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# Ética de máquinas
A ética de máquinas (ou moralidade das máquinas, moral computacional ou ética computacional) é uma parte da ética na inteligência artificial preocupada em adicionar ou garantir comportamentos morais de máquinas feitas pelo homem que usam inteligência artificial, também conhecidas como agentes inteligentes artificiais. A ética de máquinas difere de outros campos éticos relacionados à engenharia e à tecnologia. A ética de máquinas não deve ser confundida com a ética de computadores, que se concentra no uso humano dos computadores. Também deve ser diferenciada da filosofia da tecnologia, que se preocupa com os efeitos sociais mais grandiosos da tecnologia.

## História
Antes do século XXI, a ética de máquinas tinha sido em sua maioria objeto da literatura de ficção científica, principalmente devido às limitações da computação e da inteligência artificial (IA). Embora a definição de "Ética de Máquina" tenha evoluído desde então, o termo foi cunhado por Mitchell Waldrop no artigo "A Question of Responsibility" da AI Magazine de 1987:
"No entanto, uma coisa que fica aparente na discussão precedente é que as máquinas inteligentes incorporarão valores, suposições e propósitos, quer seus programadores tenham a intenção consciente ou não. Assim, conforme os computadores e robôs se tornam cada vez mais inteligentes, torna-se imperativo que pensemos cuidadosa e explicitamente sobre quais são esses valores embutidos. Talvez o que precisemos seja, de fato, uma teoria e prática da ética da máquina, no espírito das três leis da robótica de Asimov."
Em 2004, Towards Machine Ethics foi apresentado no AAAI Workshop on Agent Organizations: Theory and Practice no qual foram apresentados os fundamentos teóricos para a ética de máquinas.
Foi no AAAI Fall 2005 Symposium sobre ética de máquinas onde os pesquisadores se encontraram pela primeira vez para considerar a implementação de uma dimensão ética em sistemas autônomos. Uma variedade de perspectivas deste campo nascente pode ser encontrada na edição coletada "Machine Ethics" que se origina do AAAI Fall 2005 Symposium sobre ética de máquinas.
Em 2007, a AI Magazine apresentou o artigo Machine Ethics: Creating an Ethical Intelligent Agent, que discutiu a importância da ética das máquinas, a necessidade de máquinas que representem explicitamente os princípios éticos e os desafios enfrentados por aqueles que trabalham com a ética das máquinas. Ele também demonstrou que é possível para uma máquina, pelo menos em um domínio limitado, abstrair um princípio ético de exemplos de julgamentos éticos e usar esse princípio para guiar seu próprio comportamento.
Em 2009, a Oxford University Press publicou Moral Machines, Teaching Robots Right from Wrong e o divulgou como "o primeiro livro a examinar o desafio de construir agentes morais artificiais, investigando profundamente a natureza da ética e da tomada de decisões humanas". Ele citou cerca de 450 fontes, das quais cerca de 100 abordavam questões importantes de ética da máquina.
Em 2011, a Cambridge University Press publicou uma coleção de ensaios sobre a ética de máquinas editada por Michael e Susan Leigh Anderson, que também editou uma edição especial da IEEE Intelligent Systems sobre o assunto em 2006. A coleção consiste nos desafios de agregar princípios éticos às máquinas.
Em 2014, o Escritório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos anunciou que iria distribuir US $ 7,5 milhões em bolsas durante cinco anos para pesquisadores universitários para estudarem questões de ética da máquina aplicadas a robôs autônomos, e o livro Superinteligência: caminhos, perigos, Estratégias, de Nick Bostrom que elevou a ética da máquinas como "a mais importante ... questão que a humanidade já enfrentou", alcançou o 17º lugar na lista dos livros de ciência mais vendidos do New York Times.
Em 2016, o Parlamento Europeu publicou um documento, (PDF de 22 páginas), para encorajar a Comissão a abordar a questão do estatuto jurídico dos robôs, conforme descrito de forma mais sucinta na imprensa. Este artigo incluía seções sobre as responsabilidades legais dos robôs, em que se argumentou que as responsabilidades são proporcionais ao nível de autonomia dos robôs. O artigo também questionou o número de empregos que poderiam ser substituídos por robôs de IA.

## Definições
James H. Moor, um dos teóricos pioneiros no campo da ética computacional, define quatro tipos de robôs éticos. Como um profundo pesquisador nos estudos de filosofia da inteligência artificial, filosofia da mente, filosofia da ciência e lógica, Moor define máquinas como agentes de impacto ético, agentes éticos implícitos, agentes éticos explícitos ou agentes éticos completos. Uma máquina pode ser mais de um tipo de agente.
- Agentes de impacto ético: são sistemas de máquinas que causam um impacto ético intencional ou não. Ao mesmo tempo, esses agentes têm potencial para agir de forma antiética. Moor dá um exemplo hipotético chamado 'agente Goodman', em homenagem ao filósofo Nelson Goodman. O agente Goodman compara datas, mas tem o bug do milênio. Esse bug era resultado de programadores que representavam datas apenas com os dois últimos dígitos do ano. Portanto, quaisquer datas posteriores a 2000 seriam erroneamente tratadas como anteriores às do final do século XX. Assim, o agente de Goodman era um agente de impacto ético antes de 2000 e, posteriormente, um agente de impacto antiético.
- Agentes éticos implícitos: para consideração da segurança humana, esses agentes são programados para ter uma proteção à prova de falhas ou uma virtude embutida. Eles não são inteiramente éticos por natureza, mas sim programados para evitar resultados antiéticos.
- Agentes éticos explícitos: são máquinas capazes de processar cenários e agir sobre decisões éticas. Máquinas que possuem algoritmos para agir com ética.
- Agentes éticos completos: essas máquinas são semelhantes aos agentes éticos explícitos no que diz respeito a poder tomar decisões éticas. No entanto, eles também contêm características metafísicas humanas. (ou seja, têm livre arbítrio, consciência e intencionalidade)

(Ver sistemas artificiais e responsabilidade moral.)

## Focos da ética de máquinas

### Problema de controle de IA
Alguns estudiosos, como o filósofo Nick Bostrom e o pesquisador de IA Stuart Russell, argumentam que se a IA ultrapassa a humanidade em inteligência geral e se torna "superinteligente", então esta nova superinteligência pode se tornar poderosa e difícil de controlar: assim como o destino do gorila da montanha depende da boa vontade humana, o destino da humanidade dependeria das ações de uma futura superinteligência da máquina. Em seus respectivos livros Superinteligência e Human Compatible, ambos os estudiosos afirmam que, embora haja muita incerteza quanto ao futuro da IA, o risco para a humanidade é grande o suficiente para merecer uma ação significativa no presente.
Isso apresenta o problema de controle de IA: como construir um agente inteligente que ajudará seus criadores, enquanto evita-se construir inadvertidamente uma superinteligência que irá prejudicar seus criadores. O perigo de não projetar o controle certo "da primeira vez" é que uma superinteligência pode ser capaz de assumir o poder sobre seu ambiente e impedir que humanos a desliguem. As estratégias de controle de IA potenciais incluem "controle de capacidade" (limitando a capacidade de uma IA de influenciar o mundo) e "controle motivacional" (uma maneira de construir uma IA cujos objetivos estão alinhados com os valores ou ideais humanos). Há várias organizações pesquisando o problema do controle de IA, incluindo o Future of Humanity Institute, o Machine Intelligence Research Institute, o Center for Human-Compatible Artificial Intelligence e o Future of Life Institute.

### Algoritmos e treinamento
Os paradigmas de IA têm sido debatidos, especialmente em relação à sua eficácia e viés. Nick Bostrom e Eliezer Yudkowsky defenderam árvores de decisão (como ID3) em vez de redes neurais e algoritmos genéticos, alegando que as árvores de decisão obedecem a normas sociais modernas de transparência e previsibilidade (por exemplo, stare decisis). Em contraste, Chris Santos-Lang argumentou a favor de redes neurais e algoritmos genéticos com base em que as normas de qualquer idade devem ser alteradas e que a falha natural em satisfazer totalmente essas normas específicas foi essencial para tornar os humanos menos vulneráveis do que as máquinas a "hackers" criminosos.
Em 2009, em um experimento no Laboratório de Sistemas Inteligentes da Escola Politénica Federal de Lausana, na Suíça, robôs de IA foram programados para cooperar entre si e encarregados de buscar um recurso benéfico, evitando um recurso venenoso. Durante o experimento, os robôs foram agrupados em clãs, e o código genético digital dos membros bem-sucedidos foi usado para a próxima geração, um tipo de algoritmo conhecido como algoritmo genético. Após 50 gerações sucessivas na IA, os membros de um clã descobriram como distinguir o recurso benéfico do venenoso. Os robôs então aprenderam a mentir uns para os outros na tentativa de acumular o recurso benéfico de outros robôs. No mesmo experimento, os mesmos robôs de IA também aprenderam a se comportar de forma altruísta e sinalizaram perigo para outros robôs, e também morreram para salvar outros robôs. As implicações desse experimento foram contestadas por especialistas em ética de máquinas. No experimento da Escola Politécnica Federal, os objetivos dos robôs foram programados para serem "terminais". Em contraste, as motivações humanas normalmente têm a qualidade de exigir um aprendizado sem fim.

