中国电子信息产业发展研究院&政策法规研究所(工业和信息化法律服务中心)：
《2025人工智能伦理风险与治理研究》

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随着人工智能技术迅猛发展并广泛渗透至社会各领域，其在为人类带来诸多便利与创新的同时，所引发的伦理风险也日益凸显，成为全球关注焦点。这些伦理风险涵盖技术、社会、道德等多个维度，对人类社会的公平、安全、隐私及价值观等构成潜在挑战，深入剖析并有效应对这些风险刻不容缓。

一、人工智能伦理风险的多维度呈现

（一）技术层面风险

1. 算法风险
   ：算法作为人工智能的核心，存在黑箱操作、可解释性缺失以及数据偏见等问题。以金融领域为例，AI 投资策略可能因算法的不透明与数据偏差，导致投资决策失误，产生歧视性结果，影响市场公平性。同时，由于算法的复杂性，其决策过程难以被人类完全理解，使得在出现问题时难以追溯根源并进行有效干预。

2. 安全漏洞
   ：人工智能系统面临着对抗性攻击和隐私泄露等安全威胁。在医疗 AI 场景中，黑客可能利用系统漏洞窃取患者敏感数据，导致隐私信息滥用，严重损害患者权益；而在智能安防领域，对抗性攻击可能使 AI 识别系统误判，给公共安全带来隐患。此外，系统失控也是潜在风险，AI 自主生成的策略可能引发不可预测后果，如金融市场中 AI 程序的不当操作可能引发系统性崩盘。

3. 数据隐私风险
   ：在大数据时代，个人数据的收集、存储和使用往往缺乏有效监管和保护机制。企业为追求商业利益，过度采集用户数据，并在未经用户明确同意的情况下进行使用和共享。在社交媒体平台，用户的浏览记录、偏好信息等被广泛收集，用于精准广告投放，侵犯了用户的隐私权利。同时，数据泄露事件频发，一旦数据泄露，将给用户带来极大的经济损失和隐私风险。

（二）社会层面风险

1. 就业替代与极化风险
   ：AI 自动化进程加速，导致大量传统岗位被替代，职业结构面临重构。低技能、重复性工作岗位首当其冲，而高技能、创新性岗位需求相对增加，这进一步加剧了社会资源分配不均，贫富差距可能进一步拉大。例如，制造业中大量工人岗位被智能机器人取代，而从事人工智能研发、维护的专业人才需求增长，就业市场呈现两极分化态势。

2. 平台权力膨胀
   ：大型科技公司凭借在人工智能技术和数据资源方面的优势，逐渐垄断数据与规则制定权。这些平台不仅掌握着海量用户数据，还通过算法推荐等机制影响用户的信息获取和行为决策，进而影响社会舆论和价值观，威胁社会伦理共识。如某些社交媒体平台通过算法推送，强化用户的既有观点，导致信息茧房现象加剧，公众的批判性思维能力被削弱。

3. 信息茧房与数字依赖
   ：AI 推荐算法根据用户的浏览历史、兴趣偏好等数据，为用户量身定制信息内容，使用户陷入信息过滤气泡中，接触到的信息局限于自身偏好领域，难以获取多元观点和信息，这不仅固化用户认知，还可能导致社会群体间的隔阂加深。同时，长期依赖人工智能提供的信息和服务，人们的自主思考和判断能力逐渐下降，对数字技术产生过度依赖，削弱了人类的主体性。

（三）伦理失范层面风险

1. 责任归属困境
   ：当 AI 决策出现失误或造成不良后果时，开发者、用户与平台之间的责任边界模糊不清。在自动驾驶事故中，难以明确是车辆制造商、算法开发者、数据标注者还是使用者应承担主要责任。这种责任归属的不确定性，不仅给受害者权益保障带来困难，也影响了法律的有效实施和社会的公平正义。

2. 道德弱化与武器化
   ：人工智能技术被用于军事或恶意目的时，可能突破人类伦理底线。在战争中，自主武器系统的使用可能导致无辜平民伤亡，且由于其决策过程缺乏人类的道德判断，可能引发更多的人道主义灾难。此外，人工智能还可能被用于网络攻击、虚假信息传播等恶意活动，破坏社会秩序和稳定。

3. 对教育与就业的冲击
   ：人工智能便捷性提升，学生借助机器完成作业、论文，影响教育学习基本方法，青少年与人工智能广泛互动可能带来心理健康风险。同时，人工智能对就业的冲击不仅体现在数字化替代，还冲击艺术、咨询、教育等领域专业人员，加速教育投入折旧，引发进一步就业替代冲击。

二、人工智能伦理风险的根源探究

（一）技术局限性

1. 模型架构与算法缺陷
   ：当前人工智能多基于深度学习，存在数据依赖强、可解释性差等问题。复杂的神经网络结构使模型内部工作机制难以理解，无法有效控制输出结果的合理性。例如，在图像识别任务中，模型可能因对某些特征的过度学习而出现误判，且无法向用户解释决策依据。

