我国人工智能伦理治理现实挑战与应对策略研究

我国人工智能伦理治理现实挑战

与应对策略研究

刘建涵

一、引言

当前，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能正以前所未有的广度和深度融入人类生产生活的各环节，成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为具有显著溢出效应和底层赋能属性的战略性通用技术，人工智能不仅是重塑全球创新版图、重构经济社会运行逻辑的关键变量，更是我国培育发展新质生产力、实现高质量发展的战略引擎。全面推进人工智能技术的研发与应用，对于提升国家综合竞争力、抢占未来科技制高点具有不可替代的重要作用。

但与此同时，颠覆性技术的演进往往伴随着内生风险的积聚。人工智能在推动生产力跃升的同时，也引发了隐私侵犯、算法黑箱、深度伪造等一系列深刻且复杂的伦理问题。更为严峻的是，人工智能技术具备高度的非线性涌现能力与跨领域渗透特征，使得单一场景下的技术偏差极易沿产业链和信息链快速传导。一旦伦理治理滞后或应对失当，这些风险不仅会加剧数字鸿沟与社会不公，更可能引发大范围的公众信任危机，诱发系统性风险。因此，高度重视并妥善解决人工智能发展带来的伦理挑战，已成为护航人工智能健康有序发展的当务之急。

目前，学术界与实务界已对人工智能伦理风险的表现形式与应对方式进行了丰富探讨。但多聚焦于伦理原则的探讨，或局限于单一维度的伦理纠偏，鲜有研究从主体视角系统探究人工智能伦理治理制度体系应如何科学构建。基于此，本文从治理主体视角切入，深入剖析政府、企业、第三方机构以及社会公众在伦理治理生态中的角色定位、现实困境与行为逻辑。

二、我国人工智能伦理治理现状

我国坚持统筹人工智能发展和安全，不断积极探索并完善符合国情的人工智能科技伦理治理体系，已初步构建起以政府为主导、以企业为主体、以第三方机构为支撑、以社会公众为基础的“四位一体”人工智能科技伦理治理新格局。

（一）政府领航，完善顶层设计

一是出台伦理规范，引导科技向善。2019年国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》提出框架指南，2021年发布《新一代人工智能伦理规范》明确将伦理融入全生命周期，并针对管理、研发等环节提出6项基本要求和4方面特定规范。二是完善政策文件，强化顶层设计。2022年施行的新版《科技进步法》强化了伦理治理的法律支撑，同年印发的《关于加强科技伦理治理的意见》作为我国首个国家级指导性文件，对科技伦理治理作出系统部署，构建了治理基本模式与监管框架。三是建立组织架构，完善治理体系。例如，国家卫生健康委的分级审查监管网络、教育部设立专门委员会、工业和信息化部成立科技伦理委员会，以及湖南、浙江等多省市组建地方伦理委员会。四是出台审查办法，健全约束机制。科技部等十部门联合印发《科技伦理审查办法（试行）》规范审查标准；人工智能领域则由工信部等多部门于2025年起草《人工智能科技伦理管理服务办法（试行）》强化支持与服务；国家科技伦理委员会相继发布脑机接口、虚拟现实、驾驶自动化等领域的专门伦理指引，防范前沿科技伦理风险。

（二）企业履责，夯实实践根基

一是提高重视程度，科技伦理意识进一步增强。腾讯、商汤、华为、阿里巴巴、百度等大型企业先后确立了“可知可控”“以人为本”“平衡发展”等AI伦理原则；同时，对内通过开发培训课程、组织研讨会等形式提升员工伦理素养。二是健全管理体系，落实科技伦理职责。阿里巴巴、百度等企业相继由首席技术官或高管牵头成立科技伦理委员会，华为和商汤也设立了专职治理机构或审核工作组；企业还将伦理治理深度融入产品研发全流程，如华为将相关要求嵌入集成开发与业务流程；商汤建立了全生命周期的风险分级分类管理及评估审查流程；阿里巴巴构建了基于个案研判与类案参照的动态风险控制机制。三是研发治理工具，推动伦理治理工程化。例如，商汤开发了敏感信息脱敏、“数据沙箱”、模型体检及鲁棒数字水印等一系列流程工具；百度推出TrustAI有效解决数据偏差等公平性问题。

