站内搜索
站内搜索
一、研究进展情况
主要内容：
研究计划总体执行情况
2017年11月立项后，迅速组织项目组成员认真学习和吸纳“专家评审意见”，完善项目研究计划，全面启动项目研究。
项目已执行19个月，时间-经费完成率正常。在“人文社科-科学技术”交叉研究方法和“政-产-学-研”研究模式的探索、实地调研、文献资料搜集整理、学术活动、学术交流、政府合作和科研产出、成果推介等方面取得重要进展，项目影响力剧增，引起学界、业界以及科技部和工信部的相关部门的关注。
主办项目启动会和6次学术研讨会，到京东、微软亚洲研究院、上海数据交易中心等单位实地调研5次，进行了问卷调查，到科技部和工信部的相关部门汇报项目研究情况3次，应邀参加科技部等部门的大数据和人工智能伦理等咨询会3次，应邀参加IEEE《人工智能设计的伦理准则》的研讨和摘要中译，参加学界会议和业界会议数十次，项目组2人赴牛津大学等访学研究。成立“大数据与人工智能伦理法律与政策研究中心”，创设“赛博风讲堂”，维护微信公众号，启动“互联网、大数据与人工智能伦理丛书”（科学出版社），出版论文集1部，发表论文21篇，完成研究报告2份、数据伦理评论及周报各10期。
子课题一：大数据环境下信息价值开发的技术特征与伦理风险
运用社会学研究方法，选取数据敏感行业和场景，如医疗行业，调研大数据信息价值开发的技术特征和伦理风险，以及公众对此的认知和态度。2019年4月-6月采用分层多阶段随机抽样方法对某省居民对电子健康档案的态度进行了问卷调查，调查公众对电子健康档案数据的认知、电子健康档案数据共享的益处和风险等。课题组还分析了风险背后的伦理文化因素，如力量伦理和数据主义的流行。发表CSSCI刊物论文3篇、CSCD刊物论文1篇：“机器人在护理领域中的应用进展”、“数据巨机器的“意识形态”——数据主义与基于权利的数据伦理”、“数据主义与人本主义数据伦理”、“从力量伦理到非力量伦理”。
子课题二：信息（数据）共享的伦理促进和约束机制
大数据之困表现在数据孤岛和数据滥用两个看似矛盾的方面。本子课题主要针对数据孤岛和数据割据现象。通过文献调研和伦理分析，认为时代变迁与时代精神转换的时间差是产生问题的重要原因。具体而言，共享伦理在大数据时代尚未确立是该问题的重要成因。本子课题发表CSSCI刊物论文2篇：“数据的赋权与祛权：基于微观权力的数据伦理分析”、“伦理空间的‘暗物质’”。发表会议论文1篇：“Controllable Planning, Responsibility, and Information in Automatic Driving Technology”（ISPM2019）。发布数据伦理评论1篇：“数据共享是数据伦理的应有之义”。
子课题三：隐私权和信息安全的伦理保护机制
本子课题主要针对大数据之困的数据滥用，隐私权和信息安全是大数据技术引发的亟待解决的关键问题。课题组选取敏感领域，如数据外包、基因隐私、人脸识别等，对隐私和安全问题及其伦理保护机制进行了探讨。发表CSSCI刊物论文3篇：“大数据时代的基因信息隐私问题及其伦理方面”、“大数据时代信息安全的伦理考量”“人脸识别技术是一种新的颅相学吗？”。发布数据伦理评论5篇：“大公司数据外包如何保证用户隐私不被泄露”、“智能产品的隐私条款暗藏了哪些陷阱和纰漏”、“基因数据何缘获得特殊保护？”、“人脸识别技术且行且珍惜”、“人脸识别如何为警方所用，隐私与公共安全如何才能两全？”
子课题四：代码（算法）的伦理约束机制
(1) 大数据代码（算法）是大数据技术的核心，目前出现的大数据杀熟、算法偏见等均是由之引起的重要问题。课题组对算法引起的问题进行了调研，引入“物伦理”、“道德物化”等理论和价值敏感设计（VSD）方法，构建大数据算法的伦理约束机制。发表CSSCI刊物论文5篇：“给人工智能一颗良芯”、“价值敏感设计与大数据伦理”、“智能时代的数据伦理与算法伦理”、“面向人工智能的形式伦理及其逻辑基础”、“从机器（人）伦理学视角看‘物伦理学’的核心问题”“自动驾驶汽车的道德责任困境”。发布数据伦理评论2篇：“人工智能到底应不应该用来监控人类”、“让机器成为仆人还是主人？”。
