1、道德范畴的基本定义
道德范畴是伦理学中的一些较大的基本概念，也是日常生活中进行道德修养和道德评价经常涉及的概念。
道德范畴一般是成对的。
道德范畴有些也是其他学科或论域的范畴，例如，权利与义务、动机与效果等等。
2、道德范畴的逻辑顺序
①善与恶；（善是最高范畴，基准点）
②权利与义务；
③正义与邪说；
④公正与偏私；
⑤良心与恶意；
⑥仁爱与残忍；
⑦动机与效果；
⑧光荣与耻辱；
⑨诚实与虚伪；
⑩勇敢与懦弱；
⑾勤奋与懒惰；
⑿节俭与奢侈；
⒀恰当与淫乱；
⒁睿智与愚昧；
⒂谦虚与傲慢；
⒃幸福与痛苦；（幸福是终极范畴，落脚点）
1）医学伦理学的研究对象以医学领域中的道德现象和道德关系为自己的研究对象，而道德现象又是道德关系的反映。因此，医学伦理学是研究医学道德关系的一门学科。
2）医学伦理学的研究内容主要包括4大部分：医德的基本理论、医德的规范体系、医德的基本实践和医德难题。
医学伦理学的基本观点：生命观和人道观。
观点错误。
1、马克思主义认为道德起源于社会生活和社会生产，特别是经济关系。
2、“道德起源于人先天具有的某种良知和善良意志”是唯心主义伦理学的观点。
马克思主义认为，道德是一种社会意识形态，它是人们共同生活及其行为的准则和规范。不同的时代、不同的阶级有不同的道德观念，没有任何一种道德是永恒不变的。
道德不是天生的，人类的道德观念是受到后天的宣传教育及社会舆论的长期影响而逐渐形成的。这是一种道德相对主义，与之相反的主张则称为道德绝对主义。道德很多时候跟良心一起谈及，良心是指自觉遵从主流道德规范的心理意识。
扩展资料：
从不同的角度，我们可以对什么是马克思主义作出不同的回答。从它的创造者、继承者的认识成果讲，马克思主义是由马克思恩格斯创立的，而由其后各个时代、各个民族的马克思主义者不断丰富和发展的观点和学说的体系。
从它的阶级属性讲，马克思主义是无产阶级争取自身解放和整个人类解放的科学理论，是关于无产阶级斗争的性质、目的和解放条件的学说。
运动是物质的存在形式，物质的运动是绝对的，静止是相对的。物质不是精神的产物，精神只是运动着的物质的最高形式。社会存在决定人们的意识，人们能够认识并正确运用客观规律。
人工智能开发的六大原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。
首先是公平性。公平性是指对人而言，不同区域的人、不同等级的所有人在AI面前是平等的，不应该有人被歧视。
人工智能数据的设计均始于训练数据的选择，这是可能产生不公的第一个环节。训练数据应该足以代表我们生存的多样化的世界，至少是人工智能将运行的那一部分世界。以面部识别、情绪检测的人工智能系统为例，如果只对成年人脸部图像进行训练，这个系统可能就无法准确识别儿童的特征或表情。
确保数据的“代表性”还不够，种族主义和性别歧视也可能悄悄混入社会数据。假设我们设计一个帮助雇主筛选求职者的人工智能系统，如果用公共就业数据进行筛选，系统很可能会“学习”到大多数软件开发人员为男性，在选择软件开发人员职位的人选时，该系统就很可能偏向男性，尽管实施该系统的公司想要通过招聘提高员工的多样性。
如果人们假定技术系统比人更少出错、更加精准、更具权威，也可能造成不公。许多情况下，人工智能系统输出的结果是一个概率预测，比如“申请人贷款违约概率约为70％”，这个结果可能非常准确，但如果贷款管理人员将“70％的违约风险”简单解释为“不良信用风险”，拒绝向所有人提供贷款，那么就有三成的人虽然信用状况良好，贷款申请也被拒绝，导致不公。因此，我们需要对人进行培训，使其理解人工智能结果的含义和影响，弥补人工智能决策中的不足。
第二是可靠性和安全性。它指的是人工智能使用起来是安全的、可靠的，不作恶的。
目前全美热议的一个话题是自动驾驶车辆的问题。之前有新闻报道，一辆行驶中的特斯拉系统出现了问题，车辆仍然以每小时70英里的速度在高速行驶，但是驾驶系统已经死机，司机无法重启自动驾驶系统。
想象一下，如果你要发布一个新药，它的监管、测试和临床试验会受到非常严格的监管流程。但是，为什么自动驾驶车辆的系统安全性完全是松监管甚至是无监管的？这就是一种对自动化的偏见，指的是我们过度相信自动化。这是一个很奇怪的矛盾：一方面人类过度地信赖机器，但是另一方面其实这与人类的利益是冲突的。
另一个案例发生在旧金山，一个已经喝晕了的特斯拉车主直接进到车里打开了自动驾驶系统，睡在车里，然后这辆车就自动开走了。这个特斯拉的车主觉得，“我喝醉了，我没有能力继续开车，但是我可以相信特斯拉的自动驾驶系统帮我驾驶，那我是不是就不违法了？”但事实上这也属于违法的行为。
