈 7第四部分责任与问责的界限 11第五部分人工智能算法的偏见性审查 13第六部分透明度与可解释性的重要性 15第七部分民主参与与人工智能决策 17第八部分价值冲突协调的框架探索 20

第一部分公共部门中人工智能决策的价值体系冲突关键词关键要点公平和公正

1.公共部门的AI决策应确保所有公民公平获得服务，不因其种族、性别、年龄或其他个人特征而受到歧视。

2.算法偏见可能会导致AI系统产生歧视性结果，因此必须采取措施对其进行识别和缓解。

3.公共机构应制定透明和可追责的流程，以确保AI决策的公平和公正。

透明度和问责制

1.公共部门必须透明地提供其AI决策的基础，以便公民理解和信任决策过程。

2.应制定机制追究决策制定者的责任，并确保AI系统符合其既定的目的和价值观。

3.应定期审查和更新AI决策，以确保它们始终符合公共利益并且没有产生意外的后果。

隐私和数据保护

1.AI决策经常依赖于收集和分析个人数据，因此必须保护个人的隐私和数据安全。

2.公共机构应制定严格的隐私政策，并实施坚实的安全措施，以防止未经授权访问或数据滥用。

3.公民应拥有控制其个人数据使用方式的权利，并应被告知其数据将如何用于AI决策。

道德和社会影响

1.AI决策可能对社会产生重大影响，因此必须考虑其道德和社会后果。

2.公共部门应进行影响评估，以确定AI决策的潜在影响，并采取措施减轻任何负面影响。

3.公民应参与AI决策的设计和部署，以确保它们符合社会价值观并促进公共利益。

创新与进步

1.AI具有变革公共部门和改善服务提供方式的潜力。

2.公共机构应拥抱AI创新，同时平衡与公平、透明度和隐私等价值观的潜在冲突。

3.定期评估和更新AI系统至关重要，以确保它们随着技术的进步和社会价值观的演变而持续符合目的。

政府治理和监管

1.公共部门应制定明确的政策和指导方针，以规范AI决策的使用和部署。

2.可能有必要建立新的监管机构或调整现有机构，以监督和执行AI相关法规。

3.公共机构应与技术专家和公民社会合作，开发与AI决策相关的政策和最佳实践。公共部门人工智能决策中的价值观冲突

人工智能(AI)已在公共部门得到广泛应用，并引发了一系列价值观冲突。这些冲突源于不同利益相关者对AI决策所涉及的价值观和原则的优先排序不同。

主要价值观冲突

公共部门中AI决策的主要价值观冲突包括：

1.公平与效率

AI系统旨在提高效率和准确性，但这可能会牺牲公平性。例如，预测性警务算法可能基于错误或有偏见的数据，从而导致对某些人群的歧视性执法。

2.透明度与保密性

AI算法的复杂性使人们难以理解它们如何运作以及做出决策的原因。这与透明度和公众对政府决策信任的原则相冲突。然而，某些情况下可能需要保密性，例如保护国家安全或个人隐私。

3.问责制与自动化

AI系统的自动化本质会模糊责任分配。当AI系统出错时，确定责任人可能会很困难，这与问责制的原则相矛盾。

4.创新与风险

AI的快速发展带来令人兴奋的机会，但也存在风险。公共部门必须权衡创新带来的好处与部署AI系统的潜在负面后果之间的平衡。

5.个人自主权与集体利益

AI系统可能会收集和使用个人数据，这与个人自主权和隐私有关。然而，公共部门也需要收集数据来提供服务和保护集体利益。

解决冲突的策略

解决公共部门中AI决策中的价值观冲突需要多管齐下的策略：

1.以人为本

将人类的需求和价值观置于AI发展和部署的中心。考虑AI系统对人类尊严、公平性和福祉的影响。

2.透明度和可解释性

确保AI系统是透明的，利益相关者可以理解其决策背后的原因。促进公共参与，收集反馈并解决担忧。

3.问责制和监管

建立明确的问责框架，明确谁负责AI决策的后果。实施监管措施以确保AI系统的道德和负责任的使用。

4.价值观审查

定期审查AI决策中的价值观，以确保它们仍然与公共部门的使命和价值观相一致。促进持续的对话，在利益相关者之间建立共识。

5.跨学科方法

采用跨学科方法，汇集技术专家、伦理学家和政策制定者的观点。鼓励不同观点和视角之间的协作。

结论

公共部门中人工智能决策中的价值观冲突是一个复杂的问题，需要仔细考虑和协作解决。通过采用以人为本、透明、问责制和跨学科的方法，公共部门可以利用AI的好处，同时减轻其潜在风险，并为所有利益相关者创造一个公平和公正的环境。第二部分隐私保护与公共利益的平衡关键词关键要点【隐私保护的原则】