子课题五：信息（数据）伦理管理制度
围绕大数据伦理管理现状，就政策制定、介入与引导工作，完成了前期的收集材料与整理材料的工作，目前总体伦理管理框架的设计和论证已基本完成。发表CSSCI刊物论文4篇：“大数据信息价值开发的伦理约束：机制框架与中国聚焦”、“大数据政策制定中的认知偏差与伦理靶标”、“基于大数据的算法杀熟现象的政策应对措施”、“从技术理性到行政伦理——大数据时代智慧治理的伦理反思”，产业发展报告1篇：“大数据产业的伦理规制”。发布数据伦理评论2篇：“加强社会治理的数据伦理治理”、“谷歌“AI伦理委员会”被撤销意味着什么？”。
（一）调查研究及学术交流情况
1．调研数据整理运用
(1) 实地调研。到大型数据公司、专业研究院和数据科技基金组织进行实地调研，召开小型座谈会，访谈相关人员，收集问题和第一手资料。
上海玛娜数据科技发展基金会。2018年1月到玛娜数据科技发展基金会调研，访谈基金会创始人和副理事长，了解基金会的宗旨和运行机制，探寻数据伦理研究等方面的合作事宜。与基金会的合作推动了本项目的研究。玛娜数据科技发展基金会是《慈善法》颁布实施后成立的上海第一批非公募慈善基金会，倡导数据解放个体价值，保护个人数据权利。
京东。2018年8月到京东金融现场调研，体验无人商场，并举行小型座谈会，了解京东金融数据收集、使用和分发方面的情况，了解公司关于数据使用伦理风险的关切情况。
浙江数字医疗卫生技术研究院、OMAHA基金会。2019年1月到浙江数字医疗卫生技术研究院和OMAHA基金会调研，并举行小型座谈会，了解其数据共享技术的研发情况和数据共享的理念和实现机制，了解其对数据共享伦理风险的关切情况。该研究院是我国首家致力于数字与信息化技术在医疗卫生健康服务领域研发与应用的专业性非营利研究机构。OMAHA基金会（浙江省讴本开放医疗与健康基金会）倡导开放健康数据，解决健康医疗领域数据分享难题，提升公众意识和改善个人健康档案使用环境。
微软亚洲研究院。2019年3月到微软亚洲研究院现场调研，体验VR技术，并访谈研究院，了解研究院人工智能和大数据研发的现状和发展战略，了解其对VR技术和大数据技术的伦理风险的认知和关切。
东方航空公司。2019年4月到东方航空公司总部调研，并举行座谈会，了解公司数据收集、使用和分发方面的情况，了解公司关于数据使用伦理风险的关切情况。
上海数据交易中心。2019年4月到上海数据交易中心调研，了解交易中心运营的现状和发展规划，了解其数据来源、数据规模、数据交易方式等，了解其对数据交易的伦理风险的关切情况。
(2) 问卷调查。选取数据敏感行业和场景，调研大数据信息价值开发的伦理风险以及公众对此的认知和态度。
项目组2019年4月-6月采用分层多阶段随机抽样方法对某省居民对电子健康档案的态度进行了问卷调查，共调查932人。调查问卷参考国外学者Kim的量表设计而成，调查主题包括一般资料、公众对电子健康档案数据的认知、电子健康档案数据共享的益处和风险。每个主题分别由4-5个问题构成，采用5级李克特量表进行回答。目前已完成数据统计分析，正在撰写调查报告，撰写论文。
2．文献资料收集整理
鉴于本项目“科技-人文社科-政府-行业”交叉研究的特点，收集整理了大数据和人工智能技术、大数据伦理政策、大数据伦理学术研究等方面文献资料，在此基础上，编写了“人工智能伦理规范和政策清单”（凌昀、李伦）、“人工智能伦理规范和政策综述”（凌昀、李伦），“人工智能伦理研究进展定量分析报告”（田文灿、胡志刚、李伦）。
