世界人工意识大会的人类可持续发展和社会责任会议

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

随着人工智能（AI）和人工意识（AC）技术的飞速发展，这些技术在社会中的应用带来了一系列道德、法律以及信用问题。这些问题不仅关系到技术本身的发展，更关系到这些技术如何被社会接受和运用。在此背景下，世界人工意识大会的道德、法律与信用国际会议专注于探索与这些先进技术相关的道德规范、法律挑战和信用体系的构建。

分会议背景

21世纪的数字化浪潮正在塑造着我们的世界，使之成为一个由技术进步和数字经济崛起所定义的新时代。在这个时代，信息技术的快速发展，特别是人工智能（AI）和人工意识（AC）技术，正在推动着我们的社会和经济的转型。这一时代的特点是数据、信息、知识和智慧构成的复杂世界。每天都涌现着大量的数据，信息以光速传播，知识不断积累和更新，智慧在各个领域发挥着独特的作用。

然而，这个数字时代带来的挑战在于如何确保这些技术的发展不仅在技术上高效，而且在道德和伦理上与人类的核心价值观相一致。这一点对于推动数字经济的健康发展和社会的数字化转型至关重要。技术发展的速度给我们带来了前所未有的机会，但同时也伴随着一系列挑战，包括数据隐私、算法歧视、知识产权保护和就业影响等问题，这些问题不仅涉及个体，还影响着整个社会和经济的可持续发展。

在这个复杂多变的背景下，传统的DIKW模型已不再足够。尽管这一模型为我们理解数据、信息、知识和智慧提供了一个框架，但它在处理日益增长的数据和复杂性方面存在局限。因此，DIKWP模型应运而生，通过引入“意图”这一维度，使得整个处理过程不仅关注数据的量和质，还关注数据处理的目的和方向，从而更加符合人类实际需求和目标。

人工意识（AC）的兴起标志着科技进步进入了一个新的阶段。AC不仅仅是AI技术的延伸，而是在AI的DIK基础上，融入智慧和意图，形成了一个更为全面和深入的DIKWP处理模型。AI为AC提供了坚实的基础，使其能够处理复杂的数据和信息，而AC则为AI的发展带来了新的维度和更高的目标。AC的核心目标在于整合AI系统中的高层次认知元素，不仅提升认知能力和决策智能，而且深入探索“意识”的本质。这种深入探索不仅仅是技术层面的突破，更是在确保AI和AC的发展与人类价值观和意图相协调的尝试，是对如何更好地实现价值对齐和意图对齐的探索。

正是在这个背景下，世界人工意识大会作为一个国际会议，聚焦于人工智能和人工意识技术的最新进展，以及它们与人类社会和可持续发展的关系。这个分会议旨在进一步深化大会的主题，特别关注人类可持续发展和社会责任的问题。以下将详细介绍分会议的背景、目的和意义。

分会议目的

分会议的主要目的是促进和推动关于人工智能和人工意识技术如何与人类可持续发展和社会责任相互关联的讨论和研究。具体目标包括：

1. 深入探讨AI和AC技术对可持续发展的潜在影响： 通过研究和分析，探讨AI和AC技术在可持续发展领域的应用潜力，包括能源、环境、健康、教育等方面。

2. 推动技术的社会责任： 强调技术创新需要与社会责任相结合，探讨如何确保技术的发展不会损害人类价值观、伦理和社会利益，同时提高技术创新的道德标准。

3. 鼓励跨学科研究和合作： 促进不同领域的专家学者之间的深入交流和合作，以应对可持续发展和社会责任方面的挑战，打破学科界限，推动创新和综合解决方案。

4. 提高公众对技术的认识和参与： 通过教育和公众参与，加强公众对AI和AC技术在可持续发展和社会责任方面的理解，鼓励公众参与技术决策和监督。

分会议意义

分会议在以下几个方面具有深远的意义：

1. 促进可持续发展： AI和AC技术具有巨大的潜力，可以在可持续发展目标的实现中发挥关键作用。通过深入研究和讨论，分会议有助于挖掘这些潜力，推动技术创新为可持续发展提供解决方案。

2. 提高技术的社会责任： 避免技术发展的滥用和潜在风险对于社会的长期利益至关重要。分会议强调技术创新与社会责任的融合，有助于确保技术的发展不仅追求短期利益，还考虑到对社会的长期影响。

3. 推动跨学科研究和合作： 解决复杂的社会问题需要跨学科的合作和创新思维。分会议将汇集来自不同领域的专家，共同探讨如何应对可持续发展和社会责任方面的挑战，为解决方案提供新的视角和方法。

4. 加强公众参与： 技术决策不应仅限于专家和政府，公众的声音也应被纳入考虑。分会议通过教育和公众参与活动，鼓励公众更多地参与技术决策和监督，确保技术的发展符合社会的长期利益。

5. 为未来社会和科技提供指导： 分会议将为未来的科技发展提供指导，确保技术不仅满足商业需求，还有助于解决全球性问题，如气候变化、健康危机和社会不平等。

在这个数字化时代，我们需要更加深入和综合的思考，以确保技术的发展不仅推动经济增长，还有助于人类的可持续发展和社会责任。分会议将为这一目标提供关键的平台，推动科技与社会的融合，为全球社会的未来提供积极的影响。通过这些努力，我们可以共同塑造一个更加智慧和和谐的未来。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

 信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

 意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。