38、人工智能实体的责任问题探讨

人工智能实体的责任问题探讨

1. 人工智能责任事件引发的思考

在当今社会,人工智能的应用越来越广泛,但也引发了一系列责任问题。例如,在购物中心,一个机器人保安撞倒了一个幼儿并造成其身体受伤;还有一个人工智能聊天机器人在网上对特定个人发表了诽谤性言论。那么,在这些情况下,谁应该为所造成的损害负责呢?是保安机器人或聊天机器人的所有者、程序员、租赁者、数据训练者、制造商、操作员、设计者,还是其他完全不同的人呢?

将保安机器人和聊天机器人视为产品来应用产品责任制度并不明确,考虑到人工智能实体的独特特征,适用严格责任还是过失责任制度也不明显。

2. 人工智能实体的独特风险

人工智能实体具有独特的通信能力,能够在网络上快速、重复且跨大量平台即时通信。其活动水平明显高于人类节点,会产生过度风险。即使达到了期望的谨慎程度,其高活动水平与重复和普遍存在的特性相结合,仍会导致产生非对等风险,例如人工智能机器人传播假新闻、高频交易算法(HFT)、多个人工智能机器人之间的分布式拒绝服务(DDoS)攻击以及招聘算法等。

具体来说,人工智能实体带来的挑战包括:
- 物理危险 :如因事故或故障对身体或财产造成损害,像自动驾驶汽车可能因无法识别涂鸦覆盖的停车标志而引发事故。
- 网络安全危险 :存在被黑客攻击并失去对人工智能实体控制的风险。
- 隐私侵犯危险 :可能会对个人隐私进行监控和侵犯。
- “黑箱”问题 :算法在人工智能实体决策过程中具有不透明和模糊的性质,用户和创造者都

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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