（三）机构聚“智”，构建支撑网络

一是深化理论研究，创新伦理评估工具。多所高校、研究机构深化AI安全风险研究，例如，复旦大学针对国内外基础大模型开展安全评测，前瞻性地发现特定智能体能在无干预下实现自我复制，引发国际知名媒体的千万次讨论，极大提升了全球对AI灾难性风险的关注度；北京前瞻人工智能安全与治理研究院于2025年发布“灵度”评估平台，依托结构化知识库与自动化检测技术，精准识别AI产品技术方案的潜在伦理问题。二是主导标准制定，推进体系认证试点。国家AI标准化总体组、全国信标委发布《人工智能伦理治理标准化指南》，中国信通院联合业界在工业和信息化部人工智能标准化技术委员会立项多项关键标准；同时，国家市场监管总局认证认可技术研究中心牵头开展“科技伦理（审查）委员会管理体系认证”试点。三是加强宣传教育，倡导行业伦理自律。中国AI学会及相关联盟通过论坛和倡议推动行业共治，中国人工智能产业发展联盟专门成立科技伦理工作组，积极推动政产学研各界在理论宣贯与典型案例上的协作，共同应对行业伦理挑战。

（四）公众参与，厚植社会土壤

一是加强科普宣传，提升全民参与意识。我国媒体、科研机构与科技企业积极联动，通过通俗易懂的传播方式向社会公众普及人工智能伦理与安全知识，让复杂的算法黑箱变得清晰明了，有效提升了公众对科技向善的认知度和伦理监督意识。二是深化教育普及，筑牢意识培养防线。教育部于2025年5月正式发布《中小学人工智能通识教育指南》与《中小学生成式人工智能使用指南》，将安全与伦理要求深度融入基础课程体系，明确严禁学生直接复制AI内容作为作业或考试答案，并严格限制在创造性任务中的滥用行为，从小培养青少年的正确技术观。

三、我国人工智能伦理治理面临四方面现实挑战

（一）部门职能交叉制约政策合力

一是概念界定模糊，治理职能存在交叉重叠。当前，业界与学界对“科技伦理”的内涵与外延尚未形成绝对清晰的共识，导致伦理治理与数据治理、内容生态治理、大模型安全评估等维度的边界不够明晰，相关管理部门在出台标准规范时往往在内容上产生交织与重叠，增加了监管的复杂性。二是垂直领域分治，行业应用缺乏统筹合力。随着人工智能技术向实体经济加速渗透，其在教育、医疗、金融、交通等关键领域的应用日益广泛，但目前的伦理治理多由各行业主管部门“分而治之”，尚未形成跨部门的协同监管合力与信息共享机制，容易出现监管盲区或标准不一的问题。三是风险规制偏多，科技向善正向激励不足。现行的人工智能伦理相关政策文件多以风险防控的硬性手段为主，但针对企业主动践行“AI向善”、研发普惠性公益性产品的正向激励、税收优惠或补贴等软性引导措施相对匮乏，难以充分调动经营主体的主动性。

（二）企业认知局限导致自治缺位

一是伦理认知存在偏差，误将“伦理治理”降格为“底线合规”。多数企业对AI伦理的理解仍停留在“合规不出事”的被动防御层面，未能深刻认识到“主动向善”所能带来的品牌溢价、商业机遇与长远社会效益，导致其在研发公益类、普惠类等能增进人类福祉的AI产品时缺乏内在动力。二是自治行动大面积缺位，内部审查机制难以落实。除少数头部企业外，国内大部分大型企业及绝大多数中小企业尚未建立专职的科技伦理管理体系。部分企业对设立审查委员会的流程不甚了解，或担忧严格的伦理审查会掣肘技术迭代、拖慢产品上市进程；同时，部分初创大模型企业受限于初创期规模（平均法务人员仅1至2名），客观上难以抽调资源系统开展伦理治理工作。三是治理技术创新滞后，开源工具生态尚未建立。部分生成式AI的伦理风险（如大模型的可解释性弱、算法偏见与公平性问题）由技术底层逻辑决定，必须依靠强大的技术工具进行“以技治技”。相较于国际头部企业已具备成熟的治理框架与工具，国内AI伦理治理的开源工具仍然较少，相关防范技术亟待探索积累，且行业技术共享生态尚未成型。

