人工智能开发中的嵌入式伦理

慕尼黑工业大学的研究团队提倡在人工智能医疗技术的开发初期即整合伦理学家,确保伦理考量成为研发过程的重要组成部分。这种方法已在机器人辅助老年护理项目中得到实践,有助于发现并解决潜在的伦理和社会问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

人工智能开发中的嵌入式伦理

在新的医疗技术开发中,越来越多地使用AI(人工智能),这需要对道德方面给予更多的关注。慕尼黑工业大学(TUM)的一个跨学科团队倡导从新技术开发过程的一开始就整合伦理。医学和健康技术伦理学教授Alena Buyx解释了嵌入式伦理学方法。


近年来,围绕AI研究中更加强调伦理学的讨论大大加剧,以至于有人可能会说“伦理学炒作”,德国和世界各地的许多委员会,例如德国伦理委员会或欧盟委员会人工智能高级专家组对此做出了回应。它们都是一致的:在基于AI的健康技术的开发中需要更多的道德规范。

但是,对于工程师和设计师来说,实际情况如何?具体的解决方案仍然很少。在与TUM的两个综合研究中心进行的联合试点项目中,慕尼黑机器人与机器智能学院(MSRM)及其所长Sami Haddadin教授以及慕尼黑社会技术中心(MCTS)与RuthMüller教授,研究人员想尝试嵌入式道德方法,并于7月底在《自然机器智能》上发表了他们的建议。

嵌入式道德方法到底意味着什么?

从一开始,通过将伦理学家整合到AI开发团队中,就可以使伦理学成为研究过程中不可或缺的一部分。例如,他们定期参加团队会议,并对某些问题产生某种“道德意识”。他们还提出并分析特定的道德和社会问题。

医学和健康技术伦理学教授Alena Buyx在新的AI健康技术的开发过程中倡导“嵌入式伦理学方法”。
在实践中是否有此概念的示例?

Geriatronics研究中心是MSRM在加米许-帕坦克辛(Garmisch-Partenkirchen)的旗舰项目,正在开发机器人助手,以使人们能够独立生活。该中心的举措将包括建造样板房,旨在尝试住宅概念,老年人与机器人共享居住空间。在与参加工程师的联席会议上,应注意的是,在单元的任何位置(门少或房间单独)使用开放概念布局的想法将使机器人具有较大的运动范围。但是,对于老年人来说,这种生活观念可能会令人沮丧,因为他们习惯于拥有私人空间。一开始,工程师们并未对此进行明确考虑。


 
这种方法听起来很有希望。但是,如何在开发新的AI技术时如何避免将内在的道德规范转变为道德规范的清洗工作,为公司提供一种在安全方面的舒适感呢?

这是我们无法避免的事情。关键是相互开放和倾听的意愿,目的是找到一种共同的语言,并随后准备有效地实施道德方面。在TUM,我们处于实现这一目标的理想位置。MSRM的主任Sami Haddadin教授还是欧盟人工智能高级小组的成员。在他的研究中,他以人为中心的工程概念为指导。因此,他从一开始就支持嵌入道德的思想。但是有一点可以肯定:光是嵌入式伦理就不会突然使AI“转变为伦理”。最终,这将需要法律,行为准则
 

