《新一代人工智能伦理规范》发布
9月25日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》(以下简称《伦理规范》)，旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。
《伦理规范》经过专题调研、集中起草、意见征询等环节，充分考虑当前社会各界有关隐私、偏见、歧视、公平等伦理关切，包括总则、特定活动伦理规范和组织实施等内容。《伦理规范》提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求。同时，提出人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体伦理要求。《伦理规范》全文如下：
新一代人工智能伦理规范为深入贯彻《新一代人工智能发展规划》，细化落实《新一代人工智能治理原则》，增强全社会的人工智能伦理意识与行为自觉，积极引导负责任的人工智能研发与应用活动，促进人工智能健康发展，制定本规范。
第一章 总则
第一条 本规范旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。
第二条 本规范适用于从事人工智能管理、研发、供应、使用等相关活动的自然人、法人和其他相关机构等。（一）管理活动主要指人工智能相关的战略规划、政策法规和技术标准制定实施，资源配置以及监督审查等。（二）研发活动主要指人工智能相关的科学研究、技术开发、产品研制等。（三）供应活动主要指人工智能产品与服务相关的生产、运营、销售等。（四）使用活动主要指人工智能产品与服务相关的采购、消费、操作等。
第三条 人工智能各类活动应遵循以下基本伦理规范。（一）增进人类福祉。坚持以人为本，遵循人类共同价值观，尊重人权和人类根本利益诉求，遵守国家或地区伦理道德。坚持公共利益优先，促进人机和谐友好，改善民生，增强获得感幸福感，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体。（二）促进公平公正。坚持普惠性和包容性，切实保护各相关主体合法权益，推动全社会公平共享人工智能带来的益处，促进社会公平正义和机会均等。在提供人工智能产品和服务时，应充分尊重和帮助弱势群体、特殊群体，并根据需要提供相应替代方案。（三）保护隐私安全。充分尊重个人信息知情、同意等权利，依照合法、正当、必要和诚信原则处理个人信息，保障个人隐私与数据安全，不得损害个人合法数据权益，不得以窃取、篡改、泄露等方式非法收集利用个人信息，不得侵害个人隐私权。（四）确保可控可信。保障人类拥有充分自主决策权，有权选择是否接受人工智能提供的服务，有权随时退出与人工智能的交互，有权随时中止人工智能系统的运行，确保人工智能始终处于人类控制之下。（五）强化责任担当。坚持人类是最终责任主体，明确利益相关者的责任，全面增强责任意识，在人工智能全生命周期各环节自省自律，建立人工智能问责机制，不回避责任审查，不逃避应负责任。（六）提升伦理素养。积极学习和普及人工智能伦理知识，客观认识伦理问题，不低估不夸大伦理风险。主动开展或参与人工智能伦理问题讨论，深入推动人工智能伦理治理实践，提升应对能力。
第四条 人工智能特定活动应遵守的伦理规范包括管理规范、研发规范、供应规范和使用规范。
第二章 管理规范
第五条 推动敏捷治理。尊重人工智能发展规律，充分认识人工智能的潜力与局限，持续优化治理机制和方式，在战略决策、制度建设、资源配置过程中，不脱离实际、不急功近利，有序推动人工智能健康和可持续发展。
第六条 积极实践示范。遵守人工智能相关法规、政策和标准，主动将人工智能伦理道德融入管理全过程，率先成为人工智能伦理治理的实践者和推动者，及时总结推广人工智能治理经验，积极回应社会对人工智能的伦理关切。
第七条 正确行权用权。明确人工智能相关管理活动的职责和权力边界，规范权力运行条件和程序。充分尊重并保障相关主体的隐私、自由、尊严、安全等权利及其他合法权益，禁止权力不当行使对自然人、法人和其他组织合法权益造成侵害。
第八条 加强风险防范。增强底线思维和风险意识，加强人工智能发展的潜在风险研判，及时开展系统的风险监测和评估，建立有效的风险预警机制，提升人工智能伦理风险管控和处置能力。
第九条 促进包容开放。充分重视人工智能各利益相关主体的权益与诉求，鼓励应用多样化的人工智能技术解决经济社会发展实际问题，鼓励跨学科、跨领域、跨地区、跨国界的交流与合作，推动形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范。
第三章 研发规范