(1) 大数据和人工智能技术文献资料。主要收集大数据和人工智能技术方面的资料，如数据挖掘、机器学习、人脸识别、数据管理、数据库管理、区块链、代码、算法等，以全面深入理解大数据和人工智能的技术特征。收集了特伦斯·谢诺夫斯基的《深度学习：智能时代的核心驱动力量》，斯坦巴克的《数据挖掘导论》，西蒙·普林斯《计算机视觉：模型、学习和推理》，朱洁、罗华霖的《大数据架构详解——从数据获取到深度学习》，肯尼斯 C·劳顿、简 P·劳顿的《管理信息系统》，马费成的《信息资源开发与管理》，周晓英、宛玲《信息资源管理》，孟小峰的《Web数据管理: 概念与技术》、Ian Goodfellow等的《深度学习》、安德烈亚斯?安东诺普洛斯的《区块链：通往资产数字化之路》、阿里尔·扎里奇《算法的陷阱：超级平台、算法垄断和场景欺骗》等技术专著。还收集了相关论文，如John M.Rumbold、Barbara K. Pierscionek的What Are Data? A Categorization of the Data Sensitivity Spectrum等。
(2) 大数据伦理政策文献资料。主要收集国内外数据共享、隐私保护和信息安全的相关政策、协议和法规等。在数据使用和隐私保护立法和政策方面，收集了美国的《信息自由法》《隐私权法》《健康保险携带和责任法案》《录影带隐私保护法案》《联邦电子通讯隐私法案》《个人可识别健康信息的隐私标准》《数据不跟踪法案》等,欧盟的《通用数据保护条例》。在行业规范方面，有IEEE的《软件工程师职业道德规范和实践要求》《人工智能设计的伦理准则》，美国计算机协会的《伦理准则和专业行为规范》，日本的《人工智能学会伦理指南》，以及我国的《促进大数据发展行动纲要》《新一代人工智能发展规划》《人工智能标准化白皮书》《信息安全技术个人信息安全规范》《信息安全技术网络信息安全等级保护基本要求》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》，以及赵需要主编的《政府数据资源共享开放政策法规汇编》。在协议方面，收集了一系列关于数据共享的协议，如开放知识共享协议（Creative Commons License，简称 CC 协议）、《知识共享的豁免》（Creative Commons Zero License，简称 CC0 协议）、《公共领域贡献与许可》（Public Domain Dedication and License ，简称 PDDL）、《开放数据共享署名许可协议》（Open Data Commons Attribution License，简称 ODC-By）、《开放数据库协议》（Open Data Commons Open Database License，简称 ODC-ODbL）等。
(3) 大数据伦理学术研究文献资料。收集了弗洛里迪的《第四次革命》《信息伦理学》，维贝克的《将技术道德化：理解与设计物的道德》，劳伦斯·莱斯格《代码2.0：网络空间中的法律》，帕特里夏的《信任脑：来自神经科学的道德认识》，张民安、林泰松《信息性隐私权研究——信息性隐私权的产生、发展、适用范围和争议》，Steve Lohr的Data-Ism: Inside the Big Data Revolution ，Anno Bunnik等人的Big Data Challenges，Kord Davis和Doug Patterson的Ethics of Big Data：Balancing Risk and Innovation，Jér?me Béranger的Big Data and Ethics：The Medical Datasphere，Margunn Aanestad等人的The Ethics of Biomedical Big Data,Theme issue: The ethical impact of data science等数十部著作，以及Bartha Maria Knoppers、Adrian Mark Thorogood的Ethics and Big Data in health，Karim Abouelmehdi等人的Big data security and privacy in healthcare:A Review，Buffenoir Bourdon的Reconciling complex organizations