工程与伦理的关系是什么？

一、工程与伦理的关系是什么？

工程伦理指在工程中获得辩护的道德价值。

二、伦理和哲学的关系？

伦理学与哲学有着密切的关系。哲学是伦理学的理论基础，人们的世界观和历史观对人们的道德实践有着直接的影响。同时，伦理学与美学、心理学、社会学以及教育学等学科也相互影响、相互渗透。

随着社会政治、经济、文化和科学技术的发展，伦理学的理论在分化和综合、对立和融合中逐步完善，其研究的领域也在不断扩大。

随着中国改革开放的不断深入，伦理学的社会价值将不断提高。

三、人工智能和地质工程的关系？

人工智能可以应用在地质工程，提高效率

四、伦理和伦理关系有什么区别？

伦理中包含的关系包括君臣，父子，兄弟，朋友关系。

伦理关系是社会关系的一个重要方面。在伦理与道德通用的意义上，表示可进行道德评价的社会关系类型。在黑格尔用语中，表示一种具有现实必然性的自由关系。在这个意义上与政治关系，经济关系等一样，都是社会关系的一个具体方面。

五、人工智能概论和地质工程的关系？

工智能、大数据这些时髦的词汇好像一刹那间已经遍布人们生活的方方面面。无人驾驶汽车、机器翻译、精准人脸识别……这些人工智能技术已不是科幻电影里才特有的场景，而是变成现实并开始影响我们的生活。随着计算机互联网巨大的流量数据这片肥沃的土壤孕育出人工智能领域快速发展时。地质地球科学的研究过程中也伴随了庞大数据的产生，对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切，建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。

其实在上世纪80年代之时，人工智能技术与计算机硬件体系相结合的时候就诞生了一批较为实用的地质勘探人工技能，后来的逐步发展已经深入到地质研究的各个领域，比如人工智能在遥感地质、测井计算、三维模型、地震反演、储量预测方面都有应用。

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人工智能在地质中的地位

1978年美国斯坦福国际研究所研发的人工智能“矿藏勘探和评价专家系统” “PROSPECTOR”因发现一个钼矿而闻名于世，在矿业界引起一阵狂热。中国也有MORPAS、MRAS等找矿预测等人工智能系统，目前运用较少，然而地质中还是有很多人工智能在地质勘探中起着举足轻重的作用。以我们熟悉的举例，比如1960年代开始，中国在全国范围内开展的大规模1:20万区调工作，里面有大量的地球化学数据分析、地球化学投图，当时都是手绘的、人工计算的，换成现在geokit、minpet、geoplot、excel等软件，一个人一天能干10个人一个月的活，那效率当不可同日而语；再比如全国数字化区域地质调查项目，各种设备的集合，野外可大大的缩减传统地质调查的工作量，室内方便调阅，当所有的成果汇聚至中国地质调查局网站地质云中时，那将是地质界所有科研工作者的福音，随时可调阅、可下载、海量资料库，国家地质局正努力的促成此事，而去档案馆辛苦的收集区调报告的情形可能困扰过每一位老地质者吧。诸如此类还有很多很多……。

六、工程伦理的特点？

1. 广义的工程概念：工程是由一群人为达到某种目的，在较长的时间周期内进行协作活动的过程。

2. 狭义的工程概念：工程是以满足人类需求的目标为指向，应用各种相关的知识和技术手段，调动多种自然与社会资源，通过一群人的相互协作，将某些现有实体汇聚并建造为具有预期使用价值的人造产品的过程。

3. 不论古代还是现代，人类的工程实践都表现为动态的过程。

4. 作为社会实践的工程，可以从两方面进行考量：①工程活动本身具有社会性②工程活动的目的是为了更好的生活。

5. 工程实践具有与现代科学实验相似的因素(不确定性和探索性)表现在：

①工程活动蕴含着有目的，有意识的设计。

②工程设计与施工过程中人们的知识与技术总是不完备的。

③工程实践的后果往往会超过预期

6. 工程实践本质上也是一个探索性的实验过程。

7. 伦理和道德的区别在于道德更突出个人因为遵循规则而具有德行，伦理则突出依照规范来处理人与人，人与社会，人与自然的关系。两者的共同之处在于伦理和道德都强调值得倡导和遵循的行为方式。