第十条 强化自律意识。加强人工智能研发相关活动的自我约束，主动将人工智能伦理道德融入技术研发各环节，自觉开展自我审查，加强自我管理，不从事违背伦理道德的人工智能研发。
第十一条 提升数据质量。在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节，严格遵守数据相关法律、标准与规范，提升数据的完整性、及时性、一致性、规范性和准确性等。
第十二条 增强安全透明。在算法设计、实现、应用等环节，提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性，增强人工智能系统的韧性、自适应性和抗干扰能力，逐步实现可验证、可审核、可监督、可追溯、可预测、可信赖。
第十三条 避免偏见歧视。在数据采集和算法开发中，加强伦理审查，充分考虑差异化诉求，避免可能存在的数据与算法偏见，努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性。
第四章 供应规范
第十四条 尊重市场规则。严格遵守市场准入、竞争、交易等活动的各种规章制度，积极维护市场秩序，营造有利于人工智能发展的市场环境，不得以数据垄断、平台垄断等破坏市场有序竞争，禁止以任何手段侵犯其他主体的知识产权。
第十五条 加强质量管控。强化人工智能产品与服务的质量监测和使用评估，避免因设计和产品缺陷等问题导致的人身安全、财产安全、用户隐私等侵害，不得经营、销售或提供不符合质量标准的产品与服务。
第十六条 保障用户权益。在产品与服务中使用人工智能技术应明确告知用户，应标识人工智能产品与服务的功能与局限，保障用户知情、同意等权利。为用户选择使用或退出人工智能模式提供简便易懂的解决方案，不得为用户平等使用人工智能设置障碍。
第十七条 强化应急保障。研究制定应急机制和损失补偿方案或措施，及时监测人工智能系统，及时响应和处理用户的反馈信息，及时防范系统性故障，随时准备协助相关主体依法依规对人工智能系统进行干预，减少损失，规避风险。
第五章 使用规范
第十八条 提倡善意使用。加强人工智能产品与服务使用前的论证和评估，充分了解人工智能产品与服务带来的益处，充分考虑各利益相关主体的合法权益，更好促进经济繁荣、社会进步和可持续发展。
第十九条 避免误用滥用。充分了解人工智能产品与服务的适用范围和负面影响，切实尊重相关主体不使用人工智能产品或服务的权利，避免不当使用和滥用人工智能产品与服务，避免非故意造成对他人合法权益的损害。
第二十条 禁止违规恶用。禁止使用不符合法律法规、伦理道德和标准规范的人工智能产品与服务，禁止使用人工智能产品与服务从事不法活动，严禁危害国家安全、公共安全和生产安全，严禁损害社会公共利益等。
第二十一条 及时主动反馈。积极参与人工智能伦理治理实践，对使用人工智能产品与服务过程中发现的技术安全漏洞、政策法规真空、监管滞后等问题，应及时向相关主体反馈，并协助解决。
第二十二条 提高使用能力。积极学习人工智能相关知识，主动掌握人工智能产品与服务的运营、维护、应急处置等各使用环节所需技能，确保人工智能产品与服务安全使用和高效利用。
第六章 组织实施
第二十三条 本规范由国家新一代人工智能治理专业委员会发布，并负责解释和指导实施。
第二十四条 各级管理部门、企业、高校、科研院所、协会学会和其他相关机构可依据本规范，结合实际需求，制订更为具体的伦理规范和相关措施。
第二十五条 本规范自公布之日起施行，并根据经济社会发展需求和人工智能发展情况适时修订。
国家新一代人工智能治理专业委员会
2021年9月25日
人工智能的伦理挑战与科学应对
【光明青年论坛】
编者按
2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险”。在中国式现代化进程中，人工智能的技术革新是助推我国科技创新的重要力量之一。作为最具代表性的颠覆性技术，人工智能在给人类社会带来潜在巨大发展红利的同时，其不确定性也会带来诸多全球性挑战，引发重大的伦理关切。习近平总书记高度关注人工智能等新兴科技的发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域的治理能力”，“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能的伦理挑战与科学应对展开讨论，并邀请专家予以点评，以期引发学界的更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。
与谈人
彭家锋 中国人民大学哲学院博士生
虞昊 华东师范大学政治与国际关系学院博士生
邓玉龙 南京师范大学哲学系博士生
主持人
