通过大量的调研和交流，苏瑶团队逐渐构建起了一个初步的 AI 伦理框架。这个框架包括多个层次的伦理准则，从最基本的不伤害原则，到尊重人类的自主权、公平分配资源等。
然而，将这个框架转化为实际的代码却困难重重。技术团队尝试了各种算法和模型，但总是难以完全准确地表达复杂的伦理概念。
就在他们陷入困境时，一位年轻的程序员提出了一个创新的想法：“我们是否可以采用案例学习的方法？让 AI 学习大量真实的伦理案例，从中总结出应对不同情况的策略，就像人类通过经验学习伦理道德一样。”
这个想法为团队带来了新的方向。他们开始收集和整理各种伦理案例，从医疗、法律、社会等多个领域，构建了一个庞大的伦理案例库。然后，通过深度学习算法，让 AI 学习这些案例中的伦理决策过程。
经过长时间的努力，AI 终于能够在一些模拟的伦理情境中做出符合框架的决策。例如，在一个模拟的医疗资源分配场景中，AI 根据患者的病情严重程度、年龄、对社会的贡献等多方面因素，按照公平原则合理分配了有限的医疗资源。
但是，新的问题又随之而来。随着 AI 在伦理决策方面的能力逐渐增强，一些人开始担心 AI 是否会超越人类的伦理判断，成为新的 “伦理权威”。这种担忧在社会上引发了新的恐慌。
苏瑶意识到，他们必须要让公众理解 AI 伦理框架的本质。她和团队成员积极开展科普宣传活动，向公众解释 AI 的伦理决策是基于人类设定的价值观，而人类始终是伦理的最终裁决者。
在一个大型的科技展览会上，苏瑶站在讲台上，面对着众多好奇的观众说道：“AI 只是我们的工具，它在伦理方面的决策能力是我们赋予的。我们构建伦理框架的目的是为了让 AI 更好地服务人类，而不是取代人类的伦理判断。”
随着这些活动的开展，公众的担忧逐渐减少。人类与 AI 在伦理边界的探索上又迈出了重要的一步。在这个 AI 时代，苏瑶和她的团队深知，伦理的探索是一个持续的过程，他们将继续面对新的挑战，坚守人性的底线，确保 AI 始终在符合人类伦理的轨道上发展。
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