原文题目：On the Morality of Artificial Intelligence 关于人工智能的社会和伦理影响的现有研究大多集中于定义机器学习(ML)和其他人工智能(AI)算法的伦理原则和指导方针 虽然这对于帮助定义适当的AI社会规范非常有用，但我们认为讨论ML的潜在和风险并鼓励社区将ML用于有益的目标同样重要。 在这篇专门针对ML从业者的文章中，我们因此更关注后者，对现有的高级伦理框架和指导原则进行了概述，但最重要的是提出了ML研究和部署的概念和实践原则和指导原则，坚持从业者可以采取的具体行动，以追求ML更符合伦理和道德的实践 ，旨在利用人工智能造福社会。
国内外关于网络数据保护的法律法规都在不断的制定与完善中，这篇文章主要从道德风险和法律责任两方面来分析爬虫做数据采集所带来的问题。 道德层面： 网络爬虫如果不严格控制网络采集的速度，会对被采集网站服务器造成很重的负担。恶意消耗别人网站的服务器资源，甚至是拖垮别人网站是一件不道德的事情。 这里 CPU 利用率达到100%，用户访问网站的表现就是：访问速度非常缓慢，经常刷不出来。 这里是我作为一个站长分享自己被爬虫抓取的经历，希望爬虫开发者多站在别人的角度考虑问题。 上面说完了道德方面的问题，下面我们再来看看法律方面的责任。 如果一个网站允许公众访问接入，那么网站管理员对软件可以接入什么和不可以接入什么的限制是不合理的。如果网站管理员对“你用浏览器访问没有问题，但是你用自己写的程序访问它就不行”，这就不太靠谱了。
无论如何，算法的设计者们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序，是值得怀疑的。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题，需要认真思考和研究。 更重要的是，是否可以依据秘密信息以及由此产生的犯罪风险分数对犯罪人进行判刑？所有这些问题都需要认真对待，否则利用人工智能系统对犯罪人进行打分、计算刑期等，就可能带来意想不到的系统性歧视。 所使用的数据模型是否会导致偏见？基于大数据进行预测的准确性如何？对大数据的依赖是否会导致道德或者公平性问题？ ，并提出是否可以让机器代替人类来做道德、法律等判断的问题，其实就是公平能否算法化的问题。 在政府层面，为了削弱或者避免机器偏见，美国白宫人工智能报告将“理解并解决人工智能的道德、法律和社会影响”列入国家人工智能战略，并建议AI从业者和学生都能接受伦理培训。
更重要的是，这是一个行动的召唤：AI人工智能，我们需要一套道德准则。 随着人工智能革命的不断加速，人们正在开发新技术，以解决消费者、企业和整个世界面临的种种问题。 这不可避免地会引发许多伦理问题，这些问题将影响深远，影响每个人，包括公民，小型企业利用人工智能或企业家开发最新的技术，无人能幸免。 为了让人工智能的未来尽可能地可控，我们需要处理一些棘手的伦理问题。 无人驾驶汽车的道德 随着汽车的发明，车祸发生了。同样地，一辆爱车将带来我们必须准备面对的道德和商业影响。研究人员和程序员将不得不扪心自问，在自动驾驶汽车中，如何在安全与机动性之间进行取舍。 当我们不能再信任我们的新闻来源和社交媒体源时，会发生什么? 人工智能将继续给算法带来重大影响，影响我们在日常生活中看到和看到的东西。 为了防止人工智能的炒作，并利用它的变革性力量，我们必须从伦理道德出发，正确地对待人工智能。当企业家们急于开发最新的人工智能技术或用它来解决关键的商业问题时，每个人都有责任去考虑这项技术的伦理。
马克思对人工智能的警告和脸书机器人创造的一种让人类无法理解的语言，可能就会让人们联想到机器人征服世界的画面。 虽然这样说会造成一场灾难，可能会有些牵强，但人工智能的后果已经产生了，并且值得人们去关注：人工智能的道德问题。 那么，现在就会产生一个新的问题：机器能学会道德准则吗？ 人类想要同时驾驭科学方法和道德决策这两个领域还是很困难的，而更难的是让计算机算法能让机器的行为符合道德准则。 那么，问题又来了，制造出的计算机能够具有一定的正直观念吗？是否包含公正的理念？是否能学会尊重？对于机器来说，如果存在这种潜力，至少有四个关键问题急需解决： 一．机器能谈论道德问题吗？ 值得让人高兴的是，人工智能已经对许多人的生活产生了影响，我们可以想象，更加先进的应用成倍地增加这种积极影响。 在未来，我相信选择正确的道德观念将被编码应用到人工智能。