1.数据主体拥有对个人数据的控制权，包括访问、更正和删除的权利。

2.个人数据只能在合法、公平和透明的情况下收集和处理。

3.数据处理必须遵循最小化原则，只收集和处理必要的数据。

【公共利益的原则】

隐私保护与公共利益的平衡

在公共部门人工智能（AI）决策中，隐私保护与公共利益之间存在固有的冲突。一方面，公共利益要求利用AI技术提升服务、增强公共安全和提高效率。另一方面，AI的广泛应用也引发了对个人隐私的担忧。

公共利益的优先性

公共利益是指社会整体的利益和福祉，包括安全、健康和经济繁荣。AI技术在促进公共利益方面有着巨大的潜力：

*犯罪预防：AI算法可以分析海量数据，识别犯罪模式和预测犯罪风险，从而帮助执法部门更有效地打击犯罪。

*公共安全：AI驱动的监控系统可以实时监测公共场所，识别可疑活动和潜在威胁，从而增强公共安全。

*医疗保健：AI技术可以辅助诊断、预测疾病风险和制定个性化治疗方案，从而改善医疗保健服务。

*交通优化：AI算法可以优化交通流，减少拥堵和改善空气质量。

隐私保护的重要性

个人隐私是指个人对其个人信息保密和免受未经授权访问的权利。AI的使用可能侵犯隐私，包括：

*数据收集：AI系统需要收集和处理大量个人数据，这可能导致未经授权的访问和滥用。

*面部识别：AI驱动的面部识别系统可以跟踪和识别个人，引发隐私泄露和歧视担忧。

*健康数据收集：AI技术可以收集和分析个人健康数据，这可能导致敏感信息的泄露。

*算法偏见：AI算法可能会受到偏见的影响，这可能导致不公平的决策和侵犯未被代表群体的隐私。

平衡冲突的原则

平衡隐私保护和公共利益的冲突需要遵循以下原则：

*必要性原则：AI的使用必须是为实现明确的公共利益所必需的。

*最小化原则：收集和处理的个人数据必须限于实现特定目的所必需的最小程度。

*透明度原则：AI系统必须对所收集和使用的个人数据透明公开。

*问责制原则：负责处理个人数据的个人和组织必须对他们的行动承担责任。

具体的措施

为了在公共部门AI决策中平衡隐私保护和公共利益，可以使用以下具体措施：

*制定隐私法规：政府必须制定明确的隐私法规，规定AI系统的个人数据收集、使用和披露。

*使用匿名化技术：在分析个人数据时，应尽可能使用匿名化技术，以保护个人身份。

*监督和审计：对AI系统的使用进行监督和审计，以确保遵守隐私法规。

*公众参与：公众应参与决策过程，就AI系统的隐私影响提供意见。

结论

在公共部门AI决策中平衡隐私保护和公共利益至关重要。通过遵循必要性、最小化、透明度和问责制的原则，并采取具体措施，政府和组织可以利用AI技术来促进公共利益，同时保护个人隐私。第三部分公平与歧视的博弈关键词关键要点公平与歧视的博弈

