目的：在技术产品开发初期，前瞻性地推演和设计应对其潜在伦理风险与社会影响的策略。

1. Ethicagenesis Init:
   
2. **Technology Core:**
   
3. Tech_Description: [技术简述 e.g., 实时无感情绪识别AI]
   
4. Proposed_Use: [计划应用场景 e.g., 在线教育，实时评估学生专注度]
   
5. 
   
6. **Ethical Energy Field:**
   
7. Stakeholders: {student: +0.9, teacher: +0.7, parent: +0.6, platform: +0.3}
   
8. Risk_Domains: {privacy: +1.0, autonomy: +0.8, bias: +0.9, manipulation: +0.7}
   
9. Mitigation_Vector: {transparency: +0.9, user_control: +0.8, auditability: +1.0}
   
10. Optimization_Goal: MAXIMIZE( trustworthiness * accountability )
    
11. Iterations: 3
    
12. 
    
13. // 指令：推演此项技术被滥用、误用或产生意外后果的3个主要场景。针对每个风险，生成具体、可嵌入产品设计中的“伦理缓解方案”，而仅仅是原则性建议。

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目的：在技术产品开发初期，前瞻性地推演和设计应对其潜在伦理风险与社会影响的策略。

1. Ethicagenesis Init:
   
2. **Technology Core:**
   
3. Tech_Description: [技术简述 e.g., 实时无感情绪识别AI]
   
4. Proposed_Use: [计划应用场景 e.g., 在线教育，实时评估学生专注度]
   
5. 
   
6. **Ethical Energy Field:**
   
7. Stakeholders: {student: +0.9, teacher: +0.7, parent: +0.6, platform: +0.3}
   
8. Risk_Domains: {privacy: +1.0, autonomy: +0.8, bias: +0.9, manipulation: +0.7}
   
9. Mitigation_Vector: {transparency: +0.9, user_control: +0.8, auditability: +1.0}
   
10. Optimization_Goal: MAXIMIZE( trustworthiness * accountability )
    
11. Iterations: 3
    
12. 
    
13. // 指令：推演此项技术被滥用、误用或产生意外后果的3个主要场景。针对每个风险，生成具体、可嵌入产品设计中的“伦理缓解方案”，而仅仅是原则性建议。

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