1、安全性问题 安全性的含义是“永远不发生糟糕的事情”。 线程安全问题主要和同步有关。在没有做好同步的情况下，多个线程中的操作顺序是不可预测的，结果的正确性无法保证。 2、活跃性问题 活跃性关注的是“某件正确的事情最终会发生”。当某个操作无法继续进行下去时，就会发生活跃性问题。 在串行程序中，活跃性问题的形式之一就是无限循环。 而在线程中，活跃性问题还包括：死锁、饥饿和活锁。 3、性能问题 性能问题包括多个方面：服务时间过长、响应不灵敏、吞吐率过低、资源消耗过高、可伸缩性较低等。 在多线程程序中，当线程切换时，就会出现上下文切换操作，如果线程之间切换频繁，这种操作将带来极大的开销：保存和恢复执行上下文、丢失局部性、CPU时间更多的花在线程调度而不是线程执行上。 但线程共享数据时，必须使用同步机制，而这些机制往往会抑制某些编译器优化，使内存缓存区中的数据无效，以及增加共享内存总线的同步流量。这些因素都将带来额外的性能开销。
下面是这个流程的时序图： 问题出现在Server A向数据库发起查询的时候，返回的结果总是空。 问题分析 这个问题显然是一个事务隔离的问题，最开始的思路是，服务A所在的机器，其事务开启时间应该是在服务B的机器commit操作之前开启的，但是通过DEBUG日志分析connection的获取和提交时间 后来调整了一下思路，发现MySQL还有一个特性就是AutoCommit，即默认情况下，MySQL是开启事务的，下面表格能说明问题，表1： 但是，如果AutoCommit不是默认开启呢？ ; Thread.sleep(5000); } } } 注意我在query方法中加入这一句：conn.setAutoCommit(true); 此时这个问题不再出现 boneCP源码分析 根据实际使用的经验看，boneCP连接池在使用的过程中并没有出现这个问题，分析boneCP的Connection具体实现，发现在close方法的具体实现中，有这样的一段代码逻辑：
本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？ 如何保证消息队列的高可用？ 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。 一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。 所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
虽然国家、公司和国际组织在人工智能治理中的作用已经被广泛理论化，但工人的作用却很少受到关注。本章着眼于工人在识别和减轻人工智能技术带来的危害方面所发挥的作用。危害是对技术的因果“影响”进行评估。 尽管存在技术上的可靠性，但它们并不是技术疏忽的结果，而是围绕复杂社会系统中的安全和公平问题的规范性不确定性的结果。人工智能伦理界对减少伤害的好处有很高的共识，但对确定或处理伤害的机制的共识较少。 工人们利用三种类型的主张来论证对人工智能治理问题的管辖权:服从、对劳动产品的控制，以及对系统的近似知识。 回顾过去十年与人工智能相关的工人维权活动，我们可以了解不同类型的工人在生产人工智能系统的工作场所是如何被定位的，他们的位置如何影响他们的主张，以及集体行动在实现他们的主张时所处的位置。 牛津人工智能治理手册 工人在人工智能道德和治理中的作用.pdf
SyntaxHighlighter Evolved 作为 WordPress 的语法高亮插件,支持区块属性, 使用起来非常的便捷。 目前找到的办法是在 function.php 中通过自定义函数重新转换回来： /* * 高亮代码插件输出&问题解决 */ function custom_fix_syntaxhighlighter( $
但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。 ，会选择值最小的通道watermark值，因此能够解决消费不均匀的问题。 数据延时 只要是在Event-Time语义的数据流中，就不可避免一个问题：数据延时，通常情况下会设置一个允许数据延时的大小，也许你会想将延时设置很大，那么同样带来的问题就是增加了处理的延时性，对于处理要求实时的来说是不可取的 ，对于不允许重复合并的情况下，在这个过程中又需要考虑数据一致性的问题，可以使用Flink提供的两阶段提交帮助完成。 以上是笔者在实际中使用EventTime语义的情况下遇到的几个问题，但是笔者更加建议尽可能的去EventTime化，将实时处理的语义转换为离线处理的语义，例如对于window的聚合操作转换为对时间字段的聚合操作