1.算法透明度的挑战：人工智能(AI)系统通常是复杂的，并且缺乏对决策过程的透明度，这使得识别和解决偏见变得困难。

2.数据偏见的根源：用于训练AI系统的数据可能反映了社会的偏见，例如，如果某一数据集包含与特定性别或种族相关的特定特征，则该模型可能会学会对这些特征进行歧视。

3.隐性偏见的影响：即使数据明显没有偏见，AI系统也可能受到开发人员或决策者隐性偏见的影响，从而导致歧视性结果。

值敏感设计的原则

1.价值对齐：AI系统的设计应符合预期的价值观，例如公平性和问责制，以确保输出与人类价值观保持一致。

2.利益相关者参与：利益相关者，包括受影响的群体，应参与AI系统的设计和开发过程，以确保他们的价值观得到考虑。

3.可解释性：AI系统应该被设计为可以解释其决策，这有助于识别和纠正歧视性偏见。

偏见缓解技术

1.逆向加权：在训练数据中为特定群体赋予更高的权重，以减少歧视性偏见。

2.重新抽样：通过欠采样或过采样特定群体的样本，平衡训练数据集。

3.后处理：在模型输出之后调整预测，以减少歧视，例如通过阈值调整或性别校正。

立法和监管

1.反歧视法律：现有的反歧视法律适用于AI系统，禁止基于受保护特征的歧视。

2.特定法規：一些国家制定了专门针对人工智能偏见的法律，例如欧盟的《人工智能法案》和美国加州的《公平人工智能法案》。

3.監管机构：监管机构可能会發揮作用，以監控AI系統的歧視風險並促進公平實務。

教育和培训

1.偏见意识培训：开发人员和决策者需要了解偏见在AI系统中的影响并获得识别和解决偏见的方法。

2.多元化和包容性：AI领域的领导地位应反映社会的不同群体，以带来多样化的观点并最大限度地减少偏见的风险。

3.持续评估和审计：定期评估和审计AI系统对于识别和纠正随着时间推移出现的偏见至关重要。

未来的趋势

1.可解释性AI（XAI）：XAI技术的发展将使AI系统更容易解释，从而更容易识别和解决偏见。

2.联邦学习：联邦学习允许在多个组织之间共享数据而无需集中数据存储，这有助于减轻数据偏见并保持隐私。

3.价值敏感设计工具包：设计工具包的开发将使开发人员更容易将价值敏感设计原则应用于AI系统。公平与歧视的博弈

在公共部门人工智能(AI)决策过程中，公平与歧视的博弈是一个核心问题。AI系统在处理敏感数据（如人口统计数据或经济收入）时，存在产生偏见和歧视的风险，而这可能违反社会公平和正义的原则。

公平与歧视

公平性是指以公正的方式对待所有个人，而歧视是指基于种族、性别、宗教或其他受保护特征的不公平或有害的对待。在AI决策中，公平性可能涉及：

*机会均等：确保所有人都有平等的机会获得服务、福利和资源。

*无偏见：防止决策基于受保护特征产生系统性偏见。

*包容性：满足不同群体独特需求的设计和实施AI系统。

另一方面，歧视可能包括：

*算法偏见：由训练数据或算法中的偏见导致的不公平结果。

*歧视性影响：AI系统对受保护群体的影响与多数群体相比存在不利差异。

*社会偏见：AI系统反映或加剧社会中现有的偏见。

博弈的动态

公平与歧视之间的博弈具有复杂性和动态性。随着以下要素的变化，博弈的平衡也会发生变化：

*数据偏见：训练数据是否反映人口的多样性并避免偏见。

*算法设计：算法是否对偏见敏感，是否包含公平性措施。

*决策框架：决策制定者是否重视公平性和非歧视原则。

*社会规范：社会对公平性和歧视的期望和容忍度。

解决公平与歧视

为了解决公平与歧视的博弈，需要采取多方面的措施：

*数据审计：评估训练数据的代表性和偏见，并采取步骤减轻偏见的影响。

*算法审核：检查算法是否易受偏见影响，并实施公平性算法。

*公平性原则：在AI系统的设计和部署中纳入明确的公平性原则和要求。

*透明度与问责制：确保决策制定过程透明，决策可追溯，并追究有偏见决策的责任。

*参与性和包容性：在AI系统的开发和使用中包括受保护群体和利益相关者。

*持续监控：定期监控AI系统的性能，并采取措施减轻任何出现的偏见或歧视。

案例研究：刑事司法中的公平性

刑事司法领域的AI决策突出说明了公平与歧视的博弈。算法已经被用来预测犯罪风险和决定保释决定。然而，这些算法已被证明存在种族和性别偏见，导致受保护群体面临不公平和惩罚性的结果。

