16、AI伦理与政策：现状、挑战与全球行动

AI伦理与政策：现状、挑战与全球行动

1. AI伦理与政策的兴起

随着新技术广泛融入社会，解决其伦理和法律挑战成为当务之急，人工智能（AI）也不例外。2010年代中期之前，深度学习尚未在各行业产生重大影响，AI伦理和政策的讨论主要局限于小众会议和学术论坛，在计算机领域也不突出。例如，主流AI或机器学习会议的论文长期以来既不要求也不期望包含伦理声明。

如今情况截然不同，这可追溯到2010年代中期主要经济体政府和学术界对AI的关注。现在，AI伦理、政策和监管相互交织，学术界有专门的会议、期刊和研究中心，政府也出台相关政策和白皮书。如2022年美国《国防授权法案》中包含《人工智能能力与透明度法案》（AICT）和《军事人工智能法案》（AIM），表明美国政府认识到AI作为战略和变革性技术的重要性，将AI伦理和持续理解AI作为国家安全的基本要求。

AICT将AI伦理定义为“对人工智能系统进行定量分析，以解决该系统对个人和社会的影响问题，如公平性或潜在的歧视问题”。但这并非官方公认定义，因为AI领域尚年轻，AI伦理和政策更是新兴领域。

对于涉足AI的企业而言，不能再忽视相关趋势和实践。AI监管正逐渐形成体系，如同金融行业虽监管复杂但有国际合作一样，AI监管在主要国家和西方实体（如欧盟）也开始有了一定的规范和一致性。

2. AI伦理与数字伦理的区别与联系

虽然本文主要关注AI伦理，但区分和理解数字伦理与AI伦理的异同很重要。数字技术涵盖自21世纪初以来依赖计算机科学和工程发展的新兴技术，包括AI、机器学习（ML）、区块链、大数据分析、云计算和物联网（IoT）等。这些领域相互关联，大数据分析甚至可视为AI和大数据的产物。在一些工业文献