18、茶与同意:道德概念变迁的反思

茶与同意:道德概念变迁的反思

1. 茶即同意

2015年秋天,泰晤士河谷警方发起了#同意至上 运动,其中有一个YouTube视频通过请人喝茶的类比来解释性同意。视频用简笔画展示了越来越荒谬的喝茶场景,并配有简洁的旁白,在社交媒体上迅速广泛传播。YouTube上的观众评论显示,高中教师将其用作教学材料,学生们也有积极和有趣的反馈。不过,这个视频也引发了一些批评,比如类比存在缺陷、缺乏文化敏感性、过于简单化等。但它似乎有效地灌输了尊重他人界限的原则,并制定了避免无意识性胁迫的规则,很多自由进步的成年人认为“每个青少年都应该看看”。

视频旁白内容很好地阐释了同意的概念:
- 如果你还在为同意的问题纠结,那就想象一下,你不是在发起性行为,而是在给对方泡一杯茶。你问:“嘿,你想喝杯茶吗?”对方说:“哦,天哪,我太想喝杯茶了,谢谢。”那你就知道他们想要一杯茶。
- 如果你问:“嘿,你想喝杯茶吗?”对方说:“不,嗯,你知道,我不太确定。”那你可以给他们泡杯茶,也可以不泡,但要注意,他们可能不会喝。如果他们不喝,重要的是,不要强迫他们喝。仅仅因为你泡了茶,并不意味着你有权看着他们喝。
- 如果他们说:“不,谢谢。”那就根本不要给他们泡茶。不要强迫他们喝茶,不要因为他们不想喝茶而生气。他们只是不想喝茶,明白吗?
- 他们可能会说:“好的,谢谢,你真好。”但当茶端上来时,他们实际上根本不想喝。当然,你费了那么大劲泡茶,这有点烦人,但他们没有义务喝茶。他们之前想喝,现在不想喝了。有些人在烧水、泡茶、加牛奶的过程中改变了主意,这是可以的。而且你仍然无权看着他们喝。
- 如果他们失去了意识,不要给他们泡茶。失去意识的人不想喝茶,他们也无法回答“你想喝茶吗?”这个问题,因为他们

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能、安全和工程适用。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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