### Sistemas de armas autônomas
Em 2009, acadêmicos e especialistas técnicos participaram de uma conferência para discutir o impacto potencial de robôs e computadores e o impacto da possibilidade hipotética de se tornarem autossuficientes e capazes de tomar suas próprias decisões. Eles discutiram a possibilidade e a extensão em que computadores e robôs poderiam adquirir qualquer nível de autonomia, e até que ponto eles poderiam usar tais habilidades para possivelmente representar qualquer ameaça ou perigo. Eles observaram que algumas máquinas adquiriram várias formas de semi-autonomia, incluindo a capacidade de encontrar fontes de energia por conta própria e de escolher independentemente alvos para atacar com armas. Eles também observaram que alguns vírus de computador podem evitar a eliminação e alcançaram "inteligência de barata". Eles observaram que a autoconsciência descrita na ficção científica é provavelmente improvável, mas que havia outros perigos e armadilhas potenciais.
Alguns especialistas e acadêmicos questionaram o uso de robôs para o combate militar, especialmente quando esses robôs recebem algum grau de funções autônomas. A marinha dos EUA financiou um relatório que indica que, à medida que os robôs militares se tornam mais complexos, deve haver maior atenção às implicações de sua capacidade de tomar decisões autônomas. O presidente da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial encomendou um estudo para analisar esta questão. Eles apontam para programas como o Dispositivo de Aquisição de Linguagem, que pode emular a interação humana.

### Integração de Inteligências Artificiais Gerais com a sociedade
Trabalhos preliminares foram conduzidos sobre métodos de integração de inteligências artificiais gerais (agentes éticos completos, conforme definido acima) com as estruturas legais e sociais existentes. As abordagens se concentraram na consideração de seus direitos e posições legais.

### Viés em aprendizado de máquina
O big data e os algoritmos de aprendizado de máquina tornaram-se populares entre vários setores, incluindo publicidade on-line, classificações de crédito e sentenciamento criminal, com a promessa de fornecer resultados mais objetivos e orientados por dados, mas foram identificados como uma fonte potencial para perpetuar desigualdades sociais e discriminação. Um estudo de 2015 descobriu que as mulheres eram menos propensas a ver anúncios de emprego de alta renda pelo AdSense do Google. Outro estudo descobriu que o serviço de entrega no mesmo dia da Amazon foi tornado indisponível intencionalmente em bairros de negros. Tanto o Google quanto a Amazon não conseguiram isolar esses resultados em um único problema, mas explicaram que os resultados eram o resultado dos algoritmos de caixa preta que usaram.
O sistema judicial dos Estados Unidos começou a usar software de avaliação quantitativa de risco ao tomar decisões relacionadas à libertação de pessoas sob fiança e sentença em um esforço para ser mais justo e reduzir uma já alta taxa de prisão. Essas ferramentas analisam o histórico criminal de um réu, entre outros atributos. Em um estudo com 7.000 pessoas presas no condado de Broward, Flórida, apenas 20% dos indivíduos que cometeriam um crime de acordo com as previsões do sistema de pontuação de avaliação de risco do condado realmente cometeram um crime. Um relatório da ProPublica de 2016 analisou as pontuações de risco de reincidência calculadas por uma das ferramentas mais usadas, o sistema Northpointe COMPAS, e analisou os resultados ao longo de dois anos. O relatório descobriu que apenas 61% das pessoas consideradas de alto risco acabaram cometendo crimes adicionais durante aquele período. O relatório também sinalizou que os réus afro-americanos eram muito mais propensos a receber pontuações de alto risco em relação aos réus brancos.
Em 2016, o Grupo de Trabalho em Big Data do governo Obama – um supervisor de várias estruturas regulatórias de big data – divulgou relatórios argumentando sobre “o potencial de codificar a discriminação em decisões automatizadas” e pedindo “oportunidades iguais por projeto” para aplicações como pontuação de crédito. Os relatórios incentivam o diálogo entre formuladores de políticas, cidadãos e acadêmicos, mas reconhece que não há uma solução potencial para a codificação de preconceito e discriminação em sistemas algorítmicos.

## Frameworkse práticas éticas

### Práticas
Em março de 2018, em um esforço para abordar as crescentes preocupações sobre o impacto do aprendizado de máquina nos direitos humanos, o Fórum Econômico Mundial e o Conselho de Futuro Global de Direitos Humanos publicaram um white paper com recomendações detalhadas sobre a melhor forma de evitar resultados discriminatórios no aprendizado de máquina. O Fórum Econômico Mundial desenvolveu quatro recomendações com base nos Princípios Orientadores de Direitos Humanos da ONU para ajudar a abordar e prevenir resultados discriminatórios no aprendizado de máquina.
As recomendações do Fórum Econômico Mundial são as seguintes:
1. Inclusão ativa: o desenvolvimento e o design de aplicações de aprendizado de máquina devem buscar ativamente uma diversidade de entradas, especialmente das normas e valores de populações específicas afetadas pela saída dos sistemas de IA
2. Justiça: As pessoas envolvidas na conceituação, desenvolvimento e implementação de sistemas de aprendizado de máquina devem considerar qual definição de justiça melhor se aplica ao seu contexto e aplicação e priorizá-la na arquitetura do sistema de aprendizado de máquina e suas métricas de avaliação
3. Direito ao Entendimento: O envolvimento de sistemas de aprendizado de máquina na tomada de decisões que afete os direitos individuais deve ser divulgado e os sistemas devem ser capazes de fornecer uma explicação de sua tomada de decisão que seja compreensível para os usuários finais e revisável por uma autoridade humana competente. Onde isso é impossível e os direitos estão em jogo, os líderes no design, implantação e regulamentação da tecnologia de aprendizado de máquina devem questionar se ela deve ou não ser usada
4. Acesso à reparação: Líderes, designers e desenvolvedores de sistemas de aprendizado de máquina são responsáveis por identificar os possíveis impactos negativos de seus sistemas sobre os direitos humanos. Eles devem criar vias visíveis de reparação para aqueles afetados por impactos díspares e estabelecer processos para a reparação oportuna de quaisquer resultados discriminatórios.

Em janeiro de 2020, o Berkman Klein Center for Internet and Society da Universidade de Harvard publicou um meta-estudo de 36 conjuntos proeminentes de princípios para IA, identificando oito temas-chave: privacidade, responsabilidade, segurança e proteção, transparência e explicabilidade, justiça e não discriminação, controle humano da tecnologia, responsabilidade profissional e promoção dos valores humanos. Um meta-estudo semelhante foi realizado por pesquisadores do Instituto Federal Suíço de Tecnologia em Zurique em 2019.

### Abordagens
Várias tentativas foram feitas para tornar a ética computável, ou pelo menos formal. Enquanto as Três Leis da Robótica de Isaac Asimov geralmente não são consideradas adequadas para um agente moral artificial, tem sido estudado se o imperativo categórico de Kant pode ser usado. No entanto, tem sido apontado que o valor humano é, em alguns aspectos, muito complexo. Uma maneira de superar explicitamente essa dificuldade é receber valores humanos diretamente dos humanos por meio de algum mecanismo, por exemplo, aprendendo-os. Outra abordagem é basear as considerações éticas atuais em situações semelhantes anteriores. Isso se chama casuística e poderia ser implementado por meio de pesquisas na Internet. O consenso de um milhão de decisões anteriores levaria a uma nova decisão que dependeria da democracia. O professor Bruce M. McLaren construiu um modelo computacional de casuística no início (em meados da década de 1990), especificamente um programa chamado SIROCCO construído com IA e técnicas de raciocínio baseado em casos que recupera e analisa dilemas éticos. Essa abordagem pode, no entanto, levar a decisões que refletem preconceitos e comportamentos antiéticos exibidos na sociedade. Os efeitos negativos dessa abordagem podem ser vistos no Tay (bot) da Microsoft, onde o chatterbot aprendeu a repetir mensagens racistas e sexualmente carregadas enviadas por usuários do Twitter.
Um experimento mental se concentra em um Genie Golem com poderes ilimitados apresentando-se ao leitor. Este gênio declara que retornará em 50 anos e exige que lhe seja fornecido um conjunto definido de moral sobre o qual agirá imediatamente. O objetivo deste experimento é iniciar um discurso sobre a melhor forma de lidar com a definição de um conjunto completo de ética que os computadores possam entender.

## Na ficção
Na ficção científica, filmes e romances brincaram com a ideia de senciência em robôs e máquinas.
O filme Chappie (2015), de Neill Blomkamp, encenou um cenário em que é possível transferir a consciência de alguém para um computador. O filme Ex Machina (2014), de Alex Garland, seguiu um androide com inteligência artificial passando por uma variação do teste de Turing, um teste administrado a uma máquina para ver se seu comportamento pode ser distinguível do de um humano. Obras como Terminator (1984) e Matrix (1999) incorporam o conceito de máquinas que se voltam contra seus mestres humanos (ver inteligência artificial).
Isaac Asimov considerou a questão na década de 1950 em I, Robot. Por insistência de seu editor John W. Campbell Jr., ele propôs as Três Leis da Robótica para governar sistemas artificialmente inteligentes. Grande parte de seu trabalho foi então gasto testando os limites de suas três leis para ver onde elas falhariam ou onde criariam um comportamento paradoxal ou imprevisto. Seu trabalho sugere que nenhum conjunto de leis fixas pode antecipar suficientemente todas as circunstâncias possíveis. No romance de Philip K. Dick, Androides sonham com ovelhas elétricas? (1968), ele explora o que significa ser humano. Em seu cenário pós-apocalíptico, ele questionou se a empatia era uma característica inteiramente humana. Sua história é a base do filme de ficção científica Blade Runner (1982).