有人说2016年是VR元年、智能汽车落地年、机器人飞跃之年，但上述三大领域何时能够实现商业化、产业化、规模化等问题，仍没有一个确切的答案。 目前，虽然有很多相对廉价的设备可以给用户提供VR内容观看浏览的体验，但是它也带来一些相应的问题。 人工智能的浪潮席卷现代社会，在带来科技便利性的同时，不禁使人思考，这些技术究竟是人类的“好助手”还是人类的“终结者”。 此外，基于深度学习的人工智能未来不仅能为我们解决问题、还可以拯救生命，产生巨大的商业和用户价值。比如，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗、自动交易能得到更高的投资回报和并提示风险比例。 但是值得注意的是，人工智能的逻辑推理能力远超人类，而且没有任何感情因素影响判断，业内认为，AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志。
看着事态的发展，人们渐渐嗅到了“道德绑架”的味道，对于事件中的父亲罗尔及公关公司小铜人，人们更是举起了手中“批判”的大旗。 不过，当我们关注“罗一笑事件”欺骗广大群众的时候，我们是不是也应该思考一下，该如何避免此次事件的再次发生？也许人工智能可以帮上大忙！ ? 人工智能+大数据，实时审核慈善内容真实性 一般来讲，网上所发布的一切内容都会经过政府相关部门的审查。 受热捧的区块链，监督每一笔资金的流向 除了道德绑架问题，此次“罗一笑事件”的捐款资金流向也受到了群众的质疑，对此，最近正备受热捧的“区块链”无疑是最佳武器。 对此，人工智能或许不能从根源杜绝此类事件，但是，它可以在极快的时间内将事件态势控制在一个范围之内，阻止更多的人受其蛊惑。
1）python升级带来的yum异常：File "/usr/bin/yum", line 30 原因：这是因为yum采用Python作为命令解释器，这可以从/usr/bin/yum文件中第一行#! 而python版本之间兼容性不太好，使得2.X版本与3.0版本之间存在语法不一致问题。 而CentOS 5自带的yum采用的是python2.4，当系统将python升级到2.6或3.0后，出现语法解释错误 解决办法： [root@jenkins-server ~]# python -V 升级带来的pip命令异常： Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip", line 5, in <module> from /usr/bin/python"的命令都不能正常使用！ 必须要将这个引用的python信息改为升级前的那个版本的才可以正常使用。
这个是个大问题吗？ 有多少问题？让我们看看！这里有一个小程序要演示。我们分配了10亿（1E9）个8字节指针，因此大约有8GB的内存。然后我们强制一个GC并计算它需要多长时间。 这就产生了一个有趣的结果，即存储在此内存中的指针不会停止GC收集它们指向的“正常”分配的内存。这会带来很坏的后果，很容易证明这一点。 当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略， 事实上，每次我碰到这个问题，我都会感到惊讶，我 震惊的是，我又写了一篇关于它的博客。希望通过阅读到目前为止，如果它发生在您的项目中，您不会感到惊讶，或者您甚至可以预见到问题！ 以下是一些处理这些问题的有用资源。
当线程还是一项鲜为人知的技术时，并发性是一个“高深的”主题，但现在主流开发人员都必须了解线程方面的内容，同时也带来了一定的风险： 安全性问题 线程安全性可能是非常复杂的，在没有充足同步的情况下，多个线程中的操作执行顺序是不可预测的 在串行程序中，活跃性问题的形势之一就是无意中造成的无限循环，从而使循环之后的代码无法得到执行。线程将带来其他一些活跃性问题。 性能问题 与活跃性问题密切相关的是性能问题。活跃性意味着某件正确的事情最终会发生，但却不够好，因为我们通常希望正确的事情尽快发生。 在设计良好的并发应用程序中，线程能提升程序的性能，但无论如何，线程总会带来某种程度的运行时开销。 所有这些因素都将带来额外的性能开销，java中如何减少频繁的上下文切换呢？ 1.