可靠性、安全性是人工智能非常需要关注的一个领域。自动驾驶车只是其中一个例子，它涉及到的领域也绝不仅限于自动驾驶。
第三是隐私和保障，人工智能因为涉及到数据，所以总是会引起个人隐私和数据安全方面的问题。
美国一个非常流行的健身的App叫Strava，比如你骑自行车，骑行的数据会上传到平台上，在社交媒体平台上有很多人就可以看到你的健身数据。问题随之而来，有很多美国军事基地的在役军人也在锻炼时用这个应用，他们锻炼的轨迹数据全部上传了，整个军事基地的地图数据在平台上就都有了。美国军事基地的位置是高度保密的信息，但是军方从来没想到一款健身的App就轻松地把数据泄露出去了。
第四是人工智能必须考虑到包容性的道德原则，要考虑到世界上各种功能障碍的人群。
举个领英的例子，他们有一项服务叫“领英经济图谱搜索”。领英、谷歌和美国一些大学联合做过一个研究，研究通过领英实现职业提升的用户中是否存在性别差异？这个研究主要聚焦了全美排名前20 MBA的一些毕业生，他们在毕业之后会在领英描述自己的职业生涯，他们主要是对比这些数据。研究的结论是，至少在全美排名前20的MBA的毕业生中，存在自我推荐上的性别差异。如果你是一个男性的MBA毕业生，通常你在毛遂自荐的力度上要超过女性。
如果你是一个公司负责招聘的人，登录领英的系统，就会有一些关键字域要选，其中有一页是自我总结。在这一页上，男性对自己的总结和评估通常都会高过女性，女性在这方面对于自我的评价是偏低的。所以，作为一个招聘者，在招聘人员的时候其实要获得不同的数据信号，要将这种数据信号的权重降下来，才不会干扰对应聘者的正常评估。
但是，这又涉及到一个程度的问题，这个数据信号不能调得过低，也不能调得过高，要有一个正确的度。数据能够为人类提供很多的洞察力，但是数据本身也包含一些偏见。那我们如何从人工智能、伦理的角度来更好地把握这样一个偏见的程度，来实现这种包容性，这就是我们说的人工智能包容性的内涵。
在这四项价值观之下还有两项重要的原则：透明度和问责制，它们是所有其他原则的基础。
第五是透明度。在过去十年，人工智能领域突飞猛进最重要的一个技术就是深度学习，深度学习是机器学习中的一种模型，我们认为至少在现阶段，深度学习模型的准确度是所有机器学习模型中最高的，但在这里存在一个它是否透明的问题。透明度和准确度无法兼得，你只能在二者权衡取舍，如果你要更高的准确度，你就要牺牲一定的透明度。
在李世石和AlphaGo的围棋赛中就有这样的例子，AlphaGo打出的很多手棋事实上是人工智能专家和围棋职业选手根本无法理解的。如果你是一个人类棋手，你绝对不会下出这样一手棋。所以到底人工智能的逻辑是什么，它的思维是什么，人类目前不清楚。
所以我们现在面临的问题是，深度学习的模型很准确，但是它存在不透明的问题。如果这些模型、人工智能系统不透明，就有潜在的不安全问题。
为什么透明度这么重要？举个例子，20世纪90年代在卡耐基梅隆大学，有一位学者在做有关肺炎方面的研究，其中一个团队做基于规则的分析，帮助决定患者是否需要住院。基于规则的分析准确率不高，但由于基于规则的分析都是人类能够理解的一些规则，因此透明性好。他们“学习”到哮喘患者死于肺炎的概率低于一般人群。
然而，这个结果显然违背常识，如果一个人既患有哮喘，也患有肺炎，那么死亡率应该是更高的。这个研究“学习”所得出的结果，其原因在于，一个哮喘病人由于常常会处于危险之中，一旦出现症状，他们的警惕性更高、接受的医护措施会更好，因此能更快得到更好的医疗。这就是人的因素，如果你知道你有哮喘，你就会迅速采取应急措施。
人的主观因素并没有作为客观的数据放在训练模型的数据图中，如果人类能读懂这个规则，就可以对其进行判断和校正。但如果它不是基于规则的模型，不知道它是通过这样的规则来判断，是一个不透明的算法，它得出了这个结论，人类按照这个结论就会建议哮喘患者不要住院进行治疗，这显然是不安全的。
所以，当人工智能应用于一些关键领域，比如医疗领域、刑事执法领域的时候，我们一定要非常小心。比如某人向银行申请贷款，银行拒绝批准贷款，这个时候作为客户就要问为什么，银行不能说我是基于人工智能，它必须给出一个理由。