## Áreas relacionadas
- Computação afetiva
- Ética formal[49]
- Bioética
- Teoria computacional da mente
- Ética informática
- Ética da inteligência artificial
- Psicologia moral
- Filosofia da inteligência artificial
- Filosofia da mente

## Leitura complementar
- Hagendorff, Thilo (2021). Vinculando o comportamento humano e de máquina: uma nova abordagem para avaliar a qualidade dos dados de treinamento para aprendizado de máquina benéfico . Minds and Machines, doi:10.1007/s11023-021-09573-8   .
- Anderson, Michael; Anderson, Susan Leigh, eds (julho/agosto de 2006). " Edição Especial sobre Ética da Máquina ". Sistemas Inteligentes IEEE 21 (4): 10–63.
- Bendel, Oliver (11 de dezembro de 2013). Considerações sobre a Relação entre Ética Animal e Máquina . AI & SOCIETY, doi:10.1007/s00146-013-0526-3   .
- Dabringer, Gerhard, ed. (2010). " Aspectos Éticos e Jurídicos dos Sistemas Não Tripulados. Entrevistas ". Ministério da Defesa e Esportes da Áustria, Viena 2010,ISBN 978-3-902761-04-0 .
- Gardner, A. (1987). Uma Abordagem Artificial ao Raciocínio Jurídico . Cambridge, MA: MIT Press .
- Georges, TM (2003). Alma Digital: Máquinas Inteligentes e Valores Humanos . Cambridge, MA: Westview Press .
- Singer, PW (29 de dezembro de 2009). Wired for War : The Robotics Revolution and Conflict in the 21st Century : Penguin .

wikiname: ptwiki

title: Ética de máquinas

in_language: pt

wikitext:
A '''ética de máquinas''' (ou '''moralidade das máquinas''', '''moral computacional''' ou '''ética computacional''') é uma parte da [[ética na inteligência artificial]] preocupada em adicionar ou garantir comportamentos morais de [[Design|máquinas feitas pelo homem]] que usam inteligência artificial, também conhecidas como [[Agente inteligente|agentes inteligentes artificiais]].<ref>{{Citar periódico |titulo=The Nature, Importance, and Difficulty of Machine Ethics |ultimo=Moor |primeiro=J.H. |ano=2006 |paginas=18–21 |doi=10.1109/MIS.2006.80 |volume=21 |periódico=IEEE Intelligent Systems}}</ref> A ética de máquinas difere de outros campos éticos relacionados à [[engenharia]] e à [[tecnologia]]. A ética de máquinas não deve ser confundida com a [[ética de computadores]], que se concentra no uso humano dos computadores. Também deve ser diferenciada da [[filosofia da tecnologia]], que se preocupa com os efeitos sociais mais grandiosos da tecnologia.<ref>{{Citar web|ultimo=Boyles|primeiro=Robert James|url=https://www.kritike.org/journal/issue_22/boyles_june2018.pdf|titulo=A Case for Machine Ethics in Modeling Human-Level Intelligent Agents|acessodata=1 de novembro de 2019|website=Kritike}}</ref>

== História ==
Antes do século XXI, a ética de máquinas tinha sido em sua maioria objeto da literatura de ficção científica, principalmente devido às limitações da computação e da [[inteligência artificial]] (IA). Embora a definição de "Ética de Máquina" tenha evoluído desde então, o termo foi cunhado por Mitchell Waldrop no artigo "A Question of Responsibility" da AI Magazine de 1987:<blockquote>''"No entanto, uma coisa que fica aparente na discussão precedente é que as máquinas inteligentes incorporarão valores, suposições e propósitos, quer seus programadores tenham a intenção consciente ou não.'' ''Assim, conforme os computadores e robôs se tornam cada vez mais inteligentes, torna-se imperativo que pensemos cuidadosa e explicitamente sobre quais são esses valores embutidos.'' ''Talvez o que precisemos seja, de fato, uma teoria e prática da ética da máquina, no espírito das [[Leis da Robótica|três leis da robótica de Asimov]]."''<ref name="Waldrop1987">{{Citar periódico |titulo=A Question of Responsibility |data=primavera de 1987 |ultimo=Waldrop |primeiro=Mitchell |paginas=28–39 |doi=10.1609/aimag.v8i1.572 |volume=8 |periódico=AI Magazine}}</ref></blockquote>Em 2004, ''Towards Machine Ethics''<ref>Anderson, M., Anderson, S., and Armen, C. (2004) “Towards Machine Ethics” in Proceedings of the AAAI Workshop on Agent Organization: Theory and Practice, AAAI Press </ref> foi apresentado no ''AAAI Workshop on Agent Organizations: Theory and Practice''<ref>AAAI Workshop on Agent Organization: Theory and Practice, AAAI Press </ref> no qual foram apresentados os fundamentos teóricos para a ética de máquinas.

Foi no ''AAAI Fall 2005 Symposium'' sobre ética de máquinas onde os pesquisadores se encontraram pela primeira vez para considerar a implementação de uma dimensão ética em sistemas autônomos.<ref>{{Citar web|url=http://www.aaai.org/Library/Symposia/Fall/fs05-06|titulo=Papers from the 2005 AAAI Fall Symposium|arquivourl=https://web.archive.org/web/20141129044821/http://www.aaai.org/Library/Symposia/Fall/fs05-06|arquivodata=2014-11-29}}</ref> Uma variedade de perspectivas deste campo nascente pode ser encontrada na edição coletada "Machine Ethics"<ref name="Anderson2011">{{Citar livro|título=Machine Ethics|data=julho de 2011|editora=[[Cambridge University Press]]|editor-sobrenome=Anderson|isbn=978-0-521-11235-2|editor-sobrenome2=Anderson}}</ref> que se origina do ''AAAI Fall 2005 Symposium'' sobre ética de máquinas.

Em 2007, a AI Magazine apresentou o artigo ''Machine Ethics: Creating an Ethical Intelligent Agent'',<ref name="anderson">Anderson, M. and Anderson, S. (2007). [http://ieet.org/archive/AIMagFinal.pdf Creating an Ethical Intelligent Agent]. ''AI Magazine'', Volume 28(4).</ref> que discutiu a importância da ética das máquinas, a necessidade de máquinas que representem explicitamente os princípios éticos e os desafios enfrentados por aqueles que trabalham com a ética das máquinas. Ele também demonstrou que é possível para uma máquina, pelo menos em um domínio limitado, abstrair um princípio ético de exemplos de julgamentos éticos e usar esse princípio para guiar seu próprio comportamento.

Em 2009, a [[Oxford University Press]] publicou ''Moral Machines, Teaching Robots Right from Wrong''<ref name="Wallach&Allen2009">{{Citar livro|url=https://archive.org/details/moralmachinestea0000wall|título=Moral machines : teaching robots right from wrong|ultimo=Wallach|primeiro=Wendell|ultimo2=Allen|primeiro2=Colin|data=2009|editora=Oxford University Press|isbn=9780195374049}}</ref> e o divulgou como "o primeiro livro a examinar o desafio de construir agentes morais artificiais, investigando profundamente a natureza da ética e da tomada de decisões humanas". Ele citou cerca de 450 fontes, das quais cerca de 100 abordavam [[#Focos da ética de máquinas|questões importantes]] de ética da máquina.

Em 2011, a [[Cambridge University Press]] publicou uma coleção de ensaios sobre a ética de máquinas editada por Michael e Susan Leigh Anderson,<ref name="Anderson2011">{{Citar livro|título=Machine Ethics|data=julho de 2011|editora=[[Cambridge University Press]]|editor-sobrenome=Anderson|isbn=978-0-521-11235-2|editor-sobrenome2=Anderson}}</ref> que também editou uma edição especial da ''IEEE Intelligent Systems'' sobre o assunto em 2006.<ref name="Anderson2006">{{Citar periódico |url=http://www.computer.org/portal/web/csdl/abs/mags/ex/2006/04/x4toc.htm |titulo=Special Issue on Machine Ethics |data=julho–agosto de 2006 |editor-sobrenome=Anderson |paginas=10–63 |doi=10.1109/mis.2006.70 |issn=1541-1672 |arquivourl=https://web.archive.org/web/20111126025029/http://www.computer.org/portal/web/csdl/abs/mags/ex/2006/04/x4toc.htm |arquivodata=2011-11-26 |editor-sobrenome2=Anderson |volume=21 |periódico=IEEE Intelligent Systems}}</ref> A coleção consiste nos desafios de agregar princípios éticos às máquinas.<ref>{{Citar periódico |url=https://www.semanticscholar.org/paper/Review-of-Anderson-and-Anderson's-Machine-Ethics-Siler/53911016d33c36e1a06967c849b48129f9132405 |titulo=Review of Anderson and Anderson's Machine Ethics |acessodata=7 de novembro de 2019 |ultimo=Siler |primeiro=Cory |ano=2015 |paginas=200–201 |doi=10.1016/j.artint.2015.08.013 |volume=229 |doi-access=free |periódico=Artificial Intelligence}}</ref>

Em 2014, o [[Escritório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos]] anunciou que iria distribuir US $ 7,5 milhões em bolsas durante cinco anos para pesquisadores universitários para estudarem questões de ética da máquina aplicadas a robôs autônomos,<ref name="Tucker2014">{{Citar jornal|ultimo=Tucker|primeiro=Patrick|url=http://www.defenseone.com/technology/2014/05/now-military-going-build-robots-have-morals/84325/|titulo=Now The Military Is Going To Build Robots That Have Morals|data=13 de maio de 2014|acessodata=9 de julho de 2014|agência=Defense One}}</ref> e o livro [[Superinteligência: Caminhos, perigos, estratégias|''Superinteligência: caminhos, perigos, Estratégias'']], de [[Nick Bostrom]] que elevou a ética da máquinas como "a mais importante ... questão que a humanidade já enfrentou", alcançou o 17º lugar na lista dos livros de ciência mais vendidos do New York Times.<ref>{{Citar web|ultimo=<!--Staff writer(s); no by-line.-->|url=https://www.nytimes.com/2014/09/09/science/best-selling-science-books.html?module=Search&mabReward=relbias%3As&_r=0|titulo=Best Selling Science Books|data=8 de setembro de 2014|acessodata=9 de novembro de 2014|website=New York Times}}</ref>