上述两个问题，其实都是伦理道德问题，并不是技术问题，从技术角度，无论做什么选择，都不是一件很困难的事情。 但是伦理和道德问题，如果没有立法，其实是没有标准的。 所以作者换了一个思路来应对这种问题，就是如题的方法：技术带来的问题，就让技术来解决。 比如，我们是否能提前在距离危险300、500米时就减速，刹车，或可以提前提示行人注意安全，遵守交规，以此来规避这种问题，不要跟伦理道德扯到一起。 从技术上讲，目前的5G和AI算力都已经不是问题，未来需要的是更多复杂场景的深度学习算法的完善，这依赖于数据的积累和训练，同时，还有更低成本的解决方案。 所以，技术带来的问题，就让技术来解决，用这个思路再来看“电车难题”，解决方案才是最优的。 其实，我们应对日常的问题，也应该遵循一个“谁的问题，谁解决”，问题要有主体。
英国网络安全公司Darktrace的技术总监Dave Palmer在接受“Business Insider”杂志采访时谈到了人工智能可能带来的安全威胁，包括： 1 智能病毒可通过工业设备进行勒索 目前一些地方出现了勒索软件 人工智能勒索软件会大大增加这些攻击带来的风险——通过自组织使损失最大化并寻求新的更有利可图的目标。 2 恶意软件将学习如何模仿人的行为 人工智能软件已经实现了利用循环神经网络学习模仿人的写作风格，未来的恶意软件能够查看某人的通信内容并学习此人的交流风格，然后通过模仿此人去感染其他目标。 4 人工智能革命的阴暗面 目前是人工智能技术革命的早期阶段，涵盖了无人驾驶汽车、癌症治疗等各个领域，而目前人工智能的发展并不深入，随着这些技术变得更加先进、更加容易获取，难免会有人将之用于作恶。 Palmer表示，只需要经过一年左右的训练，一项人工智能就可以被用于网络攻击，而参考谷歌DeepMind团队在自然语言方面的进展速度，以上情况在未来几年内将成为现实。
选自欧盟官网 机器之心编译 参与：张倩 近日，欧盟委员会发布了由人工智能高级专家组（AI HLEG）编制的《人工智能道德准则》（AI Ethics Guidelines）草案，指出 AI 的发展方向应该是 执行摘要 人工智能是这个时代最具变革性的力量之一，它可以为个人和社会带来巨大利益，但同时也会带来某些风险。而这些风险应该得到妥善管理。总的来说，AI 带来的收益大于风险。 我们必须遵循「最大化 AI 的收益并将其带来的风险降到最低」的原则。 「可信赖 AI」由两部分组成：1）它应该尊重基本权利、相关法规、核心原则及价值观，确保其目的合乎伦理道德；2）它使用的技术应该非常稳健、可靠，因为即使是出于好意，如果没有成熟技术的加持，技术也会带来意想不到的伤害 这些指导原则构成了「可信赖 AI」的基本框架： ? 「可信赖 AI」框架 Chapter I ：确保人工智能的目的合乎道德，规定了人工智能发展应该遵守的基本权利、原则和价值观。
云计算时代，IT安全专家承担着管理安全的重担，因为他们面临的是日益复杂的基于云的威胁。 安全专家需要的是深入理解云，其目的是理解最新的威胁，并找到强化防御的方法。 此文并不是谈云能实现的安全利益，虽然这些好处包括全球威胁情报和历史数据的无限存储功能、用于安全分析的强大处理功能，以及在企业的最前沿阵地部署安全技术的能力。 攻击者还可以使用凭据来加密备份的云存储数据，进一步给用户带来麻烦。 为确保理解并且解决云应用给企业带来的重大安全挑战，企业需要额外的洞察力和有关背景知识。 为此，不妨问一下如下几个问题： 1.如何知道雇员们在使用哪些云应用?其风险如何? 为解决影子IT(Shadow IT)的问题，企业需要能够看到雇员们正在使用的全部云应用的完整清单，并且理解与每个云应用有关的风险水平。一个被认为具有企业性质的云应用支持多重企业安全需求。
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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