AI伦理治理：在创新与规范之间寻找平衡

当AI算法能决定信贷审批结果，当自动驾驶车辆面临“生命抉择”，当生成式AI可能制造虚假信息，人工智能的快速发展正带来前所未有的伦理挑战。党的二十届四中全会明确提出加强人工智能治理，2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步明确“探索形成智能向善理论体系”目标，构建科学完备的伦理治理体系已成为AI健康发展的必答题。在技术创新与社会规范的博弈中，如何防范伦理风险、守护公平正义，考验着政府、企业与社会的智慧。
当前 AI 伦理风险呈现多维度、全链条扩散特征，对个体权益与社会公平构成显著挑战。数据安全与隐私侵犯是最突出的痛点，AI 训练过程中对海量数据的采集、处理与存储，存在着泄露与滥用的隐患。某社交平台曾因 AI 推荐算法过度采集用户隐私数据，引发大规模信任危机；部分企业利用 AI 分析用户行为数据进行精准营销，边界模糊的 “数据挖掘” 实则侵犯了个人隐私权。算法偏见则加剧了社会不公，训练数据的失衡或算法设计的隐性偏好，可能导致就业招聘、信贷审批等领域出现歧视性结果 —— 某招聘平台的 AI 筛选系统曾因训练数据中男性从业者占比过高，自动过滤女性求职者简历；信贷算法可能因地域数据偏差，对特定地区用户设置更高贷款利率。
就业结构失衡与责任认定难题同样不容忽视。AI 技术的梯度替代特征已开始渗透低技能岗位，智能客服、自动化生产线替代了部分传统工作；随着 Agent 技术与世界模型的发展，甚至部分创造性岗位也面临转型压力。更棘手的是算法黑箱带来的责任认定困境，当自动驾驶车辆发生事故、AI 诊断出现误诊时，开发者、使用者与监管方的责任边界模糊，往往导致追责无门。此外，“数字弱势群体” 的边缘化问题日益突出，老年人、残障群体因缺乏 AI 使用能力，难以享受智能服务，信息茧房效应则进一步割裂社会共识，削弱公共信任基础。
我国已构建起 “软法 + 硬法” 协同的伦理治理框架，为 AI 向善提供制度保障。软法层面，2019 年《新一代人工智能治理原则》确立负责任 AI 导向，2021 年《新一代人工智能伦理规范》将伦理道德融入技术全生命周期，2022 年《关于加强科技伦理治理的意见》提出 “伦理先行、依法依规” 五大要求。硬法层面，《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等文件明确伦理审查要求，新修订的《中华人民共和国网络安全法》将于 2026 年 1 月生效，新增 AI 风险监测评估条款，综合性人工智能法也已列入立法计划。在治理架构上，国家科技伦理委员会统筹协调，多部门分工监管，同时通过《全球人工智能治理倡议》积极参与国际合作，形成多层次治理体系。
但伦理治理的落地仍面临多重挑战：一是原则抽象化，现有伦理准则多为宏观导向，缺乏具体评估指标与实施细则，难以转化为实际防控成效；二是法律滞后性，现行法律对 AI 生成内容侵权、算法歧视等新型风险规范不足，监管体系协同效率有待提升；三是责任模糊化，技术链条长、参与主体多元导致问责机制运行不畅；四是治理碎片化，部门联动不足，偏重 “事后补救” 而缺乏全生命周期动态监管。这些问题若不解决，伦理准则将沦为 “纸面规定”，难以真正约束 AI 技术的发展方向。
完善 AI 伦理治理需从体系构建、范式转型、能力提升、全球协同四个维度发力。在体系构建上，应强化国家主导、部门协同、产学研联动，细化伦理风险分级标准，将医疗、金融、自动驾驶等领域纳入高风险清单，强制高风险企业建立内部伦理审查委员会，推行伦理影响评估报告公开制度。在范式转型上，实现从 “技术先行” 到 “伦理先行” 的转变，将伦理准则嵌入设计、开发、测试、部署、退役全流程 —— 研发阶段开展数据偏见检测与可解释算法推广，应用阶段实施常态化伦理监测，退役阶段规范数据销毁与算法迭代。
能力提升方面，需构建 “教育 — 审查 — 科普” 三位一体体系：高校人工智能专业开设伦理必修课，企业加强研发人员伦理培训；组建跨学科伦理专家库，建立 “随机抽查 + 重点核查” 监督模式；通过媒体宣传与公益讲座普及伦理知识，畅通公众参与渠道。全球协同层面，应主动落实《全球人工智能治理倡议》，推动建立国际伦理风险预警与案例共享机制，形成具有广泛共识的治理框架，协同应对全球性 AI 风险。
人工智能是引领新一轮科技革命的核心力量，其发展方向不仅关乎技术突破，更关乎社会公平与人类福祉。只有将伦理规范内化为技术创新的价值导向，通过科学治理平衡创新活力与风险防控，才能让 AI 技术真正服务于人类共同利益，在创新与规范之间走出一条可持续发展之路。