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:“如何将人工智能AI嵌入到软件中”。首先,我要理解用户的需求。他们可能是一个开发者或者项目经理,想要在他们的软件产品中加入AI功能,但不知道从何入手。我需要提供一个结构清晰、分步骤的指南,帮助他们逐步实现这一目标。 首先,我应该考虑用户可能的背景。他们可能有一定的软件开发经验,但对AI集成不太熟悉。因此,我需要从基础开始,解释整个过程的关键步骤,同时保持语言简洁易懂。 接下来,我需要分解问题。将AI嵌入软件通常涉及几个主要步骤:明确需求、选择技术栈、数据准备、模型开发与训练、集成到软件、测试优化、部署维护。每个步骤都需要详细说明,但又要避免过于技术化,让用户能够理解整体流程。 然后,我要考虑每个步骤的具体内容。比如,在明确需求时,用户需要确定AI解决的问题类型,比如分类、预测还是生成。选择技术栈时,可能需要比较不同的框架,如TensorFlow、PyTorch,或者云服务如AWS、Azure。数据准备部分需要强调数据的重要性,以及如何处理和增强数据。模型开发阶段可能需要解释训练和验证的过程,以及如何转换为轻量级格式。集成部分需要提到API、SDK或嵌入式库的使用。测试和部署则需要考虑性能优化和持续监控。 同时,要注意用户可能的误区。例如,他们可能低估数据准备的重要性,或者忽视模型在边缘设备上的性能问题。因此,在回答中需要提醒这些关键点,比如数据质量、模型优化、资源消耗等。 另外,用户可能希望了解实际案例,比如智能客服、推荐系统等,这样能帮助他们更好地理解应用场景。因此,在最后部分加入典型应用场景会更有帮助。 最后,要确保整个回答符合系统级指令:使用正确的中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然这个问题可能不涉及太多数学,但如果有相关部分需要注意格式。结构清晰,分步骤说明,使用列表和例子,保持自然的口语化,避免使用Markdown格式。 现在需要检查是否有遗漏的步骤,或者有没有技术细节需要进一步简化。确保每个步骤都逻辑连贯,用户能跟随步骤逐步实施。可能还需要提到一些工具和库的具体例子,帮助用户更快上手。 总结一下,整个思考过程需要覆盖从需求分析到部署维护的全流程,重点突出关键步骤和注意事项,同时提供实际例子帮助理解。确保回答真实可靠,结构清晰,符合用户的需求和系统指令的要求。</think>将人工智能(AI)嵌入软件需要系统化的流程,以下是关键步骤和注意事项: --- ### **1. 明确需求与场景** - **问题定义** 确定AI需解决的具体问题(如分类、预测、图像识别等),例如: - 聊天机器人 → 自然语言处理(NLP) - 推荐系统 → 协同过滤算法 - **性能指标** 明确衡量标准(如准确率、响应速度、资源占用率)。 --- ### **2. 选择技术栈** - **AI框架** 根据需求选择开发工具: - **通用框架**:TensorFlow、PyTorch(适合自定义模型开发) - **云服务**:AWS SageMaker、Azure ML(快速集成预训练模型) - **轻量级库**:Scikit-learn(传统机器学习)、ONNX(跨平台模型部署) - **硬件适配** 若需在边缘设备运行(如手机、IoT设备),选择支持端侧推理的框架(TensorFlow Lite、Core ML)。 --- ### **3. 数据准备** - **数据收集** 获取与问题相关的结构化/非结构化数据(如用户行为日志、图像、文本)。 - **数据清洗** 处理缺失值、异常值、重复数据。 - **特征工程** 提取关键特征,例如: - 文本数据 → 词向量(Word2Vec) - 图像数据 → 边缘检测(Sobel算子) - **增强与划分** 通过数据增强(翻转、噪声注入)扩充数据集,并按比例划分训练集/验证集/测试集。 --- ### **4. 模型开发与训练** - **模型选择** - 简单任务 → 逻辑回归、决策树 - 复杂任务 → 深度学习模型(CNN、Transformer) - **训练与调优** 使用交叉验证防止过拟合,通过超参数优化(如网格搜索)提升性能。 - **模型压缩** 为适应嵌入式环境,可进行量化(降低精度)、剪枝(移除冗余参数)或蒸馏(用小型模型模仿大型模型)。 --- ### **5. 集成到软件** - **API调用** 若使用云服务,通过REST/gRPC接口调用远程模型,例如: ```python response = requests.post("https://api.example.com/predict", json=input_data) ``` - **本地嵌入** 将模型转换为轻量级格式(如TensorFlow Lite模型)并直接集成到代码中: ```python interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") interpreter.allocate_tensors() ``` - **SDK集成** 使用厂商提供的SDK(如OpenCV的人脸检测模块、Hugging Face的Transformers库)。 --- ### **6. 测试与优化** - **功能验证** 确保AI模块输出符合预期(如单元测试、边界条件测试)。 - **性能优化** - 降低延迟:使用多线程、GPU加速 - 减少内存占用:优化数据加载管道 - **用户体验** 加入容错机制(如输入校验)、设计交互反馈(如加载动画)。 --- ### **7. 部署与维护** - **持续监控** 记录模型预测结果和系统指标(CPU/内存占用),设置异常报警。 - **模型更新** 定期用新数据重新训练模型,通过A/B测试验证新版本效果。 - **安全防护** 防范对抗样本攻击,对输入数据做安全过滤。 --- ### **典型应用场景** 1. **智能客服** 嵌入NLP模型(如BERT)实现自动问答。 2. **图像编辑软件** 集成GAN模型实现风格迁移或超分辨率。 3. **工业软件** 使用时序预测模型(LSTM)进行设备故障预警。 --- ### **注意事项** - **资源限制**:移动端需权衡模型精度与计算开销。 - **伦理问题**:避免数据偏见,确保符合隐私法规(如GDPR)。 - **技术债**:设计模块化架构,便于后续扩展和维护。 通过以上步骤,开发者可系统化地将AI能力嵌入软件,实现智能化功能升级。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值