刘永谋 中国人民大学哲学院教授、国家发展与战略研究院研究员
1.机遇与挑战并存的人工智能
主持人：新技术革命方兴未艾，以人工智能等为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”相融合的万物智能互联时代。请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来什么样的机遇？
彭家锋：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术蓬勃兴起，对人类社会的方方面面产生深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。在此过程中，存在许多重大历史机遇需要我们把握。就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在助推社会治理的治理理念、治理方式、治理效能等方面的变革，将传统技术治理提升至智能化新阶段，呈现出“智能治理的综合”趋势。智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现出四个方面的特征：一是治理融合化，即促进各种智能技术与其他治理技术相互融合，大幅度提升智能社会的治理水平；二是治理数据化，即以日益增长的海量数据为基础，通过对数据映射出来的“数字世界”进行社会计算，实现治理目标；三是治理精准化，即发挥智能技术强大的感知能力、传输能力和计算能力，将传统的粗放治理转变为精准治理；四是治理算法化，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化的算法决策扩展到更多的决策活动中，从而提高决策质量。
虞昊：人工智能有助于反思人类社会得以建立与发展的基础。随着分析式AI向着生成式AI不断演变，尤其是生成式AI初步展现出判别问题、分析情感、展开对话、创作内容等越来越具有人类特征的功能，原本属于人类的领域正被人工智能以另一套由“0”与“1”构成的计算机语言逐步侵蚀。这既是对人类社会的冲击，也势必会在更加平等的开放性框架中增强人类的主体性，促进人类社会进一步发展。
邓玉龙：总体来说，以人工智能为代表的新科技发展，显著提升了社会生产力。例如，生成式AI不但能完成传统AI的分析、判断工作，还能进一步学习并完成分析式AI无法从事的创造性工作。从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。具体表现在：一是刺激劳动形态的转化。人工智能高效承担大量的基础机械性劳动，人类劳动则向高阶的创造性劳动转化，由此引发社会层面的劳动结构转型、升级，并且以人工智能为中介，社会范围内的劳动整合、协调能力也实现升级。二是促进劳动场域的重构。随着劳动形态的转化和劳动的社会化扩展，人工智能将劳动从固定场域中解放出来，人类劳动的灵活性增加。相比于创造性劳动，机械性劳动更加受到空间和时间的制约，而在人工智能从技术层面替代更低边际成本的基础性劳动之后，人类劳动空间和时间的自由性实现跃迁。三是对主体的发展提出了更高要求，尤其是对主体适应社会发展提出了更高要求。人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展需要，也对教育提出更高要求，教育模式和教育内容需要更契合科技发展的水平，培养更加全面发展的人才。
主持人：人工智能的一系列产物在给人们带来生活便利的同时，也一定程度上引起大家对其可能引发的伦理挑战的警惕。一些人关注人工智能的风险问题，对人工智能的推进有些焦虑。如何看待这种警惕和焦虑？
虞昊：人工智能的风险以及由此带来的焦虑，是完全可以理解的。但我们无法返回一个没有人工智能的世界，人工智能已然深度介入人类社会，试图遏制人工智能的推进只能是螳臂当车。同时我们对人工智能的发展也不能放任不管，无视甚至于压制人工智能的推进只能是掩耳盗铃。因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探求解决方案，在人工智能带来的风险中寻求危中之机。
邓玉龙：我们应正确看待这种焦虑。要看到，焦虑有其积极的意义，它体现人类的忧患意识，催生对人工智能风险的预见性思考，提醒我们注意焦虑背后人工智能技术发展存在的问题。正确对待焦虑有助于积极采取措施防范风险，辩证分析焦虑中先见性的思考，通过社会治理模式的升级化解风险问题。同时，仅有焦虑和恐惧是不够的，更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。从劳动的角度看，人工智能确实会取代部分人类劳动，推动劳动结构转型升级，让劳动向着碎片化、个体化方向发展，劳动者处于弱势地位，面临着“机器换人”的挑战。但是我们也应该理性认识到，人工智能不是对人类劳动能力的完全替代，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术的发展内化为自身能力，在更具创造性的劳动中实现自身价值。
