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目前设计机器伦理系统的主流方案之一是基于规则,然而学界对规则的来源并未达成一致。M.Anderson和S.L.Anderson给出了一种依赖专家直觉的方案,从伦理学家有一致结论的实例中通过归纳逻辑方法提取出规则;Hooker和Kim则对专家直觉提出质疑,建议用康德式的道义论规则来为人工智能主体的行动提供理由。笔者认为两种方案皆有缺陷,进而提倡一种从众的机器伦理规范,这种方法是基于大量普通人行为选择、用机器学习方法构建的模型。对于这种从众的机器伦理,可能有来自实践上和理论上的困难和质疑,但它们都不是严重的和