and data management:the panopticon paradigm，Damien Trentesaux等人的Designing Ethical Cyber-Physical Industrial Systems，Lisa M.Lee的Ethics and subsequent use of electronic health record data，Jennifer Salerno等人的Ethics, big data and computing in epidemiology and public health，Alessandro Mantelero的AI and Big Data: A blueprint for a human rights,social and ethical impact assessment，Richard Herschel、Virginia M. Miori的Ethics & Big Data，David Nersessian的The law and ethics of big data analytics:A new role for international human rights in the search for global standards，Wendy Arianne Güntherdg的Debating big data: A literature review on realizing value from big data等论文。
3．学术会议与学术交流
项目组共主办学术会议7次，参加学术和行业会议数十次，创设赛博风讲堂邀请专家讲学交流。
(1) 主办会议
① IEEE《人工智能设计的伦理准则》研讨会，2017年12月14日，长沙。项目组与湖南师范大学人工智能道德决策研究所等联合主办。
② 第四届全国赛博伦理学暨人工智能伦理学研讨会，2017年12月24日，长沙。项目组与中国自然辩证法研究会科学技术与工程伦理专业委员会等主办。
③ 项目启动会暨基于权利的数据伦理研讨会，2018年4月29日，长沙。项目组与湖南师范大学人工智能道德决策研究所等联合主办。
④ 第五届赛博伦理学暨数据伦理学研讨会，2018年12月15日，海口。项目组与中国自然辩证法研究会科学技术与工程伦理专业委员会等联合主办。
⑤ 数据智能伦理研讨会暨国家社科基金重大项目推进会，2019年1月21日，长沙。项目组与湖南师范大学人工智能道德决策研究所等联合主办。
⑥ 大数据伦理研讨会，2019年6月29日，大连。项目组与大连理工大学大数据与人工智能伦理法律与社会研究中心联合主办。
⑦ 人工智能与大数据伦理研讨会暨国家社科基金重大项目中期推进会，2019年7月7日，长沙。项目组与湖南师大人工智能道德决策研究所等联合主办。
(2) 创设赛博风讲堂，邀请专家讲学
项目组和首席专家任所长的湖南师范大学人工智能道德决策研究所2017年创设赛博风讲堂，邀请国内外专家围绕大数据和人工智能等新兴技术伦理问题展开讨论，至今已举办29期，产生了良好的学术影响。
(3) 参加的部分会议
① 中科院学部2017科技伦理研讨会，2017年11月24日，莆田。
② 全球思想盛宴“人工智能与人类文明”，2017年12月1日，北京。
③ IEEE《人工智能设计的伦理准则（第二版）》白皮书预先发表会，2017年12月1日，中国科学院。
④ OMAHA开放医疗与健康联盟第三届年会，2018年1月20日，杭州。
⑤ 健康伦理学学术讨论会，2018年4月6日，温州。
⑥ “新时代视野下大数据与双创的哲学思考”学术研讨会，2018年4月14日，贵州师范大学。
⑦ 全国人工智能哲学与跨学科思维论坛，2018年4月22日，南开大学。
⑧ 智能革命与人类深度科技化前景的哲学研究研讨会，2018年6月23日，北京。
⑨ 个人数据权益保护及应用的创新探索论坛，2018年8月4日，北京。
⑩ 第七届全国科学技术与工程伦理学术研讨会，2018年8月23日，吉首。