Em 2016, o Parlamento Europeu publicou um documento,<ref>{{Citar web|url=http://www.europarl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//NONSGML%2BCOMPARL%2BPE-582.443%2B01%2BDOC%2BPDF%2BV0//EN|titulo=European Parliament, Committee on Legal Affairs. Draft Report with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics|acessodata=12 de janeiro de 2017|publicado=European Commission}}</ref> (PDF de 22 páginas), para encorajar a Comissão a abordar a questão do estatuto jurídico dos robôs, conforme descrito de forma mais sucinta na imprensa.<ref>{{Citar jornal|ultimo=Wakefield|primeiro=Jane|url=https://www.bbc.com/news/technology-38583360|titulo=MEPs vote on robots' legal status – and if a kill switch is required|data=2017-01-12|acessodata=12 de janeiro de 2017|website=BBC News}}</ref> Este artigo incluía seções sobre as responsabilidades legais dos robôs, em que se argumentou que as responsabilidades são proporcionais ao nível de autonomia dos robôs. O artigo também questionou o número de empregos que poderiam ser substituídos por robôs de IA.<ref>{{Citar web|url=http://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-8-2017-0051_EN.html|titulo=European Parliament resolution of 16 February 2017 with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics|acessodata=8 de novembro de 2019|publicado=European Parliament}}</ref>

== Definições ==
[[James H. Moor]], um dos teóricos pioneiros no campo da [[ética computacional]], define quatro tipos de robôs éticos. Como um profundo pesquisador nos estudos de [[filosofia da inteligência artificial]], [[filosofia da mente]], [[filosofia da ciência]] e [[lógica]], Moor define máquinas como agentes de impacto ético, agentes éticos implícitos, agentes éticos explícitos ou agentes éticos completos. Uma máquina pode ser mais de um tipo de agente.<ref>{{Citar web|ultimo=Moor|primeiro=James M.|url=https://philosophynow.org/issues/72/Four_Kinds_of_Ethical_Robots|titulo=Four Kinds of Ethical Robots|data=2009|website=Philosophy Now}}</ref>

* '''Agentes de impacto ético''': são sistemas de máquinas que causam um impacto ético intencional ou não. Ao mesmo tempo, esses agentes têm potencial para agir de forma antiética. Moor dá um exemplo hipotético chamado 'agente Goodman', em homenagem ao filósofo [[Nelson Goodman]]. O agente Goodman compara datas, mas tem o [[Problema do ano 2000|bug]] do milênio. Esse bug era resultado de programadores que representavam datas apenas com os dois últimos dígitos do ano. Portanto, quaisquer datas posteriores a 2000 seriam erroneamente tratadas como anteriores às do final do século XX. Assim, o agente de Goodman era um agente de impacto ético antes de 2000 e, posteriormente, um agente de impacto antiético.
* '''Agentes éticos implícitos''': para consideração da [[segurança]] humana, esses agentes são programados para ter uma proteção [[à prova de falhas]] ou uma virtude embutida. Eles não são inteiramente éticos por natureza, mas sim programados para evitar resultados antiéticos.
* '''Agentes éticos explícitos''': são máquinas capazes de processar cenários e agir sobre decisões éticas. Máquinas que possuem algoritmos para agir com ética.
* '''Agentes éticos completos''': essas máquinas são semelhantes aos agentes éticos explícitos no que diz respeito a poder tomar decisões éticas. No entanto, eles também contêm características [[metafísica]]s humanas. (ou seja, têm [[Livre-arbítrio|livre arbítrio]], [[consciência]] e [[intencionalidade]])

(Ver [[Responsabilidade moral|sistemas artificiais e responsabilidade moral]].)

== Focos da ética de máquinas ==

=== Problema de controle de IA ===
{{VT|Alinhamento da inteligência artificial}}
Alguns estudiosos, como o filósofo [[Nick Bostrom]] e o pesquisador de IA [[Stuart Russell]], argumentam que se a IA ultrapassa a humanidade em inteligência geral e se torna "[[Superinteligência|superinteligente]]", então esta nova superinteligência pode se tornar poderosa e difícil de controlar: assim como o destino do [[Gorila-das-montanhas|gorila]] da montanha depende da boa vontade humana, o destino da humanidade dependeria das ações de uma futura superinteligência da máquina.<ref name="superintelligence">{{Citar livro|título=Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies|ultimo=Bostrom|primeiro=Nick|data=2014|isbn=978-0199678112|autorlink=Nick Bostrom|edição=First}}</ref> Em seus respectivos livros [[Superinteligência: Caminhos, perigos, estratégias|''Superinteligência'']] e ''[[Human Compatible]]'', ambos os estudiosos afirmam que, embora haja muita incerteza quanto ao futuro da IA, o risco para a humanidade é grande o suficiente para merecer uma ação significativa no presente.

Isso apresenta o problema de controle de IA: como construir um agente inteligente que ajudará seus criadores, enquanto evita-se construir inadvertidamente uma superinteligência que irá prejudicar seus criadores. O perigo de não [[Design|projetar]] o controle certo "da primeira vez" é que uma superinteligência pode ser capaz de assumir o poder sobre seu ambiente e impedir que humanos a desliguem. As estratégias de controle de IA potenciais incluem "controle de capacidade" (limitando a capacidade de uma IA de influenciar o mundo) e "controle motivacional" (uma maneira de construir uma IA cujos objetivos estão alinhados com os [[Valor (ética)|valores]] ou ideais humanos). Há várias organizações pesquisando o problema do controle de IA, incluindo o [[Future of Humanity Institute]], o [[Machine Intelligence Research Institute]], o [[Center for Human-Compatible Artificial Intelligence]] e o [[Future of Life Institute]].

=== Algoritmos e treinamento ===
Os paradigmas de IA têm sido debatidos, especialmente em relação à sua eficácia e viés. [[Nick Bostrom]] e [[Eliezer Yudkowsky]] defenderam [[Árvore de decisão|árvores de decisão]] (como ID3) em vez de [[Rede neural artificial|redes neurais]] e [[Algoritmo genético|algoritmos genéticos]], alegando que as árvores de decisão obedecem a normas sociais modernas de transparência e previsibilidade (por exemplo, ''[[stare decisis]]'').<ref>{{Citar web|ultimo=Bostrom|primeiro=Nick|ultimo2=Yudkowsky|primeiro2=Eliezer|autorlink2=Eliezer Yudkowsky|url=http://www.nickbostrom.com/ethics/artificial-intelligence.pdf|titulo=The Ethics of Artificial Intelligence|acessodata=2011-06-28|website=Cambridge Handbook of Artificial Intelligence|publicado=[[Cambridge Press]]|ano=2011|arquivourl=https://web.archive.org/web/20160304015020/http://www.nickbostrom.com/ethics/artificial-intelligence.pdf|arquivodata=2016-03-04|urlmorta=dead}}</ref> Em contraste, Chris Santos-Lang argumentou a favor de redes neurais e algoritmos genéticos com base em que as normas de qualquer idade devem ser alteradas e que a falha natural em satisfazer totalmente essas normas específicas foi essencial para tornar os humanos menos vulneráveis do que as máquinas a "[[Cultura hacker|hackers]]" criminosos.<ref name="SantosLang2002">{{Citar web|ultimo=Santos-Lang|primeiro=Chris|url=http://knol.google.com/k/chris-santos-lang/ethics-for-artificial-intelligences/3iue30fi4gfq9/1|titulo=Ethics for Artificial Intelligences|ano=2002|arquivourl=https://web.archive.org/web/20111203030304/http://knol.google.com/k/chris-santos-lang/ethics-for-artificial-intelligences/3iue30fi4gfq9/1|arquivodata=2011-12-03|urlmorta=dead}}</ref><ref name="SantosLang2014">{{Citar livro|título=Machine Medical Ethics|ultimo=Santos-Lang|primeiro=Christopher|editora=Springer|ano=2014|editor-sobrenome=van Rysewyk|series=Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering|volume=74|localização=Switzerland|páginas=111–127|capitulo=Moral Ecology Approaches to Machine Ethics|doi=10.1007/978-3-319-08108-3_8|isbn=978-3-319-08107-6|editor-sobrenome2=Pontier}}</ref>

Em 2009, em um experimento no Laboratório de Sistemas Inteligentes da [[Escola Politécnica Federal de Lausana|Escola Politénica Federal]] de [[Lausana]], na [[Suíça]], robôs de IA foram programados para cooperar entre si e encarregados de buscar um recurso benéfico, evitando um recurso venenoso.<ref>[http://www.popsci.com/scitech/article/2009-08/evolving-robots-learn-lie-hide-resources-each-other Evolving Robots Learn To Lie To Each Other], Popular Science, August 18, 2009</ref> Durante o experimento, os robôs foram agrupados em clãs, e o código genético digital dos membros bem-sucedidos foi usado para a próxima geração, um tipo de algoritmo conhecido como [[algoritmo genético]]. Após 50 gerações sucessivas na IA, os membros de um clã descobriram como distinguir o recurso benéfico do venenoso. Os robôs então aprenderam a mentir uns para os outros na tentativa de acumular o recurso benéfico de outros robôs.<ref>Evolving Robots Learn To Lie To Each Other, Popular Science, August 18, 2009</ref> No mesmo experimento, os mesmos robôs de IA também aprenderam a se comportar de forma altruísta e sinalizaram perigo para outros robôs, e também morreram para salvar outros robôs.<ref>Santos-Lang, Chris (2002). "Ethics for Artificial Intelligences". Archived from the original on 2011-12-03.</ref> As implicações desse experimento foram contestadas por especialistas em ética de máquinas. No experimento da Escola Politécnica Federal, os objetivos dos robôs foram programados para serem "terminais". Em contraste, as motivações humanas normalmente têm a qualidade de exigir um aprendizado sem fim.

