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无论是在招聘实践、与同事合作、收集数据还是选择测试对象方面，研究人员都应努力营造一个没有偏见或偏见的环境。通过重视多样性、公平性和包容性，科学家可以收集各种各样的观点，从而得出更具普遍性的结果。 然而，正义还可以体现出来。例如，那些做出重大发现的人应该得到适当的认可，无论其性别或种族背景如何。 当代挑战与争议 基因工程和 CRISPR 技术 随着基因编辑等现代医学的进步，生物伦理学的新问题也浮出水面。


2018 年，中国科学家贺建奎利用CRISPR技术编辑人类胚胎，这违背了他 新加坡手机区号 所得到的许多建议和科学界的意愿。 他还涉嫌伪造伦理审查​​文件，以便继续开展工作。由于他的欺诈行为，他既被罚款，又被判入狱。 重要的是，他的工作将两个主要的道德问题推到了聚光灯下： 基因编辑技术是否应该应用于人类基因组？ 基因工程可以以合乎道德的方式使用吗？ 贺建奎案发生后，全球许多国家都采取了新的立法改革。此外，CRISPR 在遗传疾病中的应用受到严格监控，仅限于特定的临床病例。




然而，“CRISPR 婴儿”的可能性以及是否应该在早期发育阶段使用这种改变生命的技术，仍然是一个广泛争论的话题。 人工智能与机器学习 人工智能(AI) 和机器学习 (ML) 是统计学和数据科学领域催生的最强大的工具之一。它们可以单独处理大量数据，并告知科学家如何分析数据、进一步实验和交流想法等科学领域的许多其他方面，从而彻底改变科学。然而，AI/ML 带来了一些根本性的道德障碍。 具体而言，AI/ML 平台由其提供的数据驱动。