11 浙江省医学教育发展论坛，2018年9月1日，温州。
12 国际智能无人系统大会，2018年10月15日，西安。
13 第八届全国生命伦理学研讨会，2018年11月16日，上海。
14 北大健康医疗大数据伦理与法律圆桌讨论会，2018年11月26日，北京。
15 数据、伦理与人类未来研讨会，2018年12月9日，上海。
16 人工智能思想激荡研讨会，2019年1月8日，上海。
17 第一届应用伦理学高端论坛，2019年3月30日，北京。
18 数据商业创新论坛，2019年4月14日，上海。
19 国家人工智能标准化总体组第二次全体会议暨2019人工智能标准技术与应用论坛，2019年4月25日，南京。
20 科学技术与社会协同发展论坛，2019年6月21日，西安。
4．国际（境外）合作交流
子课题负责人万丹教授，2017年11月—2018年11月赴美国宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）哲学系做访问学者。
课题组成员文贤庆副教授，2018年10月—2019年10月赴英国牛津大学（University of Oxford）哲学系做访问学者。
邀请香港城市大学范瑞平教授来大陆讲学，做关于应用伦理研究及其公共政策蕴涵的学术报告。
（二）成果宣传推介情况
通过主办丛书发布会和成果发布会，主办会议，参加会议，出版著作和发表论文，向政府有关部门推介项目、为政府和行业提供伦理咨询、接受主流媒体采访、开设微信公众号等途径对研究成果进行宣传推介。
1. 主办“互联网、大数据与人工智能伦理丛书”首发式
首发式2018年12月15日上午在海南海口隆重举行。本次活动由项目组和中国自然辩证法研究会科学技术与工程伦理专业委员会、科学出版社等联合主办，近200位代表参加丛书首发式。
2. 主办成果发布会
2019年6月29日，项目组与大连理工大学大数据与人工智能伦理法律与社会研究中心联合主办大数据伦理研讨会（大连），在会上发布研究报告《数据伦理研究进展》《基于权利的数据伦理》和《数据伦理评论及周报》。
3. 为政府部门和行业提供伦理咨询
2019年1月19日，世界工程组织联合会（WFEO）和中国电子学会在清华大学召开“WFEO大数据伦理相关立场”文本征求修改建议的研讨会，首席专家李伦应邀出席，并提出相关建议。
2019年4月21日，“新一代人工智能治理准则”研讨会在清华大学举行，首席专家李伦应邀参加，提出“与人和谐相处的人工智能”的理念和原则等建议。
2018年12月1日，中国科学技术协会学会部在中国科技会堂召开道德文明建设学术研讨会，针对基因编辑婴儿事件，就如何加强科研伦理和科研道德文明建设的措施征求建议，首席专家李伦应邀出席，并提出相关建议。
4. 接受《人民日报》等媒体采访，提高公众数据伦理和隐私保护意识
首席专家李伦2018年8月接受《人民日报》采访，谈人脸识别技术的个人数据安全问题（详见谷业凯“刷脸会不会刷走安全”，《人民日报》2018年8月16日第12版）。
首席专家李伦2018年1月接受《南方周末》采访，针对支付宝事件，谈个人数据保护问题（详见“还有多少App在窥视你的个人隐私 支付宝“2017年账单”事件背后”，《南方周末》2018年1月11日）。
课题组成员孙保学2018年9月接受《光明日报》采访，谈手机应用的隐私伦理问题（详见龚亮“手机应用：工程和商业伦理不能忘”，《光明日报》，2018年9月13日第8版）。
课题组成员孙保学2019年1月接受《人民日报》采访，谈人工智能大数据社会治理问题（详见谷业凯“智慧大脑提升生活体验”，《人民日报》2019年1月15日第16版）。
（三）研究中存在的主要问题、改进措施，研究心得、意见建议
在《工作简报》和《成果要报》报送、国家社科基金专刊投稿等方面做得不够，今后将定期报送和投稿，并由专人负责督促。同时，进一步加强参与有关部门大数据和人工智能等新兴科技领域伦理规范的制订和修订工作或建议建言工作。