=== Sistemas de armas autônomas ===
{{AP|Armas Autônomas Letais}}
Em 2009, acadêmicos e especialistas técnicos participaram de uma conferência para discutir o impacto potencial de robôs e computadores e o impacto da possibilidade hipotética de se tornarem autossuficientes e capazes de tomar suas próprias decisões. Eles discutiram a possibilidade e a extensão em que computadores e robôs poderiam adquirir qualquer nível de autonomia, e até que ponto eles poderiam usar tais habilidades para possivelmente representar qualquer ameaça ou perigo. Eles observaram que algumas máquinas adquiriram várias formas de semi-autonomia, incluindo a capacidade de encontrar fontes de energia por conta própria e de escolher independentemente alvos para atacar com armas. Eles também observaram que alguns vírus de computador podem evitar a eliminação e alcançaram "inteligência de barata". Eles observaram que a autoconsciência descrita na ficção científica é provavelmente improvável, mas que havia outros perigos e armadilhas potenciais.<ref name="nytimes july09">[https://www.nytimes.com/2009/07/26/science/26robot.html?_r=1&ref=todayspaper Scientists Worry Machines May Outsmart Man] By JOHN MARKOFF, NY Times, July 26, 2009.</ref>

Alguns especialistas e acadêmicos questionaram o uso de robôs para o combate militar, especialmente quando esses robôs recebem algum grau de funções autônomas.<ref>[http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/8182003.stm Call for debate on killer robots], By Jason Palmer, Science and technology reporter, BBC News, 8/3/09.</ref> A marinha dos EUA financiou um relatório que indica que, à medida que os robôs militares se tornam mais complexos, deve haver maior atenção às implicações de sua capacidade de tomar decisões autônomas.<ref>[http://www.dailytech.com/New%20Navyfunded%20Report%20Warns%20of%20War%20Robots%20Going%20Terminator/article14298.htm Science New Navy-funded Report Warns of War Robots Going "Terminator"] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20090728101106/http://www.dailytech.com/New%20Navyfunded%20Report%20Warns%20of%20War%20Robots%20Going%20Terminator/article14298.htm|date=2009-07-28}}, by Jason Mick (Blog), dailytech.com, February 17, 2009.</ref><ref>[https://www.engadget.com/2009/02/18/navy-report-warns-of-robot-uprising-suggests-a-strong-moral-com/ Navy report warns of robot uprising, suggests a strong moral compass], by Joseph L. Flatley engadget.com, Feb 18th 2009.</ref> O presidente da [[Associação para o Avanço da Inteligência Artificial]] encomendou um estudo para analisar esta questão.<ref>[http://research.microsoft.com/en-us/um/people/horvitz/AAAI_Presidential_Panel_2008-2009.htm AAAI Presidential Panel on Long-Term AI Futures 2008–2009 Study], [[Association for the Advancement of Artificial Intelligence]], acessado em 26 de julho de 2009.</ref> Eles apontam para programas como o [[Dispositivo de Aquisição de Linguagem]], que pode emular a interação humana.

=== Integração de Inteligências Artificiais Gerais com a sociedade ===
Trabalhos preliminares foram conduzidos sobre métodos de integração de [[Inteligência geral artificial|inteligências artificiais gerais]] (agentes éticos completos, conforme definido acima) com as estruturas legais e sociais existentes. As abordagens se concentraram na consideração de seus direitos e posições legais.<ref>{{Citar periódico |titulo=Responses to catastrophic AGI risk: a survey |data=2014-12-19 |número=1 |ultimo=Sotala |primeiro=Kaj |ultimo2=Yampolskiy |primeiro2=Roman V |paginas=8 |doi=10.1088/0031-8949/90/1/018001 |issn=0031-8949 |volume=90 |doi-access=free |periódico=Physica Scripta}}</ref>

=== Viés em aprendizado de máquina ===
{{AP|Discriminação algorítmica}}
O [[big data]] e os [[algoritmo]]s de [[aprendizado de máquina]] tornaram-se populares entre vários setores, incluindo [[Publicidade online|publicidade on-line]], [[Classificação de crédito|classificações de crédito]] e sentenciamento criminal, com a promessa de fornecer resultados mais objetivos e orientados por dados, mas foram identificados como uma fonte potencial para perpetuar desigualdades sociais e [[discriminação]].<ref name="NYT2016">{{Citar jornal|ultimo=Crawford|primeiro=Kate|url=https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem.html|titulo=Artificial Intelligence's White Guy Problem|data=25 de junho de 2016|website=The New York Times}}</ref><ref name="ProPublica2016">{{Citar jornal|ultimo=Kirchner|primeiro=Julia Angwin, Surya Mattu, Jeff Larson, Lauren|url=https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing|titulo=Machine Bias: There's Software Used Across the Country to Predict Future Criminals. And it's Biased Against Blacks.|data=23 de maio de 2016|website=ProPublica|lingua=en}}</ref> Um estudo de 2015 descobriu que as mulheres eram menos propensas a ver anúncios de emprego de alta renda pelo [[AdSense]] do [[Google]]. Outro estudo descobriu que o serviço de entrega no mesmo dia da [[Amazon]] foi tornado indisponível intencionalmente em bairros de negros. Tanto o Google quanto a Amazon não conseguiram isolar esses resultados em um único problema, mas explicaram que os resultados eram o resultado dos algoritmos de [[Caixa preta (teoria dos sistemas)|caixa preta]] que usaram.<ref name="NYT2016" />

O sistema judicial dos Estados Unidos começou a usar [[software de avaliação quantitativa de risco]] ao tomar decisões relacionadas à libertação de pessoas sob fiança e sentença em um esforço para ser mais justo e reduzir uma já alta [[taxa de prisão]]. Essas ferramentas analisam o histórico criminal de um réu, entre outros atributos. Em um estudo com 7.000 pessoas presas no condado de [[Condado de Broward|Broward]], [[Flórida]], apenas 20% dos indivíduos que cometeriam um crime de acordo com as previsões do sistema de pontuação de [[avaliação de risco]] do condado realmente cometeram um crime.<ref name="ProPublica2016">{{Citar jornal|ultimo=Kirchner|primeiro=Julia Angwin, Surya Mattu, Jeff Larson, Lauren|url=https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing|titulo=Machine Bias: There's Software Used Across the Country to Predict Future Criminals. And it's Biased Against Blacks.|data=23 de maio de 2016|website=ProPublica|lingua=en}}</ref> Um relatório da [[ProPublica]] de 2016 analisou as pontuações de risco de [[reincidência]] calculadas por uma das ferramentas mais usadas, o sistema Northpointe [[COMPAS]], e analisou os resultados ao longo de dois anos. O relatório descobriu que apenas 61% das pessoas consideradas de alto risco acabaram cometendo crimes adicionais durante aquele período. O relatório também sinalizou que os réus afro-americanos eram muito mais propensos a receber pontuações de alto risco em relação aos réus brancos.<ref name="ProPublica2016" />

Em 2016, o Grupo de Trabalho em Big Data do [[Presidência de Barack Obama|governo Obama]] – um supervisor de várias estruturas regulatórias de big data – divulgou relatórios argumentando sobre “o potencial de codificar a discriminação em decisões automatizadas” e pedindo “oportunidades iguais por projeto” para aplicações como pontuação de crédito.<ref>{{Citar web|ultimo=Executive Office of the President|url=https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/2016_0504_data_discrimination.pdf|titulo=Big Data: A Report on Algorithmic Systems, Opportunity, and Civil Rights|data=maio de 2016|publicado=Obama White House}}</ref><ref>{{Citar web|url=https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/05/04/big-risks-big-opportunities-intersection-big-data-and-civil-rights|titulo=Big Risks, Big Opportunities: the Intersection of Big Data and Civil Rights|data=4 de maio de 2016|publicado=Obama White House|lingua=en}}</ref> Os relatórios incentivam o diálogo entre [[formuladores de políticas]], cidadãos e acadêmicos, mas reconhece que não há uma solução potencial para a codificação de [[Viés|preconceito]] e discriminação em sistemas algorítmicos.

== ''Frameworks'' e práticas éticas ==

=== Práticas ===
Em março de 2018, em um esforço para abordar as crescentes preocupações sobre o impacto do aprendizado de máquina nos [[direitos humanos]], o [[Fórum Econômico Mundial]] e o [[Conselho de Futuro Global de Direitos Humanos]] publicaram um [https://www.weforum.org/whitepapers/how-to-prevent-discriminatory-outcomes-in-machine-learning ''white paper''] com recomendações detalhadas sobre a melhor forma de evitar resultados discriminatórios no aprendizado de máquina.<ref name=":0">{{Citar web|url=https://www.weforum.org/whitepapers/how-to-prevent-discriminatory-outcomes-in-machine-learning/|titulo=How to Prevent Discriminatory Outcomes in Machine Learning|acessodata=2018-12-11|website=World Economic Forum}}</ref> O Fórum Econômico Mundial desenvolveu quatro recomendações com base nos ''Princípios Orientadores de Direitos Humanos da ONU'' para ajudar a abordar e prevenir resultados discriminatórios no aprendizado de máquina.

As recomendações do Fórum Econômico Mundial são as seguintes:<ref name=":0">{{Citar web|url=https://www.weforum.org/whitepapers/how-to-prevent-discriminatory-outcomes-in-machine-learning/|titulo=How to Prevent Discriminatory Outcomes in Machine Learning|acessodata=2018-12-11|website=World Economic Forum}}</ref>

# '''Inclusão ativa:''' o desenvolvimento e o design de aplicações de aprendizado de máquina devem buscar ativamente uma diversidade de entradas, especialmente das normas e valores de populações específicas afetadas pela saída dos sistemas de IA
# '''[[Justiça]]:''' As pessoas envolvidas na conceituação, desenvolvimento e implementação de sistemas de aprendizado de máquina devem considerar qual definição de justiça melhor se aplica ao seu contexto e aplicação e priorizá-la na arquitetura do sistema de aprendizado de máquina e suas métricas de avaliação
# '''Direito ao Entendimento:''' O envolvimento de sistemas de aprendizado de máquina na tomada de decisões que afete os direitos individuais deve ser divulgado e os sistemas devem ser capazes de fornecer uma explicação de sua tomada de decisão que seja compreensível para os usuários finais e revisável por uma autoridade humana competente. Onde isso é impossível e os direitos estão em jogo, os líderes no design, implantação e regulamentação da tecnologia de aprendizado de máquina devem questionar se ela deve ou não ser usada
# '''Acesso à reparação:''' Líderes, designers e desenvolvedores de sistemas de aprendizado de máquina são responsáveis por identificar os possíveis impactos negativos de seus sistemas sobre os direitos humanos. Eles devem criar vias visíveis de reparação para aqueles afetados por impactos díspares e estabelecer processos para a reparação oportuna de quaisquer resultados discriminatórios.