2. 训练数据质量问题
   ：数据采集不规范、标注不准确、缺乏多样性等问题普遍存在。训练数据集中若某类群体样本过少，会导致模型对该群体的预测准确性大幅降低，从而产生偏见和歧视性结果。在招聘筛选模型中，因训练数据多来自男性主导岗位，可能导致女性候选人被错误过滤的概率增加。

（二）法律与监管滞后

1. 法律法规不完善
   ：现有法律体系对人工智能的伦理规范存在诸多空白，如 AI 生成内容的版权归属、责任界定等问题尚未明确，无法有效约束不当行为。这使得一些企业和开发者在利用人工智能技术时缺乏明确的法律指引，容易引发伦理风险。

2. 监管机制不健全
   ：人工智能技术发展迅速，跨领域、跨地域的应用特点使得监管协同困难，监管技术手段也相对落后，难以实时监测和处理伦理风险事件。不同国家和地区在人工智能监管政策上存在差异，导致跨国企业在全球运营中可能利用监管漏洞规避责任。

（三）企业与开发者因素

1. 利益驱动优先
   ：部分企业为追求商业利益，忽视伦理风险防控，优先考虑技术快速落地和市场推广，导致伦理问题暴露后才被动应对。一些企业为降低成本，在数据收集和使用过程中未充分保护用户隐私，引发数据泄露等风险。

2. 伦理意识淡薄
   ：开发者对伦理风险认识不足，缺乏系统的伦理培训，在模型设计和开发过程中未充分考虑伦理因素。他们往往更关注技术性能和功能实现，而忽视了技术应用可能带来的社会和伦理影响。

三、应对人工智能伦理风险的策略探讨

（一）技术优化与创新

1. 提升算法可解释性
   ：研发可解释的人工智能算法，使模型的决策过程和依据能够被人类理解。例如，采用可视化技术展示算法的推理路径，为用户提供决策解释，增强用户对人工智能系统的信任。

2. 加强数据治理
   ：规范数据采集、标注和使用流程，确保数据的准确性、多样性和公正性。建立数据质量评估机制，对训练数据进行严格筛选和预处理，减少数据偏见和噪声。同时，加强数据加密和安全存储，保护用户隐私。

3. 发展可信 AI 技术
   ：研究可验证、可追溯的 AI 技术，增强模型可信度。通过引入区块链技术，实现数据和算法的可追溯，确保人工智能系统的行为符合伦理规范。

（二）完善法律与监管体系

1. 健全法律法规
   ：加快制定和完善人工智能相关法律法规，明确 AI 生成内容的版权归属、责任界定、数据保护等方面的法律规范，为人工智能的发展和应用提供法律保障。

2. 强化监管协同
   ：建立跨部门、跨领域、跨地域的协同监管机制，加强政府、企业、科研机构和社会组织之间的合作，形成监管合力。利用大数据、人工智能等技术手段提升监管效能，实现对人工智能伦理风险的实时监测和预警。

3. 推动国际合作
   ：在全球范围内加强人工智能伦理监管的国际合作，共同制定统一的伦理准则和监管标准，避免因国家和地区间的监管差异导致的风险外溢。通过国际合作，促进技术交流与共享，共同应对全球性的人工智能伦理挑战。

（三）加强企业与开发者责任意识

1. 建立伦理审查机制
   ：企业和开发者应建立内部伦理审查机制，在项目立项、开发、测试和部署等各个环节进行伦理评估，确保技术应用符合伦理规范。伦理审查委员会可由技术专家、伦理学家、法律专家和社会公众代表组成，对人工智能项目进行全面审查。

2. 开展伦理培训
   ：加强对企业员工和开发者的伦理培训，提高其伦理意识和责任感。培训内容包括人工智能伦理原则、法律法规、案例分析等，使他们在技术研发和应用过程中能够自觉遵守伦理规范。

3. 树立正确价值观
   ：企业应树立正确的商业价值观，将伦理责任纳入企业战略和文化建设中，追求技术创新与社会价值的统一。在追求经济效益的同时，充分考虑人工智能技术对社会、环境和人类福祉的影响，积极履行社会责任。

（四）提升公众认知与参与

1. 加强科普教育
   ：通过多种渠道和形式，加强对公众的人工智能科普教育，提高公众对人工智能技术及其伦理风险的认知水平。开展科普讲座、展览、线上课程等活动，普及人工智能知识和伦理观念，增强公众的风险意识和辨别能力。

2. 鼓励公众参与
   ：建立公众参与机制，鼓励公众对人工智能的发展和应用提出意见和建议。通过听证会、问卷调查、在线论坛等方式，收集公众的声音，使人工智能技术的发展更加符合公众利益和社会需求。

3. 培育伦理文化
   ：在全社会培育人工智能伦理文化，营造重视伦理道德的社会氛围。通过媒体宣传、文化活动等方式，传播人工智能伦理理念，引导公众树立正确的价值观和使用态度。

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