解决刑事司法中AI决策公平性问题需要采取以下措施：

*无偏见数据：创建代表人口的多样性的数据集，并采取步骤去除数据中的偏见。

*公平性算法：开发考虑种族和性别差异的算法，并防止做出歧视性决定。

*公平性原则：在刑事司法领域AI系统的部署和使用中制定明确的公平性原则。

*透明度与问责制：确保决策制定过程透明，并追究有偏见决策的责任。

*持续监控：定期监控AI系统的性能，并采取措施减轻任何出现的偏见或歧视。

公平与歧视的博弈是一个持续的问题，需要持续关注和解决。通过实施上述措施，公共部门可以利用AI技术促进社会公平和正义，同时减少偏见和歧视的风险。第四部分责任与问责的界限关键词关键要点【责任与问责的界限】：

1.公共部门采用人工智能（AI）决策系统时，面临着明确责任和问责的界限的挑战。

2.传统上，公共部门以清晰的权力和责任分配为特征，而人工智能系统可以模糊这些界限。

3.确定算法开发人员、系统部署人员和人工智能决策结果的用户之间的责任至关重要。

【责任原则】：

责任与问责的界限

在公共部门采用人工智能（AI）的决策中，责任与问责的界限是一个至关重要且复杂的考虑因素。确定责任和问责涉及以下关键方面：

识别责任人：

*负责决策过程的特定个人或实体

*对结果承担最终责任的领导者或决策者

清晰地识别责任人至关重要，因为它确保了明确的责任感和问责制。

问责机制：

*明确的机制来追究责任人

*绩效衡量的指标和标准

*对失败或不当行为的补救措施

问责机制有助于确保决策的透明度、公平和问责制。

责任与问责的相互作用：

在人工智能决策中，责任与问责之间存在动态相互作用。

*责任：确保决策符合伦理原则、法律法规以及组织目标。

*问责制：确保责任人对决策或决策结果承担责任。

例如，如果人工智能算法导致歧视性后果，则需要追究算法设计者或部署者的责任。

挑战：

确定责任与问责的界限时面临以下挑战：

*技术复杂性：人工智能系统往往复杂且不透明，这使得确定责任变得困难。

*集体决策：人工智能决策通常涉及多个利益相关者，这可能导致问责的扩散。

*法律框架：现有的法律框架可能不足以解决人工智能决策中的责任和问责问题。

建议：

为了克服这些挑战，建议采取以下措施：

*明确的指导方针和政策：制定清晰的指导方针和政策来阐明责任和问责的分配。

*透明度和可解释性：确保人工智能系统是透明的并且可以解释其决策。

*问责机制改革：更新法律框架和问责机制，以适应人工智能决策的复杂性。

*利益相关者合作：鼓励利益相关者合作，共同解决责任与问责问题。

通过解决责任与问责的界限，公共部门可以确保人工智能决策以公平、透明和负责任的方式进行。这对于建立对人工智能及其决策的信任至关重要。第五部分人工智能算法的偏见性审查人工智能算法的偏见性审查

人工智能（AI）算法的偏见性审查是一个至关重要的步骤，旨在识别和减轻AI系统中的偏见。偏见可能会以各种形式渗入AI算法中，包括：

数据偏见：训练AI模型的数据可能包含内在的偏见，例如种族、性别或社会经济地位方面的差异。这些偏见可能会被算法学习并放大。

算法偏见：AI算法本身可能包含导致偏见的缺陷或假设。例如，一个用于预测信贷风险的算法可能会赋予特定种族或族裔群体更高的风险评分，即使这些群体实际上没有更高的违约风险。

结果偏见：算法产生的决策或预测可能会对某些群体产生不公平的影响。例如，一个用于招聘的算法可能会青睐男性候选人，即使女性候选人的资格相同或更好。

偏见性审查流程

偏见性审查是一个多步骤的流程，包括：

1.确定偏见的来源：识别AI算法中可能导致偏见的潜在来源，包括数据、算法和结果。

2.收集和分析数据：收集与算法决策相关的相关数据。分析数据以识别是否存在偏见模式。

3.验证偏见：使用统计技术或其他方法验证偏见的显着性。

4.减轻偏见：根据审查结果制定策略来减轻或消除偏见。这些策略可能包括重新训练模型、调整算法或采取缓解措施以确保公平的决策。

5.持续监测：定期监测算法的性能以确保偏见没有重新出现或随着时间的推移而发展。

偏见性审查技术

有多种技术可用于偏见性审查，包括：

统计检验：使用统计检验，例如卡方检验或KS检验，来比较不同群体的算法决策分布。

机器学习算法：应用机器学习算法来检测和解释算法中的偏见。

手动审查：人工审查算法决策以识别和标记偏见实例。

伦理审查：与伦理学家合作审查算法设计和决策，以确保它们符合道德价值观和原则。

偏见性审查的重要性

偏见性审查对于确保人工智能系统的公平性和准确性至关重要。未经审查的偏见可能会导致AI做出的不公正或歧视性决策，对个人、组织和社会产生有害后果。通过进行彻底的偏见性审查，我们可以建立更加公平和负责任的AI算法。第六部分透明度与可解释性的重要性关键词关键要点透明度与可解释性的重要性

