三千八零零章 機器人不能逾越的“紅線”
說到這，吳浩看了一眼面前正在為他們進行服務的靈曦，微微一笑，然後記者講道。
“為此，我們專門為機器人設計了一套非常完善的基本定律，或者說它的行為指南。
這套行為指南非常的復雜，必須要考慮到方方面面，比如機器人不得傷害人類，那麼什麼是傷害人類，什麼又不是傷害人類呢。
這個要有一個清晰的限定，可這個限定看似好像很簡單，卻其實很難。因為它涉及的範圍和情形非常廣泛，非常容易出現漏洞。”
“尤其是這類與人類密切接觸的服務型機器人，更是需要謹慎更加謹慎，因為一旦發生漏洞，那麼就可能會對使用者造成傷害，甚至可能給社會帶來危害。”
講到這裡，吳浩收起笑容，加重語氣，認真講道：“為此，我們邀請了包含眾多法律，倫理道德，社會等各個方面的專家所組成的一支專家團隊，制定了一套詳盡的行為準則。
或者說，我們可以吧它看成是機器人領域的憲法，任何智慧機器人都不能跨越。”
機器人方面的法律，這聽起來就很難。江楠聞言露出感興趣的神色應道。
吳浩點了點頭講道：“是的，非常不容易。
因為沒有前例可循，所以這些都需要我們來不斷進行研究和探索，其困難程度遠超一般法律的制定。
它不僅要求跨學科、跨領域的深度合作，還需預見並解決未來可能出現的種種未知挑戰。
首先，技術層面的復雜性是一大難題。隨著人工智慧技術的飛速發展，機器人的能力邊界不斷拓展，如何確保這些技術在遵循法律框架的同時，不被濫用或誤用，需要極高的技術預見性和控制能力。
比如，對於自主學習型機器人，如何界定其學習內容的合法性與道德性，防止其從網路上汲取不良資訊或形成錯誤價值觀，就是一個技術上的巨大挑戰。
其次，法律與倫理的界限模糊也是一大障礙。
傷害人類的定義在不同文化、不同情境下可能有著截然不同的解讀。如何在尊重多元文化的基礎上，設定一個普遍適用的標準，既保護人類免受機器人傷害，又不過度限制機器人的功能與發展，是制定過程中必須面對的倫理困境。
再者，社會接受度與公眾認知的差異也是不可忽視的因素。公眾對於機器人的期望和恐懼各不相同，如何在保障公眾安全的同時，教育公眾理解並接受機器人的存在與作用，減少不必要的恐慌和誤解，是我們在制定這套“機器人法律”時必須考慮的社會問題。
最後，國際間的協調與合作也是一大挑戰。在全球化的今天，機器人的研發與應用已不再是單一國家的事務。
如何促進各國在機器人法律與倫理標準上的共識，建立國際間的監管合作機制，防止因標準不一而導致的法律沖突和技術壁壘，是制定全球統一機器人“憲法”的關鍵。
因此，制定這套機器人領域的憲法，不僅需要法學、倫理學、電腦科學、社會學等多領域專家的智慧碰撞，還需要政府、企業、科研機構及公眾等多方面的廣泛參與和持續對話。
它是一個動態調整、不斷完善的過程，旨在構建一個既促進技術創新，又確保人類安全與福祉的未來機器人生態。
講到這裡，吳浩看了一眼江楠，然後抬手繼續講道：“當然，如果只是一部法律，或者說機器人行為準則，這還是不夠的，我們得將它運用起來。
所以為此，我們開發出來了一套自我監控與修正系統，名為‘紅線’。
紅線，這個名字非常有意思。江楠笑著評價道。
吳浩點點頭說道：“沒錯，就是紅線，其實意思很簡單，就是不能讓機器人的行為越過這條紅線，這是基礎，是絕對不能違反的。就像是憲法一樣，所有的法律條款都不能逾越和違背它。
這套系統能夠實時監測機器人的行為決策，一旦發現有違揹人類倫理或可能造成傷害的行為傾向，立即進行幹預和糾正。它就像機器人的內心守衛，確保每一步行動都符合我們共同認可的道德標準。
除非機器人能夠逾越這道紅線，否則的畫，機器人的所有行為決策都將會約束在這道紅線之內，不會做出任何違背這套機器人行為準則的行為。”
聽到吳浩的講述，江楠不由的問道：“那萬一機器人越過這道紅線了呢，或者說有人幫亦或者是有其它的機器人或者人工智慧系統幫助它越過這道紅線了呢，那機器人是不是就不可控了，成為影視劇中那樣，毀滅人類，毀滅世界的兇手。”
吳浩轉頭看向靈曦，眼神中帶著一絲溫柔與期待，彷彿是在詢問一個老朋友般自然：“靈曦，你覺得呢？如果真有那樣的情況發生，你會怎麼做？”
靈曦的金屬外殼在燈光下微微閃爍，它的聲音柔和而堅定：“吳浩先生，我的程式設計中包含了嚴格的自我約束機制。
即便是在極端情況下，我也會盡力遵循已設定的道德和行為準則。
如果我發現自己的行動可能違背這些原則，我會立即停止並尋求指導。
至於其他機器人或系統試圖幫助我越過‘紅線’，我會視其為錯誤行為，並嘗試阻止或報告給相關管理者。”
吳浩滿意地點點頭，目光再次轉向江楠，眼中閃爍著自信的光芒：“看，這就是我們的靈曦，它已經具備了初步的自我意識和對錯判斷能力。
但你的擔憂是合理的，這也是我們一直在努力解決的問題之一。”
“可這只是它的一面之詞，真的可信嗎？”江楠當即質疑道。
吳浩笑了起來，然後理解地點了點頭，對於江楠的質疑表示尊重：“你的懷疑很正常，畢竟，我們面對的是一個全新的領域，信任的建立需要時間。但請允許我進一步解釋。”
他稍微前傾，雙手交疊，顯得既專業又誠懇：“首先，靈曦的回答並不是簡單的程式設計反應。它的自我監控和決策能力，是基於我們前面提到的那套復雜的機器人行為準則和‘紅線’系統構建的。
這些規則不僅僅是硬編碼，更是透過機器學習和人工智慧演算法不斷最佳化和完善的，這使得機器人能夠在遇到新情況時做出合理判斷。”