BSI 发布的这份文件叫作“BS8611 机器人和机器人设备”，这是一份用干巴巴的语言编写的健康和安全手册，但里面所强调的不良场景可能直接取自科幻小说。机器人欺骗、过度依赖机器人和自主学习系统可能会超出他们的权限，这些都是制造商应该考虑到的危害。
这份文件是在牛津 Social Robotics and AI 大会上提出的，是英格兰大学的机器人技术教授 Alan Winfield 指出，这些准则代表了将伦理价值嵌入机器人和人工智能的第一步。这是第一个公开发表的、针对机器人设计的伦理标准，比阿西莫夫的法则更为复杂，提出了如何对机器人的伦理风险进行评估。
BSI 文件的内容一开始是一系列宽泛的伦理原则：设计机器人的目的不应该是为了杀死或伤害人类；负责任的主体应该是人，而不是机器人；要能够找出对机器人及其行为负责的主体。
接下来的内容重点强调了一系列更具争议性的问题，比如同机器人建立感情纽带是否可取，尤其是设计的机器人是用来与儿童或老年人进行互动的。
谢菲尔德大学机器人和人工智能名誉教授 Noel Sharkey 举了一个例子，说明机器人可以无意地欺骗我们。在一个幼儿园配备有小机器人，孩子们很喜欢它，认为机器人比他们的家庭宠物认知性更强，实际上就是和机器人建立了情感纽带。
该准则表明设计者应该致力于透明化，但科学家们却说，在实际操作中这可能是非常困难的，因为目前 AI 系统的问题，特别是这些深度学习系统，是不可能知道为什么他们会做出这样或那样决定的。比方说，深度学习代理在完成某一项具体任务时，并不是按设定的方式；他们会尝试数百万次，来找到一个成功的策略，以此来执行任务——有时候这些策略是设计者都预想不到和无法理解的。
该准则甚至暗示了可能会出现带有性别歧视或种族歧视的机器人，并警惕大家：这些机器人可能会缺乏对文化多样性和多元主义的尊重。这一现象已经出现在警察所使用的技术上，比方说机场应用该类技术识别出可疑的人，并将其进行拦截，这就是一种种族歧视的评判。
并且，深度学习系统基本上使用互联网上的全部数据，但问题是，这些数据是带有倾向性的，就像这些系统倾向于支持中年白人男子。所有人类的偏见都有可能被纳入系统，这非常危险。
未来的医学应用程序还存在一种风险，即在诊断女性或少数民族患者时，系统可能不太熟练。已经有这样的例子：语音识别软件在理解女性时表现较差；面部识别项目在识别黑人面孔时，不像识别白人那样简单。
Sharkey 建议给机器人也安装一个黑匣子，可以打开和检查。如果一个机器人存在种族歧视，可以关掉它，并将它撤回。
该文件也关注了更广泛的社会问题，如对机器人的过渡依赖，但没有就如何处理这些问题，给设计者一个明确的引导。
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当您在一定时间内使用一个机器，它给你正确的答案，你就会信任它，,并且变得懒惰，但是之后它提供给你的东西可能会非常愚蠢，这也是过度依赖自动化的一种形式。
也许着眼于更遥远的将来，BSI 文件也提醒我们警惕流氓机器的危险，这些机器可能开发或修订行动计划，可能带来无法预料的后果和潜在法律责任。
BSI 制造业主管 Dan Palmer 表示，机器人和自动化技术的应用，能够使各种流程更有效率、更灵活，适应性更强，是制造业增长的重要支柱。但是，反人性或过分依赖机器人等伦理问题和危害是确实存在的，并亟待解决。这份关于如何处理各种机器人应用程序的准则，将帮助设计者和机器人用户以及自动化系统建立一个新的工作领域。
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