彭家锋：任何技术的发明使用，不可避免地伴随着这样或那样的风险。人工智能技术自然也不例外，在其应用过程中，同样引发了诸如隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。因此，关注人工智能的风险问题，并由此对人工智能的推进产生焦虑，具有一定理论依据和现实基础。但更应当清醒地认识到，人工智能的某些相关风险可以提前得到规避，并不必然会发生；即便真的发生，也仍可不断寻求化解风险的有效手段。以个人隐私滥用风险为例，在治理过程中，虽然不可避免地会涉及个人数据收集和分析处理，但可以通过建立完整的规范和监管体系来保护个人隐私，降低滥用风险。
2.人工智能科技竞争的“伦理赛道”
主持人：习近平总书记在以视频方式出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。请谈谈“人工智能原则”应包含哪些内容？科技向善的文化理念对推动全球人工智能健康发展具有怎样的现实价值？
彭家锋：为应对人工智能等新科技快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强科技伦理治理的意见》，其中明确了“增进人类福祉”“尊重生命权利”“坚持公平公正”“合理控制风险”“保持公开透明”等五项科技伦理原则。我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化理念，根本目标是让科技发展更好地服务社会和人民，带来良好社会或社会公益的善。科技向善对推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面现实价值：一是塑造公众信任。公众对人工智能的信任很大程度上并不完全由相关风险程度决定，而是取决于公众的利益与价值是否得到足够重视。后者正是科技向善的内在要求。二是引领技术创新。科技向善的文化理念将在技术创新发展过程中发挥价值引领作用。三是促进全球合作。科技向善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”，各国在达成伦理共识的基础之上，能够建立互信，实现更加充分深入的国际合作。
虞昊：个人认为，人工智能原则也应包含非对抗与非失控的理念。非对抗意味着不应将人工智能视作人类社会的对抗性存在，人工智能已经成为人类社会的构成性要素，我们必须持更为开放的态度去面对人工智能。非失控意味着不应放弃对人工智能的伦理规范，应以智能的方式去规范加速发展的人工智能。如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展的情况下，科技向善的文化理念在推动全球人工智能健康发展中就变得极为重要。此处的“善”在国家治理层面即指向“善治”，而当人工智能的发展从国家范围扩展到全球范围，“善治”就在构建人类命运共同体的意义上拥有了更贴近现实的内涵。各国应摒弃冷战思维与零和博弈，基于善意与友谊共同思考人类作为整体如何在人工智能的冲击下通往全球性的“善治”。
邓玉龙：2019年欧盟发布《可信赖的人工智能伦理准则》，2021年中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《规范》）。与欧盟发布的伦理准则相比，《规范》体现了中国特色社会主义的制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。人工智能发展的根本目的是促进人的全面发展，因此，我以为，人工智能原则还应体现共享和有序发展的要求。共享，旨在防止人工智能的技术垄断。科技发展应该兼顾全体人民的利益，而不是服务于少数群体，由全体人民共享科技发展成果，推动全球科技水平的共同增长。有序发展，旨在防止人工智能技术的无序扩张。人工智能技术的发展最终是为了提升人的幸福感，推动科技有序发展能够促进人机和谐融合，有效预防潜在无序扩张的风险。
主持人：从规范层面来说，伦理反思对规范人工智能发展的作用主要体现在哪些方面？