在国际合作和交流方面有待进一步加强，将加大力度，投入更多资源促进该项工作。积极参加国际专业学术会议；邀请国外专家讲学；进一步促成项目组成员出国访学；争取在国际重要专业刊物上发表更多论文；与国外研究机构和专家合作，召开国际大数据伦理研讨会；将本项目主办的全国赛博伦理学研讨会（年会）推向国际化；积极参与国际行业组织大数据和人工智能伦理规范的制订工作。
经过一年半的项目研究，觉得重大项目是一个很好的研究平台，有利于人才培养，锻炼研究团队，孵化科研项目；有利于链接社会资源，参与政府和行业相关工作；有利于迅速聚集专家学者，推动学科建设。本项目将充分利用这一平台，完成项目研究计划，打造大数据伦理国家级研究团队，推动大数据伦理学学科建设，服务国家大数据发展战略需求。
二、研究成果情况
主要内容：
（一）代表性成果简介
1．加强数据共享协议的制订和隐私保护机制的建设，增强公众对数据共享的信心。电子健康档案数据共享对健康中国有着重要作用，但这项工作仍面临诸多困难。项目组采用分层多阶段随机抽样方法对某省居民对电子健康档案的态度进行了问卷调查，经多分类Logistic回归模型统计分析显示，在社区卫生机构建立电子健康档案对电子健康档案数据共享的态度呈正向影响关系，公众对于电子健康档案数据共享的态度仍趋保守，影响数据共享的主要因素是隐私顾虑，应考虑隐私偏好和风险-收益计算，加强信息共享协议的制订和隐私保护机制的建设，以增强公众对健康档案数据共享的信心。
2．建立大数据伦理约束机制，解决大数据之困。大数据之困包括两个方面：过度约束数据共享会影响数据价值的开发，造成数据孤岛；对于个人信息和数据的过度挖掘会侵害个人的隐私权，肆意追求数据挖掘的广度和深度可能危及信息安全。建构信息共享的伦理促进和约束机制是解决大数据之困的关键。通过借鉴其他领域的伦理约束机制，我们提出适合大数据信息价值开发的伦理约束和管理机制包括制订信息行业伦理准则，建立信息职业执照制度，成立信息伦理委员会，建立信息伦理教育培训制度等。[李伦、孙保学、李波：大数据信息价值开发的伦理约束：机制框架与中国聚焦，《湖南师范大学社会科学学报》（CSSCI），2018年第1期。引用量5，CNKI下载量719]
3．给大数据算法和人工智能预置一颗良芯。大数据技术的核心是数据和算法，算法涉及代码和人工智能。大数据算法和人工智能的发展应以人类价值为基础，以人类福祉为目标，应当给大数据算法和人工智能预置一颗良芯（良心）。大数据算法和人工智能伦理研究应围绕“机芯”和“人心”两个维度展开。“机芯”研究主要是指大数据算法和人工智能道德算法研究，旨在使大数据算法和人工智能拥有“良芯”，使之成为道德的大数据算法和人工智能。“人心”是指大数据算法和人工智能研发者和应用者应当具有“良心”，使大数据算法和人工智能的设计和应用合乎道德，避免恶意设计，并确保大数据算法和人工智能的善用，使之造福人类社会。[李伦、孙保学：给人工智能一颗良芯（良心）——人工智能伦理研究的四个维度，《教育与研究》（CSSCI），2018年第8期。CNKI下载量1155]
4．建立规范的数据共享机制和大数据行业道德自律机制，促进大数据产业的健康发展。大数据战略已成为国家战略，大数据产业规模大幅增长，但也面临诸多问题，如机构数据权和个人数据权失衡，隐私权和自主权受到侵犯，社会的公平公正受到威胁，数据利用失衡，数据利用率低，数字鸿沟日益严峻等。这些问题严重制约大数据产业的健康发展。为促进大数据产业的发展，应建立规范的数据共享机制和数据共享标准，尊重个人的数据权利，提高国民大数据素养，建立大数据算法的透明审查机制，建立大数据行业的道德自律机制和监督平台。[李伦、胡晓萌：大数据产业的伦理规制，《2018高技术发展报告》，北京：科学出版社，2019年2月]
