新闻伦理学考研分数高吗(新闻伦理学是什么的分支)
新闻伦理学是什么的分支
军人伦理学是应用伦理学分支学科。以军人道德为研究对象的职业伦理学。是关于军人道德的产生、本质特征、地位作用及其发展规律的学科。军人伦理学是一门阶级性很强的学科,是为一定阶级的利益服务的。作为一门交叉学科,与其他军事学科如军队思想政治工作学、军队管理学、军事人才学等密切联系,共同发展科学的军人伦理学是马克思主义伦理学的重要组成部分,其主要内容有:(1)探讨军人道德形成和发展的规律及其社会作用,阐明革命军人的道德原则和规范;(2)抵制和批评各种腐朽思想、道德意识的侵蚀和影响,增强军人道德评价和选择的能力;(3)研究军人道德实践的途径和方法,为培养具有高尚品德的新一代军人提供理论指导。
批判地继承军人伦理史上一切有价值的东西,丰富和发展军人道德德理论早在20世纪中叶,苏联就开始比较系统地研究军人道德问题,并建立了以军人道德为研究对象的军人伦理学;我国的军人伦理学在20世纪80年代得到蓬勃发展,相继出版了多部著作,丰富并推动了中国军人伦理学的发展。加强军人伦理学研究,系统地学习和宣传军人伦理,不仅是中国人民解放军广大指战员掌握马克思主义伦理学的基本理论、提高军人道德水平的需要,而且对于加强军队革命化、现代化、正规化建设对于推进全社会精神文明、物质文明、政治文明和社会文明建设,都具有重要的现实意义。
新闻伦理的基本特征
含义：人们对于伦理问题的根本看法和态度。是世界观、人生观、价值观的集中体现。
伦理是道德的外在化，属于客观的行为关系，表现为显示的群体规范，它具有外在性、客观性、群体性的特征。伦理多指行为判断标准，它按照风俗，习惯和观念的检验和反省来对于行为进行判断。
当代的行政伦理观由行政伦理价值基础、价值核心和价值目标三个方面的基本要素构成，它们分别是廉政、勤政与行政人格。
新闻伦理学知识点归纳
新闻学主要课程有新闻学概论、传播学概论、马克思主义新闻思想、中外新闻史、新闻伦理学、新闻采访与写作、新闻传播伦理与法规、新闻编辑、新闻评论、新闻摄影、音视频节目制作、新媒体导论、新闻媒介经营与管理、现代汉语、基础写作、普通话、中国古代文学作品选、中国现当代文学作品选等。
新闻伦理学简明教程书籍
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
新闻伦理的含义
伦理指的是人与人之间的各种道德准则，家庭伦理指的是家庭成员之间的付出、奉献、服务等各种关系。
新闻伦理学简明教程
可以，
选“史政地”不仅可以报考大量的文史类专业，也可以报考经济学、管理学等相关的文理兼收专业。如：汉语言文学、小语种（俄语，日语，韩语，英语，法语等）、新闻、广播电视、广告、传播学、历史、考古学、文物保护技术、会计学、工商管理、市场营销、财务管理、公共管理、人力资源管理、哲学、逻辑学、宗教学、伦理学等。
新闻伦理学简明教程考点
公务员报考专业有文秘类；法律类；财会金融类；经济类；计算机类；行政管理类；药学类；贸易类；土建类；交通运输类；材料类；新闻出版类；教育类；生物类等。
公务员考试专业：
1、文秘类：文秘、汉语言文学、中国语言文化、新闻、哲学、逻辑学、伦理学、马克思主义理论、社会学、政治、历史等;
2、法律类：法律、法学、经济法、国际法、国际经济法、商法等;
3、财会金融类：财务管理、会计、金融、证券、审计、投资、财政学、税务、统计、银行、保险等;
4、经济类：经济学、经济管理、宏观经济管理、国际经济管理、国际经济与贸易、工业经济、农业经济、贸易经济、劳动经济、金融学、企业管理、工商管理、市场营销等;
5、计算机类：计算机、计算机及应用、计算机科学与技术、计算机信息、计算机器件及设备、计算机软件、计算机网络、电子信息科学与技术、电子信息工程、信息资源管理、信息技术等;
新闻伦理学属于新闻理论范畴
伦理学的基本理论包括：效果论(目的论)、道义论和美德论(德行论或品德论)。
一、效果论
又称目的论，其功利论(又称功利主义)与公益论都属于效果论或目的论。
功利论是主张以人们行为的功利效果作为道德价值之基础或基本评价标准。它又分为行为功利主义与规则功利主义：前者主张行为的道德价值必须根据最后的实际效果来评价，道德判断应该以具体情况下的个人行为经验效果为标准，而不是以它是否符合某种道德为标准;后者认为人类的行为具有某种共同特性，其道德价值以它与某相关的共同准则的一致性来判断，或道德判断不是以某一特殊行为的功利效果为标准，而是以相关准则的功利效果为标准。
公益论是主张人们在进行道德评价时，应当从社会、人类和后代的利益出发，从整体和长远角度来评价人们的行为，只有符合人类的整体利益和长远利益的行为才是道德的。
判断题目中出现的情节是否符合伦理学的效果论，不关注其动因及过程，只在乎结果是不是好的。若是好的，则适用伦理学的效果论，是符合伦理的;反之则不是。
二、道义论
判断一个行动应该不应该做或行动的对错，看行动本身是否按照规定的义务办的。道德判断的标准在于产生行为的原则规范本身是否是道义的。
换句话说，判断题目中出现的情节是否符合伦理学的道义论，不关注其结果，只在乎动因是不是好的。若是好的，则适用伦理学的道义论，是符合伦理的;反之则不是。
三、美德论
又称德性论或品德论，它主要研究作为人所应该具备的品德、品格等。具体地说，美德论探讨什么是道德上的完人，即道德完人所具备的品格以及告诉人们如何成为道德上的完人。
判断题目中出现的情节是否符合伦理学的美德论，不关注其动因、过程及结果，只在乎做这件事的人是不是好的。若是好人，则适用伦理学的美德论，是符合伦理的，即使他做了坏事，也是有情可原的;若是坏人，不符合伦理学美德论，即使做了好事，也可能对其抱有怀疑态度。