Em janeiro de 2020, o [[Berkman Klein Center for Internet and Society]] da [[Universidade de Harvard]] publicou um meta-estudo de 36 conjuntos proeminentes de princípios para IA, identificando oito temas-chave: privacidade, responsabilidade, segurança e proteção, transparência e [[Inteligência artificial explicável|explicabilidade]], justiça e não discriminação, controle humano da tecnologia, responsabilidade profissional e promoção dos valores humanos.<ref>{{Citar periódico |url=http://nrs.harvard.edu/urn-3:HUL.InstRepos:42160420 |titulo=Principled Artificial Intelligence: Mapping Consensus in Ethical and Rights-Based Approaches to Principles for AI |data=2020 |ultimo=Fjeld |primeiro=Jessica |ultimo2=Achten |primeiro2=Nele |doi=10.2139/ssrn.3518482 |issn=1556-5068 |ultimo3=Hilligoss |primeiro3=Hannah |ultimo4=Nagy |primeiro4=Adam |ultimo5=Srikumar |primeiro5=Madhulika |periódico=SSRN Working Paper Series}}</ref> Um meta-estudo semelhante foi realizado por pesquisadores do [[Instituto Federal de Tecnologia de Zurique|Instituto Federal Suíço de Tecnologia em Zurique]] em 2019.<ref>{{Citar periódico |titulo=The global landscape of AI ethics guidelines |data=2019 |número=9 |ultimo=Jobin |primeiro=Anna |ultimo2=Ienca |primeiro2=Marcello |paginas=389–399 |arxiv=1906.11668 |doi=10.1038/s42256-019-0088-2 |issn=2522-5839 |ultimo3=Vayena |primeiro3=Effy |volume=1 |doi-access=free |periódico=Nature Machine Intelligence}}</ref>

=== Abordagens ===
Várias tentativas foram feitas para tornar a ética computável, ou pelo menos [[Ética formal|formal]]. Enquanto as [[Leis da Robótica|Três Leis da Robótica de]] [[Isaac Asimov]] geralmente não são consideradas adequadas para um agente moral artificial,<ref>Anderson, Susan Leigh (2011): The Unacceptability of Asimov's Three Laws of Robotics as a Basis for Machine Ethics. In: Machine Ethics, ed. Michael Anderson, Susan Leigh Anderson. New York: Oxford University Press. pp.285–296. {{ISBN|9780511978036}}</ref> tem sido estudado se o [[imperativo categórico]] de Kant pode ser usado.<ref>Powers, Thomas M. (2011): [http://udel.edu/~tpowers/papers/Prospects2.pdf Prospects for a Kantian Machine]. In: Machine Ethics, ed. Michael Anderson, Susan Leigh Anderson. New York: Oxford University Press. pp.464–475.</ref> No entanto, tem sido apontado que o valor humano é, em alguns aspectos, muito complexo.<ref>Muehlhauser, Luke, Helm, Louie (2012): [http://intelligence.org/files/IE-ME.pdf Intelligence Explosion and Machine Ethics].</ref> Uma maneira de superar explicitamente essa dificuldade é receber valores humanos diretamente dos humanos por meio de algum mecanismo, por exemplo, aprendendo-os.<ref>Yudkowsky, Eliezer (2004): [http://intelligence.org/files/CEV.pdf Coherent Extrapolated Volition].</ref><ref>Guarini, Marcello (2011): [https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=N4IF2p4w7uwC&oi=fnd&pg=PA316&dq=%22Computational+Neural+Modeling+and+the+Philosophy+of+Ethics%22&ots=5XYSssfXKs&sig=mFWMuWUFkQqwm9ToW8Fj83zESHI#v=onepage&q=%22Computational%20Neural%20Modeling%20and%20the%20Philosophy%20of%20Ethics%22&f=false Computational Neural Modeling and the Philosophy of Ethics. Reflections on the Particularism-Generalism Debate]. In: Machine Ethics, ed. Michael Anderson, Susan Leigh Anderson. New York: Oxford University Press. pp.316–334.</ref><ref>Hibbard, Bill (2014): Ethical Artificial Intelligence. https://arxiv.org/abs/1411.1373</ref> Outra abordagem é basear as considerações éticas atuais em situações semelhantes anteriores. Isso se chama [[casuística]] e poderia ser implementado por meio de pesquisas na Internet. O consenso de um milhão de decisões anteriores levaria a uma nova decisão que dependeria da democracia.<ref name="anderson">Anderson, M. and Anderson, S. (2007). [http://ieet.org/archive/AIMagFinal.pdf Creating an Ethical Intelligent Agent]. ''AI Magazine'', Volume 28(4).</ref> O professor [[Bruce M. McLaren]] construiu um modelo computacional de casuística no início (em meados da década de 1990), especificamente um programa chamado SIROCCO construído com IA e técnicas de raciocínio baseado em casos que recupera e analisa dilemas éticos.<ref>{{Citar periódico |url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370203001358 |titulo=Extensionally defining principles and cases in ethics: An AI model |número=1–2 |ultimo=McLaren |primeiro=Bruce M. |ano=2003 |paginas=145–181 |doi=10.1016/S0004-3702(03)00135-8 |volume=150 |periódico=Artificial Intelligence}}</ref> Essa abordagem pode, no entanto, levar a decisões que refletem preconceitos e comportamentos antiéticos exibidos na sociedade. Os efeitos negativos dessa abordagem podem ser vistos no [[Tay (bot)]] da Microsoft, onde o [[chatterbot]] aprendeu a repetir mensagens racistas e sexualmente carregadas enviadas por usuários do Twitter.<ref>{{Citar jornal|url=https://www.bbc.com/news/technology-35890188|titulo=Microsoft chatbot is taught to swear on Twitter – BBC News|data=24 de março de 2016|acessodata=2016-04-17|website=BBC News|lingua=en-GB}}</ref>

Um experimento mental se concentra em um ''Genie Golem'' com poderes ilimitados apresentando-se ao leitor. Este gênio declara que retornará em 50 anos e exige que lhe seja fornecido um conjunto definido de moral sobre o qual agirá imediatamente. O objetivo deste experimento é iniciar um discurso sobre a melhor forma de lidar com a definição de um conjunto completo de ética que os computadores possam entender.<ref>Nazaretyan, A. (2014). A. H. Eden, J. H. Moor, J. H. Søraker and E. Steinhart (eds): Singularity Hypotheses: A Scientific and Philosophical Assessment. Minds & Machines, 24(2), pp.245–248.</ref>

== Na ficção ==
Na [[ficção científica]], filmes e romances brincaram com a ideia de senciência em robôs e máquinas.

O filme [[Chappie]] (2015), de [[Neill Blomkamp]], encenou um cenário em que é possível transferir a consciência de alguém para um computador.<ref>{{Citar web|ultimo=Brundage|primeiro=Miles|ultimo2=Winterton|primeiro2=Jamie|url=https://slate.com/technology/2015/03/chappie-robot-ethics-the-film-raises-interesting-questions-about-morality.html|titulo=Chappie and the Future of Moral Machines|data=17 de março de 2015|acessodata=30 de outubro de 2019|website=Slate}}</ref> O filme [[Ex Machina (filme)|Ex Machina]] (2014), de [[Alex Garland]], seguiu um [[androide]] com inteligência artificial passando por uma variação do [[teste de Turing]], um teste administrado a uma máquina para ver se seu comportamento pode ser distinguível do de um humano. Obras como [[The Terminator|Terminator]] (1984) e [[Matrix]] (1999) incorporam o conceito de máquinas que se voltam contra seus mestres humanos (ver [[inteligência artificial]]).

[[Isaac Asimov]] considerou a questão na década de 1950 em [[I, Robot (livro)|I, Robot]]. Por insistência de seu editor [[John W. Campbell|John W. Campbell Jr.]], ele propôs as [[Leis da Robótica|Três Leis da Robótica]] para governar sistemas artificialmente inteligentes. Grande parte de seu trabalho foi então gasto testando os limites de suas três leis para ver onde elas falhariam ou onde criariam um comportamento paradoxal ou imprevisto. Seu trabalho sugere que nenhum conjunto de leis fixas pode antecipar suficientemente todas as circunstâncias possíveis.<ref name="Asimov2008">{{Citar livro|título=I, robot|ultimo=Asimov|primeiro=Isaac|editora=Bantam|ano=2008|localização=New York|isbn=978-0-553-38256-3}}</ref> No romance de [[Philip K. Dick]], ''[[Do Androids Dream of Electric Sheep?|Androides sonham com ovelhas elétricas?]]'' (1968), ele explora o que significa ser humano. Em seu cenário pós-apocalíptico, ele questionou se a empatia era uma característica inteiramente humana. Sua história é a base do filme de ficção científica ''[[Blade Runner]]'' (1982).