彭家锋：近年来，世界各主要国家在人工智能领域竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展的战略层面。比如，美国陆续出台《国家人工智能研究和发展战略计划》（2016）和《关于维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》（2019）；欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018）和《人工智能白皮书》（2020）；中国也较早发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）。人工智能科技竞争的客观局面已然形成。在此背景下，如果忽视人工智能技术发展所带来的全球性风险与挑战，极有可能陷入技术赶超的竞争逻辑。因此，亟须规范人工智能的科技竞争，而倡导伦理反思或许就是一条可行之路。伦理反思的意义至少在于：一是设定伦理底线。人工智能技术的开发和应用需要遵循一些基本的价值理念和行为规范。只有守住伦理底线，才有可能避免颠覆性风险的发生。二是实现敏捷治理。伦理反思是一个动态、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的全生命周期。为了确保其始终服务于增进人类福祉和科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感性，以灵活、及时、有效的手段化解人工智能带来的各种伦理挑战，确保其在科技向善的道路上行稳致远，实现良性发展。
邓玉龙：人工智能科技竞争是为了促进科学技术发展，而科学技术发展的最终目的是推动人类社会的进步。人工智能科技竞争不应该仅包括技术竞争的单一维度，更不应该通过技术优势遏制他国的科技发展，而应该是在人工智能科技条件下的综合性竞争，通过良性竞争促进全球人工智能和全人类的共同发展。其中就应该包括社会治理竞争，通过社会治理保障社会公平，因而对社会中人与人关系的伦理反思构成人工智能科技竞争的有机组成部分。首先，伦理反思对人工智能科技竞争提出了更高的要求。人工智能的公平性、可信任性、可解释与透明度、安全性不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能科技竞争需要抢占的技术制高点。科技的发展是为了人的全面发展，因而人的发展内嵌于科技发展要求，伦理反思有助于防止工具主义的泛滥。其次，伦理反思为人工智能科技竞争提供价值引导。伦理反思注重保障人的权利，科技发展并不是社会发展中的唯一衡量因素，我们还应该关注其中多样性的因素，尤其注重保护特殊群体的利益，例如防止数据鸿沟等不良影响。伦理反思有助于实现人工智能的综合性健康发展。
3.人工智能安全与人的全面发展
主持人：科学探究一直以来都是人们认识世界和了解自身的重要认知方式，人工智能等信息产业的革命如何影响着人们的认知方式？
彭家锋：人工智能等信息产业的革命，促进了科学研究新范式——数据科学的诞生，进而对人们的认知方式产生深刻影响。数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科研范式。相较于传统科学，数据科学融合了统计和计算思维，通过人工智能等技术提供的海量数据、强大算法和算力，能够直接从数据中寻找相关关系、提取相关性或者预测性知识，进而产生一种基于相关性的科学思维模式。但这种相关性并不一定能够转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术确定的相关性中提取因果解释至关重要，而相关技术一般都缺乏必要的透明度和可解释性。数据科学更可能成为一种预测科学，但是预测并不是科学追求的唯一目标。通过揭示世界的潜在因果结构来解释和干预现象，也是科学的两个重要目标。因此，尽管数据科学能够通过分析大量数据生成相关性知识，却不能直接产生因果解释。对此，传统科学的可检验性假设方法和因果规律探求仍有其重要价值。数据科学并非取代传统科学，相反，两者将相互补充，共同成为人类探索世界的有效工具。
虞昊：显而易见的是，随着人工智能向着通用人工智能迈进，其能够为人们提供的教育资源、生活娱乐、工作讯息也越来越丰富，人们势必越来越依赖于通过与人工智能进行交互来获取外界信息。因此，当人工智能深度地构成人们认知世界的滤镜时，若不对人工智能本身具有重复性、同质性倾向的认知框架保持警醒，人工智能可能扭曲人们的认知方式直至影响人的主体创造性。
