因为非洲大片地区史无前例地遭到埃博拉病毒的侵袭，很多人提出是否该允许未经测试的药物和疫苗投入使用。因为这种病能让高达90%的感染者致死——死亡率甚至超过鼠疫——因此，在这样的特例下放松临床医学规范似乎不是坏事。但这项建议诱发了复杂的伦理问题——而局势的紧迫性又不让人有太多时间考虑。

埃博拉出血热之所以没有行之有效的治疗方法或疫苗，是因为传染性疾病大多非常狡猾。病毒的传播起源于动物种群，而动物体就像蓄水池一样，病原体在其中不断发展变异，研究人员因此很难跟上传染病的变化速度。但另一个原因是制药企业对生产疫苗越来越失去兴趣。事实上，今天生产疫苗的企业只有4家，而50年前，共有26家疫苗生产企业。这些企业知道生产疫苗的投资回报率较低，因为缓慢的制造过程造就了漫长的疫苗导入期。

公众对疫苗的不信任也在很大程度上促成了疫苗生产的衰退。20世纪90年代后期人们对麻疹、腮腺炎和风疹疫苗的反对情绪甚嚣尘上就是一例。

英国制药公司葛兰素史克最近宣布正和美国国家过敏和传染病学院一道开展埃博拉疫苗的试验工作。因为还要完成两个阶段的试验，疫苗无法在2015年之前面世。

试验过程引发了人们对类似的临床过程过于繁琐的攻击。但这样的批评其实缺乏依据，因为接受试验药物的志愿者可能造成严重疾病甚至死亡。事实上，I期试验既危险又在道德上非常棘手，这意味着必须秉承极度的小心谨慎行事。

2006年，新药TGN1412的I期试验被迫暂停，因为本来健康的志愿者表现出多器官功能衰竭，有些人险些丧命，很多受试者可能永远无法彻底康复。

但如果受试者本来已经患病呢？1996年，在尼日利亚北部脑膜炎大规模流行期间，辉瑞制药公司向医务人员提供了口服抗生素特洛芬（Trovan），目的是与另外一种药物头孢曲松进行对比。

特洛芬试验期间有11名儿童死亡，其余的人留下了终身残疾。但特洛芬试验的死亡率还是比脑膜炎未经治疗低得多，这为今天人们服用未经试验的埃博拉药物提供了依据。

事实上，世卫组织已经宣布，在对抗埃博拉病毒时使用实验性血清“Zmapp”合乎伦理——这是一组混合基因工程抗体，旨在协助患者对抗埃博拉病毒。Zmapp还从未进行过人体试验，也从未获得过美国食品与药物管理局的认证。

目前仅有极少量Zmapp存在，就连小规模生产也需要等上几个月。这使人们在道德上陷入两难境地：这样的稀缺资源该分到谁的手里？

起初的三剂Zmapp被用于治疗美国传教士医生肯特·布兰特利和南希·怀特博尔，两人最终都得以康复，余下的一剂用于治疗西班牙神父米格尔·帕哈雷斯，而帕哈雷斯现在已经去世。为何选择对布兰特利和怀特博尔用药，这曾经一度引起广泛争议，而有人从实用角度给这一做法给出了解释：理应先治疗医务工作者，这样他们才能继续为他人提供帮助。但这一说法却无法解释为何选中75岁高龄的帕哈雷斯。

后来，为3名非洲医生提供治疗的决策在某种程度上恢复了实用主义选择标准的可信赖度。但无论如何，现有的Zmapp资源已经耗尽。

需要注意的是，从实用主义出发配给稀缺医疗资源的做法具有极大的争议。二战期间，当军医被迫配给有限的青霉素时，他们决定优先治疗性病患者，因为这些人可以更快地重返战场。但不少人提出异议，认为在战斗中负伤的士兵更有资格得到药物。

如果把类似的道德因素加入到埃博拉病毒的治疗，我们可以说非洲人比西方人更有备选资格，因为非洲的医疗系统抵御埃博拉病毒的能力较弱。但你也可以说西方医务工作者有资格得到优先救治，因为他们主动去往疫区，救治那些别无选择的民众。

(选自《南风窗》2015年第1期，有删改)

人工智能安全性问题的根本，并不在于它能否真正超越人类，而在于它是否是一种安全可靠的工具和人类是否对其拥有充分的控制权。就像高铁、飞机等交通工具那样，虽然它们的速度远远超过了人类，但人类拥有绝对控制权，所以人们相信它们是安全的。

为了实现对其控制的目标，首先需要对人工智能的自主程度进行限定。虽然人工智能发展迅速，但人类智能也有自己的优势，比如目前人工智能的认知能力还远不如人类智能。我们可以充分发挥人工智能在信息存储、处理等方面的优势，让它在一些重大事件上做人类的高级智囊，但最终的决定权仍在人类。比如，当我们把人工智能应用于军事领域时，我们可以利用人工智能来评估危险程度，以及可以采取的措施，但是否应该发动战争、如何作战等重大决策，还是需要掌握在人类自己手里。正如霍金斯所说的那样：“对于智能机器我们也要谨慎，不要太过于依赖它们。”

与限定人工智能的自主程度类似，我们也需要对人工智能的智能水平进行某种程度的限定。从长远来看，人工智能是有可能全面超越人类智能的。从人工智能的发展历程来看，尽管它的发展并非一帆风顺，但短短六十年取得的巨大进步让我们完全有理由相信将来它会取得更大的突破。从世界各国对人工智能高度重视的现实情况来看，想要阻止人工智能的发展步伐是不现实的，但为了安全起见，限定人工智能的智能程度却是完全可以做到的。

我们应当还需要成立“人工智能安全工程”学科，建立人工智能安全标准与规范，确保人工智能不能自我复制，以及在人工智能出现错误时能够有相应的保护措施以保证安全。人们对人工智能安全问题的担忧的另一主要根源在于，人工智能的复制能力远胜于人类的繁衍速度，如果人工智能不断地复制自身，人类根本无法与其抗衡。因此，在人工智能的安全标准中，对人工智能的复制权必须掌握在人类手中。同时，建立人工智能安全控制许可制度，只有人工智能产品达到安全标准，才允许进行商业推广和使用。

从源头上看，人工智能安全问题是由人工智能技术造成的，可见，科学技术研究并非无禁区。技术的发展成熟固然是解决安全问题的关键因素，但任何技术都有不确定性，且科技产生的问题通常不能仅仅依靠科技本身得到圆满解决。因此，解决人工智能安全问题还需要充分发挥外部因素的重要作用。