主题名称：促进公众信任

*

*透明和可解释的决策系统可以提高公民对公共机构的信任。

*公众了解决策背后的原因和数据，有助于建立透明度和问责制。

*增强信任有助于提高公共机构的合法性和有效性。

主题名称：确保公平与可问责性

*透明度与可解释性的重要性

在公共部门做出涉及人工智能（AI）的决策时，透明度和可解释性至关重要。以下几点原因说明了它们的必要性：

促进信任和合法性：

透明度和可解释性有助于建立公众对政府决策过程的信任。公民了解AI系统如何工作以及决策如何做出，这可以减少对偏见、歧视或算法不准确的担忧。

确保公平性和问责制：

透明度和可解释性使公众能够审查和质疑人工智能决策。这有助于防止偏见或歧视，并确保决策可追溯和可解释，从而实现问责制。

支持政策制定和监管：

透明度和可解释性对于政策制定者和监管机构制定有效和知情的法规至关重要。了解AI系统如何工作，有助于识别潜在的风险和收益，并制定适当的监管措施。

提高决策质量：

透明度和可解释性迫使决策者更仔细地考虑决策依据。当决策的理由清晰时，决策者更有可能做出基于证据和经过深思熟虑的决策。

促进持续改进：

透明度和可解释性使利益相关者能够识别需要改进的领域。通过了解AI系统的优点和缺点，组织可以通过迭代和优化来不断提高其性能。

实施透明度和可解释性的策略：

实现透明度和可解释性涉及以下策略：

*公开决策依据：披露用于训练和决策的算法、数据和流程，包括任何偏见或限制。

*提供人类监督：在关键决策中引入人类监督，以检查AI输出并做出最终决定。

*使用可解释模型：优先考虑使用可解释的AI模型，例如决策树或线性回归，这些模型的决策逻辑易于理解。

*提供可视化工具：开发交互式仪表板和数据可视化工具，以展示AI决策的输入、输出和推理过程。

*征求利益相关者的反馈：在决策过程中积极征求公民、专家和利益相关者的意见，以获取多种观点。

结论：

在公共部门做出人工智能决策时，透明度和可解释性是至关重要的。它们有助于建立信任、确保公平性、支持决策质量、促进持续改进并使利益相关者能够参与决策过程。通过实施透明度和可解释性的策略，公共部门可以更有效地利用人工智能，同时解决公众对偏见、歧视和算法不准确的担忧。第七部分民主参与与人工智能决策关键词关键要点民主参与与人工智能决策