8. 功利论者关注的重点是行为的后果而非动机，义务论者更关注人们行为的动机。

9. 义务论的名言：“取义成仁”，不能“趋利忘义”，“君子喻于义，小人喻于利”。

10.价值标准的多元化以及现实人类生活本身的复杂性，常常导致再具体情境之下的道德判断

第二章

1. 工程总是伴随着风险，这是由工程本身的性质决定的。

2. 工程风险的人为因素：①工程设计理念是事关整个工程成败的关键；②施工质量的好坏也是影响工程风险的重要因素；③操作人员是预防工程风险的核心环节。

3. 在现实中，风险发生为零的工程几乎是不存在的；工程风险可接受性是指人们在心理和生理上对工程风险的承受和容忍程度，工程风险的可接受性是相对的。

4. 相对性的差异在专家和普通民众之间体现的更加明显，一般公众往往会过高地估计与死亡相关的低概率风险的可能性，而过低的估计与死亡相关的高概率风险的可能性。

5. 质量事故发生时，监理工程师需按一下程序处理：

①暂停该项工程的施工，并采取有效的安全措施；

②要求承包人尽快提出质量事故报告并报告业主；

③组织有关人员对现场进行审查，分析等，对承包人提出的方案予以审查等并指令恢复该项目工程；

④对承包人提出的有争议质量事故责任予以判定。

6. 事故预防包括：对重复性事故的预防，对可能出现事故的预防。

7. 工程风险的伦理评估原则：以人为本，预防为主，整体主义，制度约束。

8. 在人与社会的关系上“天下兴亡匹夫有责”，“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”，“苟以国家生死以，岂因祸福避趋之”等反映了整体主义原则，只关心局部得失就会陷入“一叶障目不见泰山”的困境。

在人与自然的关系上，中国哲学强调“天人合一”，万物皆一，万物一齐，物无孤立之理 表达万物普遍联系，整体主义的思想。

9. 制度约束原则：首先建立健全安全管理的法规体系，其次建立并落实安全生产问责机制，最后还要建立媒体监督制度。

10. 工程风险的评估途径：专家评估，社会评估，公众参与。

11. 专家评估相对于其他评估而言是比较专业和客观的评估途径。

12. 社会评估所关注的不是风险和利益关系，而是广大民众切身利益息息相关的方面，他与专家评估互补，使风险评估更加全面和科学。

13. 与专家评估相比，由公众参与的风险评估范围更加广泛，所代表的利益更加全面，看待问题的视野也更宽阔。

14. 工程师的伦理责任一般来说要大于或重于职业责任。

15. 职业伦理是职业人员在自己所从业的范围内所采纳的一套标准。

16. 工程师对企业或公司的利益要求不应该是无条件的服从，而应该是有条件的服从，尤其是公司所进行的工程具有极大地安全风险时，工程师更应该承担起社会伦理责任。

17. 工程师必须把公众的安全，健康和福祉放在首位。

七、伦理与法律的关系？

法律伦理

法律伦理所探究的是立法程序与法律规范本身的道德性，其目标在于使伦理要求在相应的社会机制中得以实现。

基本信息

中文名法律伦理类型伦理属性法律所属国家美利坚合众国

基本概念

立法与道德之间的关系

一般而言，道德是法律的基础，法律则是最基本的道德。相对于道德，法律具有明确、时效、强制性的约束力与制裁力的特点，而道德则不然。因此从整个社会的宏观角度来看，道德归根到底必须依靠有效的法律体系才能发挥作用。然而在特定的情况下，法律与道德也会发生矛盾或冲突，如某种法律、法规本身并不公正、不道德。于是，就会出现两难抉择：人们是应当守法，还是违法并按照道德的要求行事？这大体上就体现了所谓天赋人权(das Naturrecht)与现行法(positives Gesetz)之间可能的矛盾与冲突问题。

八、社会伦理和家庭伦理的区别？

伦理，是指在处理人与人、人与社会相互关系时，应遵循的道德和准则。

社会伦理，即社会行为规范，指的是社会层面中集体之间应遵循的基本道德规范。

家庭伦理，指的是每个家庭中的成员都应该遵守的道德伦理标准规范。

社会伦理包含了家庭伦理，家庭伦理是社会伦理的重要的一部分。

九、人工智能和语言的关系？

目前大量的和AI相关的开源库是用C++，Java写的，编程语言和AI似乎没有太大关系。

在AI的理论研究没有大突破的前提下，没有人知道未来的AI技术会是什么样的，所以，也就无法预测哪种语言更适合AI。

另外，肯定很多听过LISP的人在看到这个问题的时候就会脱口而出说LISP更适合AI，然而，就像@虞翔 给的链接里说的那样，人们之所以会以为LISP是最适合AI的，其原因和在LISP被发明出来时，人们对AI的研究有密切联系。当时的计算机大牛们以为依靠基于符号演算的系统，到现在这个时候，强AI一定能够实现呢，而LISP正是最适合符号演算的语言。

十、人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题？

一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展，许多人类工作将被机器人取代，那么因此而失业人员的生活保障由谁负责？此外，人工智能学会自己做决定，这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资，公司支付工资，其余利润投入生产以创造更多利润。然而，机器人不需要报酬，这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润，从而导致更大的财富不平等。在工程领域，人工智能可以创造新的就业机会，但由于数字很小，这并不能弥补失去的工作岗位数量。

二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分：错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误，人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力，人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如，在自动驾驶汽车领域，由于背景算法的错误，人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制，人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性，人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度，人们无法有效地控制和监督后续过程，可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的，比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战，在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响，对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。

三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集，而很多数据都与个人信息有关，未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上，在人工智能进入我们的生活之前，人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策，这涉及隐私问题。由于大数据的发展，个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时，用户的隐私也受到了损害。

四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中，会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先，人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二，人工智能的替代非常快，过时的产品需要环保处理，而重金属污染问题很难处理。

五是控制和监督问题。人工智能需要监管，但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。