（三）机构支撑不足导致行业规则不健全

一是通用与垂直标准双重缺位，难以融入业务闭环。在通用领域，我国目前仍缺乏类似美国国家标准与技术研究院（NIST）《人工智能风险管理框架》那样符合本土国情、涵盖风险分类分级指引的系统性评估标准，导致企业在模型研发工作流和市场拓展中缺乏可操作的执行准则；在垂直应用领域，尽管我国智能医疗、金融、自动驾驶等场景发展迅猛，但相较于新加坡等国家已出台详细的医疗AI指南，我国具体行业场景下的伦理使用标准和规范性指引仍存在较大空白。二是权威测评体系缺位，第三方认证推广受阻。一套成熟的伦理治理体系离不开客观公正的第三方评价，但我国目前仍缺乏在国际上具有广泛公信力与权威性的人工智能第三方伦理测评标准与认证体系。

（四）公众素养欠缺阻碍深度参与

一是群体素养整体欠缺，底层伦理信仰亟待夯实。伦理问题产生的根源往往不仅在于技术本身，更在于研发与使用技术的“人”。一方面，部分从事AI技术研发的工程师，由于缺乏系统的伦理学培训，单纯追求技术性能而忽视了人文关怀，导致源头防线不牢；另一方面，普通民众由于对AI底层运行逻辑缺乏科学了解，在面对技术带来的社会变革时，极易产生误解与盲目恐慌。二是舆论传播过度聚焦风险，“科技向善”共识尚未成型。当前社会公众对人工智能的认知，多被引向算法歧视、就业岗位替代、个人隐私泄露等负面风险领域，而对其在环境保护、精准扶贫、智慧养老等维度发挥的积极作用了解甚微。

四、构建多元共治的人工智能伦理治理体系

（一）强化顶层设计协同，构建敏捷治理新框架

一是加强跨部门协同，推动伦理与安全治理衔接。明确人工智能伦理治理在国家科技安全与数字治理大局中的核心定位，推动科技部、工信部、网信办等相关监管部门紧密协作。理顺伦理审查机制与企业现有的数据分级分类、算法合规备案等监管流程的内在逻辑关系，强化事前事中事后的全链条监管合力，避免多头管理与监管盲区。二是完善宏观监管框架，建立多部门敏捷协同机制。秉持包容审慎的监管态度，积极探索具有弹性的科技伦理敏捷治理新模式，将伦理监管要求贯穿于人工智能研发、测试、上线的全生命周期。三是出台正向激励政策，定向激发“AI向善”创新活力。旗帜鲜明地提出具有中国特色的“AI向善”重点发展领域，如助力可持续发展、生态环境保护、缩小数字鸿沟及改善弱势群体民生等。探索设立“人工智能伦理”国家级科研专项资金，定向支持向善技术的研发；探索对深耕社会公益领域的中小人工智能企业给予税收减免；在各级政府采购中，优先纳入利用人工智能技术解决公共问题、提供普惠服务的产品和解决方案。

（二）压实微观主体责任，督促企业健全内控体系

一是引导建立伦理审查架构，强化内部合规约束。加速出台相关指导意见，重点督促涉足生物识别、自动驾驶等敏感和高风险领域研发的企业，率先设立由首席技术官牵头的专职科技伦理委员会。指导企业建立涵盖风险自查、评估及跟踪干预的内部配套制度，从源头对技术开发可能诱发的偏见歧视、隐私泄露等风险进行前置监控。二是督促落实常态化培训，筑牢一线研发防线。将伦理素养作为企业合规监管的重要考核指标，督促人工智能企业建立针对一线科研开发人员的常态化伦理教育与培训体系。引导企业将科技伦理指标纳入日常绩效考核与研发红线之中，切实增强技术团队的底线意识，确保企业内部始终具备足够的伦理素养去审核并驾驭复杂的智能算法模型。三是鼓励研发伦理治理工具，推动“以技治技”落地。鼓励有技术实力的头部人工智能企业承担社会责任，面向实际业务和复杂应用场景加速开发科技伦理治理技术平台。出台相关扶持政策，支持企业利用算法可解释性、隐私计算等前沿技术手段化解数据要素流通风险，推动伦理治理从文本规范走向工程化落地。