== Áreas relacionadas ==

* [[Computação afetiva]]
* [[Ética formal]]<ref>Ganascia, Jean-Gabriel. "[https://cloudfront.escholarship.org/dist/prd/content/qt3876p4qw/qt3876p4qw.pdf Ethical system formalization using non-monotonic logics]." Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Vol. 29. No. 29. 2007.</ref>
* [[Bioética]]
* [[Teoria computacional da mente]]
* [[Ética informática]]
* [[Ética na inteligência artificial|Ética da inteligência artificial]]
* [[Psicologia moral]]
* [[Filosofia da inteligência artificial]]
* [[Filosofia da mente]]

== Ver também ==

* [[Inteligência artificial]]
** [[Rebelião das máquinas]]
** [[Inteligência artificial na ficção]]
** [[Inteligência artificial amigável]]
* [[Automatizando o suporte à decisão médica]]
* [[Waymo|Carro do Google]]
* [[Robô militar]]
* [[Instituto de Pesquisa de Inteligência de Máquina]]
* [[Ética do robô]]
* [[Lei espacial]]
** [[Sonda de Von Neumann|Espaçonave auto-replicante]]
* [[Watson (supercomputador)|Projeto Watson para automatizar o suporte a decisões médicas]]
* [[Tay (bot)]]

== Notas ==
<references />

== Ligações externas ==

* [http://www.machineethics.com/ ''Machine Ethics''], um projeto interdisciplinar sobre ética da máquina.
* [https://machine-ethics.net/ ''The Machine Ethics Podcast''], um podcast discutindo a ética da máquina, a IA e a ética da tecnologia.

== Referências ==

* Wallach, Wendell; Allen, Colin (novembro de 2008). ''Máquinas morais: ensinando robôs certo do errado'' . EUA: [[Oxford University Press]] .
* Anderson, Michael; Anderson, Susan Leigh, eds (julho de 2011). ''Ética da Máquina'' . [[Cambridge University Press|Imprensa da Universidade de Cambridge]] .
* Storrs Hall, J. (30 de maio de 2007). ''Além da IA: Criando a Consciência da Máquina'' Prometheus Books .
* Mouro, J. (2006). ''A Natureza, Importância e Dificuldade da Ética da Máquina.'' [[IEEE Intelligent Systems]], 21(4), pp. 18-21.
* Anderson, M. e Anderson, S. (2007). Criando um Agente Ético Inteligente. Revista AI, Volume 28(4).

== Leitura complementar ==

* Hagendorff, Thilo (2021). ''Vinculando o comportamento humano e de máquina: uma nova abordagem para avaliar a qualidade dos dados de treinamento para aprendizado de máquina benéfico'' . Minds and Machines, {{DOI|10.1007/s11023-021-09573-8}}   .
* Anderson, Michael; Anderson, Susan Leigh, eds (julho/agosto de 2006). " [https://web.archive.org/web/20111126025029/http://www.computer.org/portal/web/csdl/abs/mags/ex/2006/04/x4toc.htm Edição Especial sobre Ética da Máquina] ". Sistemas Inteligentes IEEE '''21''' (4): 10–63.
* Bendel, Oliver (11 de dezembro de 2013). ''Considerações sobre a Relação entre Ética Animal e Máquina'' . AI & SOCIETY, {{DOI|10.1007/s00146-013-0526-3}}   .
* Dabringer, Gerhard, ed. (2010). " [https://web.archive.org/web/20120617002131/http://isr.nu/robots/Ethica_Ethics_UnmannedSystems.pdf Aspectos Éticos e Jurídicos dos Sistemas Não Tripulados.] [https://web.archive.org/web/20120617002131/http://isr.nu/robots/Ethica_Ethics_UnmannedSystems.pdf Entrevistas] ". Ministério da Defesa e Esportes da Áustria, Viena 2010,{{ISBN|978-3-902761-04-0}} .
* Gardner, A. (1987). ''Uma Abordagem Artificial ao Raciocínio Jurídico'' . Cambridge, MA: MIT Press .
* Georges, TM (2003). ''Alma Digital: Máquinas Inteligentes e Valores Humanos'' . Cambridge, MA: Westview Press .
* Singer, PW (29 de dezembro de 2009). ''Wired for War : The Robotics Revolution and Conflict in the 21st Century'' : Penguin .
[[Categoria:Computação e sociedade]]
[[Categoria:Ética]]
[[Categoria:Tecnologia de argumento]]


text:
# 横井ケイブ
横井ケイブ（よこいケイブ）は、日本陸軍の軍曹・横井庄一が太平洋戦争（大東亜戦争）の終戦を知らず、約28年間もの間、グアム島のジャングルで潜伏生活を送っていた際に住居としていた地下壕である。

## 概要
横井が自らの手で掘り暮らした「穴」は、入口部を含めると縦2メートル、奥行き約6メートルほどだが、住居スペースは1.5メートル×4メートルの狭小スペースとなっていた。
井戸、トイレ、換気用の穴、排水溝も作られており、その排水は近くの川に通じるよう考えられていた。
現在一般公開されているものは観光客のために作られたレプリカである。実際に横井が生活していた洞穴はさらに山奥に位置するが、私有地内のため立ち入る事はできない上、台風等で土砂に埋まり原形を留めていないなど風化が進んでいる。
1972年に評論家の森本哲郎が横井の発見直後に現地を訪れ、横井ケイブが人家の近くだったことを報じ話題となった。
2022年時点では、入口部分の幅60センチ、深さ60センチほどの穴残るのみで、中にひろがっていたはずの空間はすっかり埋まっている。青いタープが掛けられており横井ケーブを説明する日本語と英語の看板が立てられている。

## 所在地
- グアム島タロフォフォ村のジャングルの奥地

wikiname: jawiki

title: 横井ケイブ

in_language: ja

wikitext:
[[Image:yokoicave.jpg|thumb|250px|観光客向けに掘られた横井ケイブのレプリカ。実物は更に奥地に掘られたが、現在は台風で崩落した。]]
'''横井ケイブ'''（よこいケイブ）は、[[日本陸軍]]の[[伍長|軍曹]]・[[横井庄一]]が[[太平洋戦争]]（[[大東亜戦争]]）の[[終戦]]を知らず、約28年間もの間、[[グアム|グアム島]]の[[ジャングル (森林の型)|ジャングル]]で潜伏生活を送っていた際に住居としていた地下壕である。

== 概要 ==
横井が自らの手で掘り暮らした「穴」は、入口部を含めると縦2メートル、奥行き約6メートルほどだが、住居スペースは1.5メートル×4メートルの狭小スペースとなっていた<ref>{{Cite news|url=https://hicbc.com/tv/hazukashinagara/column04/ |title=残留日本兵・横井庄一の暮らした「穴」に潜入|publisher= [[CBCテレビ]]|date= 2022-04}}</ref>。

[[井戸]]、[[トイレ]]、[[換気]]用の穴、排水溝も作られており、その排水は近くの[[川]]に通じるよう考えられていた<ref>{{Cite news|url=https://newsdig.tbs.co.jp/articles/-/58321?page=2 |title=伝説の残留日本兵・横井庄一さんが暮らした「洞穴」がグアム島のジャングルに残っていた…その入口から見えてきたものは|publisher= TBS NewsDIG|page=2|date= 2022-06-11}}</ref>。

現在一般公開されているものは[[観光客]]のために作られた[[レプリカ]]である。実際に横井が生活していた[[洞穴]]はさらに山奥に位置するが、私有地内のため立ち入る事はできない上、[[台風]]等で土砂に埋まり原形を留めていないなど風化が進んでいる。

1972年に評論家の[[森本哲郎]]が横井の発見直後に現地を訪れ、横井ケイブが人家の近くだったことを報じ話題となった<ref>{{Cite news|title= 評論家の森本哲郎さん死去 88歳 | newspaper = [[朝日新聞デジタル]] | date = 2014-01-10 | url = http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20140110-00000008-asahi-soci | archiveurl = https://web.archive.org/web/20140112220509/http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20140110-00000008-asahi-soci | archivedate = 2014-01-12 }}</ref>。

2022年時点では、入口部分の幅60センチ、深さ60センチほどの穴残るのみで、中にひろがっていたはずの空間はすっかり埋まっている<ref>{{Cite web|和書|url=https://newsdig.tbs.co.jp/articles/cbc/58321 |title=伝説の残留日本兵・横井庄一さんが暮らした「洞穴」がグアム島のジャングルに残っていた…その入口から見えてきたものは |publisher=文春オンライン |date=2022-06-11 |accessdate=2022-06-12}}</ref>。青いタープが掛けられており横井ケーブを説明する日本語と英語の看板が立てられている。

== 所在地 ==
* [[グアム島]][[タロフォフォ|タロフォフォ村]]のジャングルの奥地

== 出典 ==
<references/>

== 関連項目 ==
* [[横井庄一]]（[[残留日本兵]]）

== 外部リンク ==
* [http://www.jcguam.org/s/i/member/member-toko/toko090.html 本物の横井ケーブを訪ねて] - グアム日本人会。2015年に実際の横井ケイブを訪ねた際の記事。

{{Oceania-history-stub}}
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{{DEFAULTSORT:よこいけいふ}}
[[Category:グアムの歴史]]
[[Category:グアムの観光地]]
[[Category:地下空間]]
[[Category:グアムの建築物]]


text:
# Cyphon osellae
Cyphon osellae là một loài bọ cánh cứng trong họ Scirtidae. Loài này được Klausnitzer miêu tả khoa học năm 1989.

wikiname: viwiki

title: Cyphon osellae

in_language: vi

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| binomial_authority = Klausnitzer, 1989
}}
'''''Cyphon osellae''''' là một loài [[bọ cánh cứng]] trong họ [[Scirtidae]]. Loài này được Klausnitzer miêu tả khoa học năm 1989.<ref>{{Reftabel|2010-Hallan|Dier}}</ref>
==Chú thích==
{{Tham khảo|30em}}

==Tham khảo==
* {{wikispecies-inline}}

[[Thể loại:Cyphon]]

