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一方面，曾毅认为，从管理者到人工智能学者，再到产业创新者和应用者，他们的伦理意识都亟待提升。“目前，绝大多数人工智能科技研发和产业创新的中坚力量没有经过专门的人工智能伦理教育与培训，甚至相当一部分人工智能创新者、实践者认为，人工智能伦理不是科学研究和技术研发需要关注的问题，这使得他们在从事和人与社会相关的人工智能创新时，难以建立相对完善的防范机制，以应对可能存在的伦理风险。” ...
曹建峰解释说，除了主观因素以外，数据本身也会影响算法的决策和预测。“数据是社会现实的反映，数据可能是不正确、不完整或者过时的，训练数据本身也可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的算法系统，自然也会带上歧视的烙印。”2016年3月，微软人工智能聊天机器人Tay上线，在与网民互动过程中，很短时间内就“误入歧途”，集性别歧视、种族歧视于一身，最终微软不得不让它“下岗”。...
专家表示，人工智能伦理法律涉及科学界、企业界，哲学、法学等多个领域，有必要成立应对人工智能发展的联盟组织，吸纳各方面的力量，共同推进相关研究。郭锐建议，要考虑到人工智能开发和部署过程中的权责归属，通过为技术开发者、产品生产者或者服务提供者、使用者界定权利和义务，让自动驾驶、无人机等人工智能应用安全落地。...
临床试验的设计应当保障参与者的权益、安全和健康，并确保试验结果可靠。应落实质量源于设计的理念，确定试验质量的关键因素（即关键数据和流程）以及影响这些关键因素完整性并最终影响试验结果可靠性的风险因素。临床试验过程中的实施流程和 风险管理策略应与所收集数据的重要性以及对试验参与者安全性和数据可靠性的风险相称。试验设计应在操作上可行，并避免不必要的复杂性。 以下总体原则为临床试验实施提供了灵活的框架。...
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