第六是问责。人工智能系统采取了某个行动，做了某个决策，就必须为自己带来的结果负责。人工智能的问责制是一个非常有争议的话题，我们还是回到自动驾驶车上进行讨论。确实，它还涉及到一个法律或者立法的问题。在美国已经出现多例因为自动驾驶系统导致的车祸。如果是机器代替人来进行决策、采取行动出现了不好的结果，到底是谁来负责？我们的原则是要采取问责制，当出现了不好的结果，不能让机器或者人工智能系统当替罪羊，人必须是承担责任的。
但现在的问题是我们不清楚基于全世界的法律基础而言，到底哪个国家具备能力处理类似案件的能力。（美国）很多案件的裁决是基于“判例法”进行判定的，但是对于这样一些案例，我们没有先例可以作为法庭裁决的法律基础。
其实，不光是自动驾驶，还有其他很多领域，比如刑事案件问题，还有涉及军事领域的问题。现在有很多的武器已经自动化或者是人工智能化了，如果是一个自动化的武器杀伤了人类，这样的案件应该如何裁定？
这就要牵涉到法律中的法人主体的问题，人工智能系统或全自动化系统是否能作为法人主体存在？它会带来一系列的法律的问题：首先，人工智能系统是否可以判定为是一个法律的主体？如果你判定它是一个法律的主体，那就意味着人工智能系统有自己的权力，也有自己的责任。如果它有权力和责任，就意味着它要对自己的行为负责，但是这个逻辑链是否成立？如果它作为一个法律主体存在，那么它要承担相应的责任，也享有接受法律援助的权利。因此，我们认为法律主体一定要是人类
台湾伦理学者龚保善提倡的四条道德法则。龚氏认为,人性的实践具有趋善避恶的倾向,而趋善避恶应当遵循四条法则:(1)扬“真善”而斥“伪善”。真善即依从理性而又符合良心的一般行为,同时也是表里如一而又正常合理的行为
护理伦理的基本范畴包括：权利与义务、情感与良知、谨慎与保密、荣誉与幸福。护患关系的伦理规范是指在护患关系中，双方都应按照一定的伦理原则和规范约束、调节自身的行为。
无私的道德境界是护理伦理修养的最高道德境界。这种道德境界是公私领域的升华，是护理伦理修养发展的最终方向，是每个护理人员都应该努力追求的境界，是全社会所追求的道德思想。
护理伦理的具体原则是基本原则的体现，主要包括第一、自主原则；第二、无害原则；第三、公正原则；和第四、行善原则。自主原则是指尊重患者自主决定的原则，要求尊重患者的个性、患者的自主选择权和患者的隐私权。
有利原则就是强调一切为了病人的利益，尽量做对病人有利的事情。同时，尽量避免对患者造成伤害。考虑病人的利益，避免或消除对病人的伤害是护士最重要的职责之一。
临终关怀是伦理学内容中备受关注的问题之一，本文就临终关怀的概念、特点、道德意义及伦理要求进行了总结，方便大家学习。
临终关怀的提倡者和奠基人是英国桑德斯。自1988年10月，上海市南汇县创建了我国第一家临终关怀医院—南汇护理院，至今我国已有百家临终关怀服务机构。
1.临终关怀的概念
临终关怀是指为现代医学治愈无望的患者，提供缓解极端痛苦、维护生命尊严、帮助临终者安宁走完生命最后历程，对于临终者家属提供包括居丧在内的生理和心理关怀的一系列立体化社会卫生保健服务。
2.临终关怀的特点
(1)是以病人为中心，其主要对象是不可逆转的临终患者;
(2)临终关怀的主要目的不是治疗或治愈疾病，而是减轻患者的身心痛苦;
(3)临终关怀不仅关心病人，而且也关心患者家属的身心健康;
(4)临终关怀的服务团队以医务人员为主，同时有家属、社会团体和各界人士等大量社会志愿者参加，已成为一项社会公益事业。
3.临终关怀的道德意义
临终关怀彰显了人道主义精神，是现实社会发展的客观要求，人类文明进步的体现;临终关怀避开了安乐死的道德难题，是一种更容易为人们接受的临终处置方法。
4.临终关怀的伦理要求
(1)认识和理解临终患者：表现在同情和理解临终患者的心理和行为变化，在理解的基础上以最真诚、亲切、慈爱的态度对待患者。
(2)保护临终者的权益：表现在尊重患者的利益和权利，保守隐私、保留生活习惯、尊重其遗愿等。
(3)尊重并尽量满足患者的生活需求;
(4)同情并关心临终患者的家属。
【例题】以下关于临终关怀的说法，错误的是( )。
A.临终关怀的主要对象是不可逆转的临终患者
B.临终关怀不仅关心病人，而且也关心患者家属的身心健康
C.临终关怀的实质就是安乐死
D.临终关怀是一项社会公益事业
【答案】C。解析：临终关怀是指为现代医学治愈无望的患者，提供缓解极端痛苦、维护生命尊严、帮助临终者安宁走完生命最后历程，对于临终者家属提供包括居丧在内的生理和心理关怀的一系列立体化社会卫生保健服务。临终关怀避开了安乐死的道德难题，是一种更容易为人们接受的临终处置方法。
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