5．消除数据主义的影响，倡导人本主义数据伦理，促进数据和算法的规范使用。大数据之困（数据滥用）与正在流行的数据主义思潮密切相关。数据主义是数据化的一种哲学表达，数据化催生了数据主义。数据主义主张数据流最大化和信息自由是至善，其实质是从以人为本走向以数为本，用数本主义取代人本主义，从强调人的自由走向强调数据的自由，用数据主义取代自由主义。为避免数据主义的弊端，应倡导人本主义数据伦理。人本主义数据伦理主张以人为本，提倡以人的权利为本，反对以数据权力为本；主张尊重人的自由，提倡以人的自由为中心，反对以数据的自由为中心，主张有规范的数据共享，反对数据滥用；强调尊重用户的数据权和隐私权；主张算法应具有透明性,反对算法暗箱。[李伦、黄关：数据主义与人本主义数据伦理，《伦理学研究》（CSSCI），2019年第2期。CNKI下载量213]
6．消除大数据政策制订的认知偏差，确立大数据政策工具的伦理靶标。大数据技术可能使人的存在境况会发生不可逆的转变，为了阻止这种情况的发生，必须在政策制定层面加以防范。为了制定出高质量的大数据政策，一方面要在政策制定者与政策受众之间消除知识偏差与价值偏差，目前的情况是政策制定者和受众在关于大数据的知识层面的认知存在共识，而在价值层面存在信息不对称，这就需要从价值层面明确利益分配结构，选择合适的政策制定模式，在政策目标的设定与受众的偏好之间形成良好匹配，推动大数据政策的落地和提升其运行效率；另一方面，为提高大数据政策的运行效率，要挑选合适的政策工具来承载伦理靶标，关注形而上层面的自由与安全，以及形而下层面的价值分配，平衡个人、企业和政府三个层面的价值取向和动机，使政策符合正义原则，基于预防原则，最大限度上保障政策受众的自由并充分分享大数据政策释放的收益。[李侠、李格非：大数据政策制定中的认知偏差与伦理靶标，《伦理学研究》（CSSCI），2018年第2期。被《中国社会科学文摘》2018（8）全文转载。CNKI下载量281]
7．充实大数据政策工具箱，预防大数据算法杀熟现象。大数据的采集、加工、挖掘、分析与共享越发成熟与普遍，通过动态定价，可以最大限度上实现最大范围的歧视性定价，即大数据杀熟。深层的危害在于通过数据挖掘，任何个体都是透明的，个体的隐私根本无法保障，公平原则受到颠覆性影响。因此，有必要通过政策干预道德形成与运行，以此来保障大数据产业合乎道德发展。当下对于新技术的监管有实际效用的政策工具寥寥无几，单靠法律来进行规制也可能仍然存在缺陷，法律和道德阈值的不同可能会在政策边界与法律边界之间出现监管与约束的真空地带，造成社会整体的行为失范现象。因此，完善与充实大数据的政策工具箱是规范与有序发展该行业的当务之急。[李侠：基于大数据的算法杀熟现象的政策应对措施，《中国科技论坛》（CSSCI），2019（1）。CNKI下载量434]
8．基因隐私涉及个体隐私和家族隐私，应对基因隐私予以特别的伦理辩护和法律保护。基因信息不仅与个体相关，而且与血缘亲属、族群成员有关，因此基因语境中的隐私问题较其他背景下的隐私问题更为复杂，既然涉及个体隐私也涉及群体隐私。由于基因的不可变更性和家族或种群相关性，应对基因隐私利益予以特别的伦理辩护和法律保护。基因信息隐私关涉的伦理价值主要有自由、尊严与公正，三者是保护基因信息隐私的价值依据和伦理导向。针对大数据时代的基因信息隐私问题，需要有一般和特殊两个层面的伦理对策。在一般层面上，应高度重视基因数据收集中的知情同意，努力强化基因数据存储中的安全责任，全面落实基因数据利用中的平等共享。在特殊层面上，应认清基因信息隐私问题上个体与群体的伦理关系，平衡由基因信息隐私而形成的不同利益，把握同为基因主体权利的个体权利与群体权利的关系。[吕耀怀、曹志：大数据时代的基因信息隐私问题及其伦理方面，《伦理学研究》（CSSCI），2018年第2期。引用量4，CNKI下载量640]
9．大数据算法和人工智能体应基于形式伦理。要使人工智能体具备道德决策能力，一种可设想的工作是基于形式伦理，把伦理原则或规则形式化。伦理规范的形式表达必须基于某种逻辑语言及其推理规则，经典逻辑是不够的，有必要发展与道德、行动相关的逻辑来适应人工智能道德决策的需求。道义逻辑为形式伦理提供了一定的基础，应该把它和心智逻辑结合起来。从人工智能体实施行动的过程来看，能动性逻辑是表达机器的道德行动与推理比较有前景的逻辑，有必要考虑道德推理的逻辑规律以及形式伦理对于人工智能体道德决策的影响方式。[王淑庆：面向人工智能的形式伦理及其逻辑基础，《伦理学研究》（CSSCI），2018年第4期。CNKI下载量497]
