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# System prepended metadata

title: 4/1 報告

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# 4/1 報告
## 自動化


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### 字典定義
1. 通過多個連續階段對產品製造進行自動控制 
1. 自動控制在任何工業或科學領域的應用
1. 通過擴展，使用電子或機械設備代替人工
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### 其他說法
* Nof（2009）辯稱
   *  一般來說，自動化意味著在沒有人為乾預的情況下獨立地進行操作，動作或自我調節。”而自動化，通常來說，可以說是在沒有自動化（手動）到全自動（自動化）的範圍內 


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* 諾貝爾獎獲得者，即西蒙（Simon（1979）2）持，
   * 即不可能通過最優選擇模型來預測選擇，認為任何人類決策都必然與心理過程有關
   * 只有在全自動選擇的地方，
   

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* 國際汽車工程師學會依自動化程度不斷提高分出六個級別的駕駛自動化
   * 0（無自動化）
   * 1（駕駛員輔助）
   * 2（部分自動化）
   * 3（有條件自動化）
   * 4（高度自動化）
   * 5（完全自動化）


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* 依自動化程度不斷提高分出十個級別
   * 1，操作員操作並轉向計算機來實施；
   * 2，計算機通過確定可用選項來幫助操作員
   * 3，計算機會建議選項，操作員可以選擇遵循建議
   * 4，計算機選擇操作，操作員決定是否應該執行該操作
   * 5，只有操作員批准所選的操作，計算機才選擇並實施該操作
   * 6，計算機選擇操作並通知可以取消該操作的操作員
   * 7，計算機執行操作並通知操作員
   * 8，計算機執行操作並僅在操作員要求時通知操作員
   * 9，僅當計算機決定應通知操作員時，計算機才執行操作並通知操作員； 
   * 10，如果計算機決定應執行該操作，則它將執行該操作。



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  **本章旨在考慮自動化的利弊，以及歐洲立法者對自動化的兩個主要威脅所給出的答案：倫理問題和數據保護**
  

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 ## 信息處理與自動化
 

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* Parasuraman，Sheridan和Wickens區分了以下7種不同的人類信息處理模型：
   * •感覺處理是指獲取和註冊多種信息源，包括感覺受體的定位和方向，
   * •感覺處理，
   * •初始預在完全感知之前進行數據處理，
   * •選擇性注意。可以將這種模型轉化為信息獲取的功能：
   * •感知和/或工作記憶，它涉及對工作記憶中已處理和檢索到的信息的有意識感知和操縱。
  

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* 它包括諸如彩排，整合和推理之類的認知操作，但是這些操作在決策之前發生。該模型可以轉化為信息分析功能。 
   * • 做決定。這意味著基於這種認知處理的決策。該模型可以轉化為決策和行動選擇的功能。 
   * •響應選擇，涉及與決策選擇一致的響應或操作的實施。該模型可以轉化為決策和行動實施的功能。
   

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* 動化可以支持操作員的任務類型提供初始分類：
  * 信息獲取
  * 信息分析
  * 決策和動作選擇
  * 動作實施




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#### 自動化應該 
* 根據不同學者的觀點，自動化應該以人為本
* 自動化系統應易於理解
* 自動化應確保操作員不會脫離指揮角色
* 永遠都不應默默地執行或失敗


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#### 全自動化應該
* 機器是通過自學的程序進行精心設計的網絡空間中的數據可以自主採取行動
* 關於由機器造成的損害的民事賠償責任，該作為或不作為可能不涉及人的行的新風險，以及對策略持有者的附加自學習機”的含義預防義務將引發新風險 



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### Self Learning
* 區分機器學習，自我學習，深度學習和強化學習(reinforcement learning)
  *  機器學習是人工智能的一個子類，賦予機器學習能力
  *  深度學習是機器學習的子類，由廣泛的數據學習算法組成
  *  強化學習也是機器學習的子類，其中將人為乾預應用於算法。反饋（獎勵）用於指導器優化其性能
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* 區分監督學習算法和非監督學習算法
  * 區分監督學習算法
    *  監督學習算法學習了可用於預測與新輸入關聯的輸出的函數
  * 非監督學習算法
    * 識別數據中的共同特徵，並基於每個新數據中是否存在這樣的共同元素做出響應。 


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### 道德問題與數據保護
* 如何收集和共享私人數據，我們尚未達成社會共識
* 考慮數字化對人權的影響
* 有效的法律和道德標準是社會成員所接受的準則，並且這要求發展社會共識
* 專家專注於以人為本的人工智能方法
  *  （1）它應尊重基本權利，適用的法規以及核心原則和價值觀，確保“道德宗旨”； 
  *  （2）即使在良好的意圖下，也應在技術上保持可靠，缺乏技術熟練度可能會造成意外傷害。
  

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* 受AI影響的人權包括：
   * •尊重人的尊嚴，其依據是每個人都有“內在價值”，這一價值永遠不會被他人削弱，損害或消除。所有人都受到尊重，因為他們是個人，而不是簡單地視為“攜帶數據的主體”。人工智能還可以促進人類尊嚴。可以以保護人類的身體和道德完整性，個人和文化認同感以及滿足其基本需求的方式來開發人工智能係統。這方面在AV方面尤為重要，因為它可以幫助因殘障或年老而無法開車的人流轉。 
   * •個人自由。人類應該自由決定自己的生活。
   * •尊重民主，正義和法治。這意味著政治權力是以人為中心和有界限的。 
   * •平等，不歧視和團結，包括少數群體人士的權利。在人工智能方面，平等意味著相同的規則應適用於所有人，以獲取信息，數據，知識市場，以及技術產生的收益的公平分配。數據處理不應允許區分結果。 
   * •公民與公共部門互動中的權利。



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*  四個總體原則
   * 慈善
   * 非惡意行為 
   * 自治
   * 正義



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 ### 結論
 * 目標是技術中立以及技術和自動化的激勵
 * 新定義“數據保護”和預防原則方面的隱私內容的工作



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 * GDPR第22條規定，數據主體無權僅基於自動處理（包括配置文件）做出決定，該決策會對其產生法律效力或對他或她產生重大影響。該規定僅在以下情況下有效：
     * （a）數據主體與數據控制人之間訂立合同或履行合同是必要的； 
     * （b）它是由控制者所遵循的聯盟或成員國法律授權的，並且還規定了適當的措施來保護數據主體的權利，自由和合法利益；或
     * （c）基於數據主體的明確同意。歐洲立法者還關注修訂生產者責任指令，以引入可規範人工智能係統缺陷的規則。
* 駕駛員應隨時手動超越或停用自動駕駛汽車；應認識到駕駛員進行車輛手動控制的必要性；應在視覺，聽覺，觸覺或其他方式上向車輛駕駛員表明對車輛手動控制器的要求 
**一位立法者想要下令能夠行使完全自治權的人為情報所構成的社會現實，必須不是在與人類現實有關的司法文書中找到答案，而應在考慮人工智能如何學習和決定的文書中找到答案。**