{{Scirtidae-stub}}

title: Phân loại khoa học

Giới (regnum): Animalia

Ngành (phylum): Arthropoda

Lớp (class): Insecta

Bộ (ordo): Coleoptera

Họ (familia): Scirtidae

Chi (genus): Cyphon

Loài (species): C. osellae

title: Danh pháp hai phần

Danh pháp hai phần: Cyphon osellae · Klausnitzer, 1989


text:
# Marsypophora erycinoides
Marsypophora erycinoides là một loài bướm đêm thuộc phân họ Arctiinae, họ Erebidae.

title: Marsypophora erycinoides

wikitext:
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| binomial = ''Marsypophora erycinoides''
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}}
'''''Marsypophora erycinoides''''' là một loài [[bướm đêm]] thuộc phân họ [[Arctiinae]], họ [[Erebidae]].<ref name = "COL">{{chú thích web |url= http://www.catalogueoflife.org/annual-checklist/2011/search/all/key/Marsypophora+erycinoides/match/1|title= Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist.|accessdate= ngày 24 tháng 9 năm 2012 |author= Bisby |first = F.A. |last2 = Roskov |first2 = Y.R. |last3 = Orrell |first3 = T.M. |last4 = Nicolson |first4 = D. |last5 = Paglinawan |first5 = L.E. |last6 = Bailly |first6 = N. |last7 = Kirk |first7 = P.M. |last8 = Bourgoin |first8 = T. |last9 = Baillargeon |first9= G. |last10 = Ouvrard |first10 = D.|year= 2011|publisher=Species 2000: Reading, UK.}}</ref>

==Chú thích==
{{tham khảo}}

== Liên kết ngoài ==
*{{commonscat-inline}}
*{{wikispecies-inline}}

[[Thể loại:Marsypophora]]
[[Thể loại:Động vật được mô tả năm 1875]]

{{Lithosiini-stub}}

title: Phân loại khoa học

Bộ (ordo): Lepidoptera

Họ (familia): Erebidae

Chi (genus): Marsypophora

Loài (species): M. erycinoides

title: Danh pháp hai phần

Danh pháp hai phần: Marsypophora erycinoides · Felder, 1875


text:
# Ruovesi (sjö)
Ruovesi är en sjö i kommunerna Ruovesi och Mänttä-Filpula i landskapet Birkaland i Finland. Sjön ligger 96,1 meter över havet. Den är 46,55 meter djup. Arean är 66,08 kvadratkilometer och strandlinjen är 319,12 kilometer lång.
Ruovesi ingår i Näsijärvis upptagningsområde.
Sjön ligger omkring 54 km norr om Tammerfors och omkring 200 km norr om Helsingfors.

wikiname: svwiki

title: Ruovesi (sjö)

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'''Ruovesi'''<ref name='jvw'/> är en [[sjö]] i kommunerna [[Ruovesi]] och [[Mänttä-Filpula]]<ref name='jvw'/> i landskapet [[Birkaland]] i [[Finland]]. Sjön ligger {{formatnum:96.1}} meter över havet.<ref name='jvw'/> Den är {{formatnum:46.55}} meter djup.<ref name='jvw'/> Arean är {{formatnum:66.08}} kvadratkilometer och strandlinjen är {{formatnum:319.12}} kilometer lång.<ref name='jvw'/>

Ruovesi ingår i [[Näsijärvi]]s upptagningsområde.

Sjön ligger omkring 54 km norr om [[Tammerfors]] och omkring 200 km norr om [[Helsingfors]].

== Källor ==
*{{Fiwp|url=https://fi.wikipedia.org/w/index.php?title=Ruovesi_(j%C3%A4rvi)&oldid=14659800|artikel=Ruovesi (järvi)|datum=1 september 2015}}
<references>
<ref name='jvw'>[https://www.jarviwiki.fi/wiki/Ruovesi_(yhd.)?setlang=sv Järviwiki: Ruovesi (yhd.)]. (Hämtad: 2016-08)</ref>
</references>

[[Kategori:Ruovesis natur]]
[[Kategori:Mänttä-Filpulas natur]]
[[Kategori:Iso-Tarjanne]]
[[Kategori:Insjöar i Finland större än 10 kvadratkilometer]]

Land: Finland

Landskap: Birkaland

Kommun: Ruovesi, Mänttä-Filpula

Tidszon: EET (UTC+2)

- sommartid: EEST (UTC+3)

SjöID: (sammanförda)


text:
# Harry Crews (band)
Harry Crews was an American, short-lived no wave-influenced hardcore punk and crossover thrash supergroup, made up of Lydia Lunch (guitar), Kim Gordon (bass), and Sadie Mae (drums). The band was only musically active in 1988, and only officially produced and released one album, Naked in Garden Hills. The album was released in 1989 and was a compilation of live recordings played at clubs in London, England, and Austria. Shortly after the release of the album the band split up, due to their involvement in other bands and projects. The band's name was taken after the author of the same name, hence the album's title being taken from a novel by Crews. The majority of the songs were also named after Crews' various novels. They also covered "(She's in A) Bad Mood" (originally by Gordon's band Sonic Youth), and "Orphans" (originally by Lunch's band Teenage Jesus and the Jerks.)

wikiname: enwiki

title: Harry Crews (band)

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Sadie Mae (drums; real name Lisa Timocich)
}}

'''Harry Crews''' was an American, short-lived [[no wave]]-influenced [[hardcore punk]] and [[crossover thrash]] [[Supergroup (music)|supergroup]], made up of [[Lydia Lunch]] (guitar), [[Kim Gordon]] (bass), and Sadie Mae (drums).<ref name="LarkinHR">{{cite book|title=[[Encyclopedia of Popular Music|The Virgin Encyclopedia of Heavy Rock]]|editor=[[Colin Larkin (writer)|Colin Larkin]]|publisher=[[Virgin Books]]|date=1999|edition=First|isbn=0-7535-0257-7|page=203/4}}</ref> The band was only musically active in 1988, and only officially produced and released one album, ''Naked in Garden Hills''.<ref name="LarkinHR"/> The album was released in 1989 and was a compilation of live recordings played at clubs in [[London, England|London]], England, and Austria. Shortly after the release of the album the band split up, due to their involvement in other bands and projects.<ref name="LarkinHR"/> The band's name was taken after [[Harry Crews|the author of the same name]],<ref>{{Citation
 |last        = Stewart
 |first       = Sara
 |title       = Black 'Hawk' Down & Dark
 |publisher   = [[New York Post]]
 |date        = 2007-03-25
 |url         = http://www.nypost.com/seven/03252007/entertainment/movies/black_hawk_down__dark_movies_sara_stewart.htm
 |access-date  = 2008-05-21
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 |archive-date = 2008-02-23
}}</ref> hence the album's title being taken from a novel by Crews.<ref name="LarkinHR"/> The majority of the songs were also named after Crews' various novels.<ref name="LarkinHR"/> They also covered "(She's in A) Bad Mood" (originally by Gordon's band [[Sonic Youth]]),<ref name="LarkinHR"/> and "Orphans" (originally by Lunch's band [[Teenage Jesus and the Jerks]].)<ref>{{Cite web|url=https://www.allmusic.com/album/widowspeak-mw0000239536|title=Widowspeak - Lydia Lunch | Songs, Reviews, Credits|website=[[AllMusic]]|access-date=18 July 2021}}</ref>

==References==
{{Reflist}}

{{Authority control}}

{{DEFAULTSORT:Harry Crews}}
[[Category:Punk rock groups from New York (state)]]
[[Category:Musical groups from New York City]]

{{US-punk-band-stub}}

title: Harry Crews

Origin: New York City, United States

Genres: No wave, hardcore punk, crossover thrash, thrashcore

Labels: Widowspeak


text:
# Amphilepis scutata
Amphilepis scutata är en ormstjärneart som beskrevs av Ole Theodor Jensen Mortensen 1933. Amphilepis scutata ingår i släktet Amphilepis och familjen sköldormstjärnor. Inga underarter finns listade i Catalogue of Life.

title: Amphilepis scutata

wikitext:
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'''''Amphilepis scutata'''''<ref name = "col895"/> är en [[ormstjärnor|ormstjärne]]art som beskrevs av [[Ole Theodor Jensen Mortensen]] 1933. ''Amphilepis scutata'' ingår i [[släkte]]t ''[[Amphilepis]]'' och [[familj (biologi)|familjen]] [[sköldormstjärnor]].<ref name = "COL"/><ref name = "source"/> Inga [[underart]]er finns listade i [[Catalogue of Life]].<ref name = "COL"/>

== Källor ==
<references>
<ref name = "COL">{{webbref |url= http://www.catalogueoflife.org/annual-checklist/2011/search/all/key/amphilepis+scutata/match/1|titel= Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist.|hämtdatum= 24 september 2012 |författare= Bisby F.A., Roskov Y.R., Orrell T.M., Nicolson D., Paglinawan L.E., Bailly N., Kirk P.M., Bourgoin T., Baillargeon G., Ouvrard D. (red.)|datum= 2011|verk= |utgivare=Species 2000: Reading, UK.}}</ref>
<ref name = "col895">Clark, A.M. (1977) The South African Museum's Meiring Naude cruises, part 4: Echinoderms., Ann. S. Afr. Mus. 73(6):; 133-147.</ref>
<ref name = "source">''WoRMS Ophiuroidea: World Ophiuroidea Database''. Stöhr S. & O’Hara T., 2008-10-10</ref>
</references>

[[Kategori:Sköldormstjärnor]]
[[Kategori:Amphilepis|scutata]]

title: Systematik

Domän: Eukaryoter · Eukaryota

Rike: Djur · Animalia

Stam: Tagghudingar · Echinodermata

Klass: Ormstjärnor · Ophiuroidea

Ordning: Ophiurida

Familj: Sköldormstjärnor · Amphilepididae

Släkte: Amphilepis

Art: Amphilepis scutata

title: Vetenskapligt namn

Vetenskapligt namn: Hitta fler artiklar om djur med Djurportalen

Auktor: Mortensen, 1933