10．通过责任伦理实现价值理性与技术理性、公共善与公民权利的平衡，使智慧治理获得伦理确证与道德规约。智慧治理是大数据时代政府治理的新模式。大数据具有双向赋权的特性，大数据赋权于政府，政府能够利用大数据等相关信息技术提升治理能力，变革治理模式；大数据赋权于社会，为社会组织和公众参与社会治理、实现自我治理提供了有效的途径。智慧治理的实现依赖于决策模式和管理模式的转变，基于经验和直觉的经验驱动转变为数据驱动的决策模式，碎片化管理模式转变为式整体性治理模式。智慧治理提高了政府的治理能力，但也面临人的主体性、隐私与自由、社会公正等诸多伦理问题，这些问题与技术理性的张扬密切相关。智慧治理的目的是实现公共善，实现公共善就要对这种技术理性进行必要的行政伦理的审视，通过责任伦理实现价值理性与技术理性、目的善与手段善、公共善与公民权利之间的平衡，从而使智慧治理获得伦理确证与道德规约。[郭蓉：从技术理性到行政伦理——大数据时代智慧治理的伦理反思，《道德与文明》（CSSCI），2018年第6期。引用量1，CNKI下载量944]
三、下一步研究计划
继续按照项目计划书，认真完成相关研究任务，同时在下一个阶段重点做好如下几个方面的工作。
1．推进大数据伦理实证研究，深化数据伦理学理论研究，推动数据伦理学学科发展
已完成隐私敏感领域电子健康档案数据共享伦理风险的问卷调查，对京东、东方航空等公司进行了实地调研，下一步将扩大调研面，对大数据伦理风险进行更全面的调研，包括实地考察、深度访谈和问卷调查等。同时，将进一步深化数据伦理学的基础理论研究，聚焦数据伦理话语体系，提出富有中国特色的数据伦理学理论，推动数据伦理学学科发展。
2．隐私条款合规评估平台建设
加强与政府、企业以及行业协会的合作交流，对国内外现有隐私法律法规和隐私条款进行进一步的文献分析，对已有研究成果进行综合考量，以此为基础，提出具体的隐私条款合规评估标准和评估模式，选取几个典型类型的公司的隐私条款进行实验性评估，并完善评估标准，最终建成隐私条款合规评估平台，对商业公司数据共享政策和隐私条款等进行评估。
3．大数据-人工智能道德算法平台建设
进一步提升“伦理学-大数据-人工智能”交叉学科研究的融合度，完善相关软硬件的建设，建立大数据-人工智能道德算法实验室，开展大数据-人工智能道德算法研究，开发矩阵型的道德算法产品。从某一伦理学理论中某一条因果关系较为单一的规则开始，分析其逻辑结构，以算法来描述出这条规则，并逐步推广至其他的规则和理论。对于复杂规则和复杂理论，以及伦理学理论在面对复杂的场景时产生的具体问题，如何将之变为道德算法，还待进一步研究。道德算法平台建设旨在维护算法的公正性。
4．加强国内外学术交流，主办学术会议，办好赛博风讲堂，提高大数据伦理研究的国际化程度
项目组主办的全国赛博伦理学会已成功举办五届，项目组将围绕大数据和人工智能伦理等主题，继续每年主办一次全国赛博伦理学会，并加大其国际化程度。与国外研究机构和专家合作，共同召集国际大数据伦理研讨会1-2次。同时，将每年主办重大项目小型研讨会和重大项目推进会2次。继续办好赛博风讲堂，邀请国内外专家讲学。积极参加国际专业学术会议，进一步促成项目组成员出国访学，争取在国际重要专业刊物上发表更多论文，扩大我国大数据与人工智能伦理研究的国际影响力。
5．继续做好论文发表和丛书出版工作
将大数据伦理实证研究和理论研究的成果写成中外文论文，及时发表在国内外重要专业刊物上，并做好“互联网、大数据与人工智能伦理丛书”出版工作。
6．继续发布“数据伦理评论”，做好社会科学普及工作
针对涉及数据伦理问题的重大新闻事件或具体案例，从伦理学的视角做出评论，对数据伦理问题提出切实可行且有影响力的解决建议，并将之发布在“数据伦理评论”上，向公众普及数据伦理知识。计划每月1-2篇。
课题组供稿