1.增强市民话语权：人工智能系统应纳入机制，允许市民参与决策过程，提出意见和偏好，以确保决策反映他们的价值观和需求。

2.提高决策透明度：人工智能模型和算法的运作方式应该透明且易于理解，让市民清楚地了解人工智能如何做出决策，增强对决策的信任。

3.解决偏见和歧视：人工智能决策系统必须经过仔细审查，以识别和解决可能导致偏见和歧视的因素，确保决策公平且公正。

负责任的人工智能

1.建立伦理指南：制定全面的人工智能伦理指南，指导人工智能决策的开发、部署和使用，确保道德和社会价值得到遵守。

2.促进负责任的创新：鼓励研究人员和开发人员开发負责任的人工智能技术，将伦理考虑因素纳入设计过程中，通过设计减少潜在的负面影响。

3.构建保障机制：建立强有力的保障机制，监督人工智能决策系统，确保负责任的使用，并采取针对不当行为的措施。民主参与与人工智能决策

在公共部门决策中，人工智能（AI）的使用引发了关于价值观冲突的担忧，其中民主参与是一个关键问题。

AI决策对民主参与的影响

AI算法通过自动化信息处理和决策过程，可以加快决策速度，提高效率。然而，这可能会限制公众参与，因为决策变得不那么透明，不那么容易受到问责。

此外，AI算法可能会强化现有偏见和歧视。如果训练数据包含偏见，算法就会学习并复制这些偏见，从而加剧决策中的不公平。

民主参与原则

民主参与是民主决策的基石。它确保以下原则：

*透明度：决策过程和依据信息应该向公众公开。

*问责制：决策者应该对他们的决定负责，并能够解释其理由。

*包容性：决策过程应该向所有利益相关者开放，无论其背景如何。

*响应性：决策应该反映公众的意见和需求。

在AI决策中促进民主参与

为了在AI决策中促进民主参与，需要采取以下措施：

1.增强透明度和解释能力

*开发可解释的AI模型，使决策者能够理解和解释算法的预测。

*提供公众如何影响决策的信息，以及用于训练算法的数据集。

2.促进问责制

*建立机制，监督和评估算法的公平性和偏见。

*追究决策者对使用AI决策的后果承担责任。

3.确保包容性

*鼓励公众参与算法开发和决策过程。

*征求来自代表不同观点和背景的利益相关者的意见。

4.提升响应性

*监测AI决策的影响，并根据反馈调整算法和决策。

*建立机制，允许公众对决策提出上诉或质疑。

案例研究：芝加哥犯罪预测模型

芝加哥犯罪预测模型是一个使用AI来预测犯罪的例子。该模型基于犯罪数据和其他因素，提高了执法部门发现和阻止犯罪的能力。

然而，该模型也引发了关于歧视的担忧，因为人们担心它可能将执法重点不公平地集中在少数族裔社区。为了解决这些问题，芝加哥实施了透明度和问责制措施，包括：

*定期审核模型的公平性。

*与社区组织合作，征求反馈并解决担忧。

结论

在公共部门决策中利用AI是一把双刃剑。一方面，它可以带来效率和准确性，另一方面，它也可能限制民主参与。通过促进透明度、问责制、包容性和响应性，可以缓解价值观冲突，确保AI决策符合民主原则。第八部分价值冲突协调的框架探索关键词关键要点价值观识别

1.识别相关利益相关者的价值观，包括决策者、受影响的个人和群体。

2.确定价值观之间的潜在冲突点，并探索不同价值观之间的权衡取舍。

3.考虑价值观的层次结构和优先级，以及它们在不同情况下的相对重要性。

价值观调和

1.使用协商、协作和妥协等技术，在利益相关者之间协调冲突的价值观。

2.开发多标准决策框架，以考虑和权衡不同的价值观。

3.寻求创新解决方案，以最大限度地满足利益相关者的价值观，同时保持决策的有效性和合法性。

价值观优先级

1.根据相关问题的背景和决策的性质，确定价值观的优先级。

2.使用成本效益分析、多标准决策或其他评估技术，以比较不同价值观的重要性。

3.考虑价值观的长期影响和潜在后果，以确保优先级符合公众利益。

价值观监控

1.定期监测决策的影响，以评估是否有效实现了预期的价值观。

2.调整决策和价值观优先级，以响应不断变化的环境和利益相关者的需求。

3.促进利益相关者参与，以确保价值观监控过程透明且问责。

价值观沟通

1.向公众清晰、简洁地传达决策中的价值观冲突和调和过程。

2.促进公众讨论和辩论，以提高对价值观优先级的理解和支持。

3.建立信任和合法性，通过透明的价值观沟通增强决策的可接受性。

价值观嵌入

1.将价值观嵌入人工智能决策系统的算法和设计中。

2.开发伦理审查和监督机制，以确保系统始终符合预期的价值观。

3.持续改进和更新人工智能决策系统，以反映价值观的变化和社会规范的演变。价值冲突协调框架探索

引入

公共部门在部署人工智能（AI）时面临着复杂的价值冲突。解决这些冲突对于在决策中实现道德、公正和可信赖至关重要。本文探索了一个价值冲突协调框架，该框架旨在指导公共部门机构在决策过程中识别、评估和解决价值冲突。

价值冲突的类型

AI决策中的价值冲突可以分为两类：

*固有价值冲突：由AI技术固有的性质引起的冲突，例如自动化和偏见。

*应用价值冲突：由AI部署和使用的具体背景引起的冲突，例如隐私和透明度。

协