（三）加大机构培育力度，夯实行业标准与支撑服务

一是推动加速研制审查细则，填补垂直领域标准空白。加大对科研院所、行业协会及标准化组织的统筹规划与定向委托，推动其加速牵头研制具备强实操性的人工智能伦理审查工作指引。指导相关机构针对“AI+教育”“AI+医疗”等伦理风险极易突发的特定场景，优先立项开展风险评估模型、分级分类标准等细化规范研究，尽早出台可落地、可执行的行业性伦理使用指南。二是支持搭建公共服务平台，强化审查与培训赋能。通过专项资金引导或政企合作模式，积极推动跨部门、跨行业的科技伦理公共服务平台建设。支持国家权威认证机构或行业联盟牵头组建公共的人工智能科技伦理审查中心，专门为资源相对匮乏的中小初创企业提供低成本的伦理审查指导、业务培训及专家复核等一站式综合服务保障。三是引导培育开源治理生态，促进技术工具行业共享。出台配套指导政策，大力支持国内人工智能治理开源社区的建设与长效运营。引导并汇聚政、产、学、研各界力量，共同研发高质量的人工智能科技伦理评估体系和技术监测工具，鼓励科研机构与头部企业将优秀的治理工具、测试数据集实现全面开源开放，切实降低全行业的合规成本。

（四）厚植社会伦理土壤，构建多元共治监督网络

一是统筹推进全学段伦理教育，提升全民底线认知。严格落实生成式大模型使用相关指南，在中小学基础教育中深入融入科技伦理基本原则与红线底线，从小树立正确的“技术价值观”。指导高等院校紧密结合教学实践，加快将人工智能与大数据伦理作为相关理工科专业的必修核心课程，并适时纳入国家卓越数字人才培养的必备教学计划。二是拓宽公众舆论宣发渠道，凝聚“科技向善”社会共识。政府相关部门应依托“全国科普月”“科技活动周”等重要契机，统筹主流媒体与新兴媒体的矩阵传播优势。指导各类媒体以群众喜闻乐见、通俗易懂的图文视频形式，广泛宣传人工智能赋能社会的成功案例，有效消除公众的认知盲区与盲目恐慌，培育包容、理性的社会舆论环境。三是指导建立畅通的反馈机制，激发社会监督正向合力。制定并完善相关管理办法，明确要求人工智能产品及服务提供商必须在产品端建立显眼、便捷的用户伦理风险反馈通道。同时，推动政府监管部门与行业自律组织设立统一的伦理违规投诉热线或线上举报平台，构建完善的线索核查机制，鼓励普通公众、新闻媒体对技术滥用行为进行持续监督，形成全社会积极发声、多元共治的优良监督生态。

五、结语

人工智能作为重塑未来经济社会的重要引擎，其技术红利的全面释放必须以坚实的伦理安全为底座。本文立足于多维治理主体的视角，系统剖析了人工智能在演进过程中衍生的典型伦理困境与潜在系统性风险，并探讨建立一个多方协同的伦理治理制度框架。破解人工智能伦理难题，无法单凭后置的技术修补或空泛的原则宣导，而必须通过厘清权责边界，构建起政府敏捷监管与引导、企业全生命周期履责、第三方机构专业支撑、社会公众广泛参与的多元协同共治生态。面向未来，随着通用人工智能时代的加速到来，伦理治理必将是一项动态演进的复杂系统工程。只有加快完善包容审慎的伦理治理体系，切实将“科技向善”理念融入技术研发与应用的全链条，才能在有效防范化解社会风险的同时，护航人工智能高质量发展，为我国在全球数字治理博弈中占据战略主动提供坚实保障。

（作者为国家发展改革委体改所助理研究员、博士）

（选自《中国经贸导刊》2026年7月上）