邓玉龙：以人工智能为代表的全新技术发展被称为第四次工业革命，其中最显著的特征就是机器与人类的深度融合，机器不再作为一种外在性的工具被人类使用，而是在与人类的深度关联中影响人类的认知方式。一方面，信息产业革命丰富了人类认知的联结方式。人工智能和大数据技术的发展促进人类的分析逻辑从因果关系扩展为相关关系，对相关关系的重视使人工智能可以从大数据而非小数据维度获取信息，为人类认知提供新的视角。按照传统人类认知方式的理解，因果关系要求关于世界的认知是确定性的，而这在数字时代的复杂性社会中很难实现。人工智能对相关关系的认知填补了这一缺失，允许我们在无法掌握确定信息但在掌握大量数据的条件下对未来趋势作出预测。另一方面，如果我们对人工智能等科技的输出结果和生成内容盲目信赖，将结果和内容与经验事实之间进行绝对等同的连接，误认为是事实的全部，那么我们就会丧失人文主义抽象反思的能力，对此我们应当保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。
主持人：如何调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系？
彭家锋：当人们逐渐将更多创造性工作交由人工智能完成，不免让人担忧人工智能是否将会威胁到人的主体创造性。从人机关系的角度来看，这种担忧是基于一种人机敌对论的视角，认为人工智能挤压了人的主体创造性空间，是替代逻辑的延续。但从人机协作的视角出发，将人工智能看作人的得力帮手，通过创造性地使用人工智能可以赋予人类更大的创造性空间。比如，在进行文字写作、多媒体脚本、程序代码、文稿翻译等工作时，可先由人工智能高水平地完成草稿工作，然后再由人类进行一些创造性的调整和发挥。此时人工智能生成的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入创造性活动之中。当然，要实现以上效果并非易事，不仅需要思想观念的转变，还应在制度安排、教育方式等方面作出相应调整。
虞昊：面对信息高度集成共享的人工智能，人有可能转变为算法的动物。试想下述场景：当依据人工智能展开行动变得足够便捷有效时，行动者便会倾向于采信人工智能，此时，看似是人类行动者基于自然语言在进行互动，实则是算法逻辑基于计算机语言在进行数字化运转。于是，人的主体创造性被侵蚀，人可能沦为算法动物。对此类情形，我们应该保持足够的清醒与警惕。
邓玉龙：人工智能技术生成的内容（AIGC）具有高度集成共享的特性，能够高效地对人类知识进行数据挖掘、信息生成。调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系，我们需做到如下几个方面：首先，需要通过人的创造性扩大AIGC数据库，当下AIGC主要是依赖于大语言模型，以大量的网络文本作为训练数据库生成的，通过人的创造性生成可以不局限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富度。其次，需要通过人的创造性为AIGC提供价值训练，通过人的创造性生成的价值立场、伦理法则等与AIGC的训练数据库相融合，从而建构可信赖、可持续的信息高度集成共享机制。最后，需要将人创造性生成的内容与AIGC共同作为人类知识的来源，人类知识的获得不能仅仅局限于AIGC，而是需要人发挥其主体创造性对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类无法被数据化的、经验性的知识与AIGC数据化的知识融合成为人类知识的来源。
（本版编辑张颖天整理）
中国社会科学杂志社
当前，人工智能被深度应用于社会的各个领域，推动了社会生产效率的整体提升。然而，作为一种具有开放性、颠覆性但又远未成熟的技术，人工智能在带来高效生产与便利生活的同时，不可避免地对现有伦理关系与社会结构造成冲击，且已引发不少伦理冲突与法律问题。在技术快速更新的时代，如何准确把握时代变迁的特质，深刻反思人工智能引发的伦理风险，提出具有针对性、前瞻性的应对策略，是摆在我们面前的重大时代课题。
技术伦理风险
技术是一把双刃剑，其在推动社会进步的同时，也在很大程度上带来了技术风险。人工智能技术也是如此。现阶段，人工智能的技术伦理风险主要体现在以下三个方面。
人工智能的设计风险。设计是人工智能的逻辑起点，设计者的主体价值通过设计被嵌入人工智能的底层逻辑之中。倘若人工智能设计者在设计之初，秉持错误的价值观或将相互冲突的道德准则嵌入人工智能之中，那么在实际运行的过程中便很有可能对使用者生命、财产安全等带来威胁。
人工智能的算法风险。算法是人工智能的核心要素，具备深度学习特性的人工智能算法能够在运行过程中自主调整操作参数和规则，形成“算法黑箱”，使决策过程不透明或难以解释，从而影响公民的知情权及监督权，造成传统监管的失效。人工智能算法可能在不易察觉或证明的情况下，利用算法歧视或算法合谋侵害消费者的正当权益，进而扰乱市场经济秩序和造成不公平竞争。近年来被广泛曝光的“大数据杀熟”，正是这一风险的具体体现。
人工智能的数据安全风险。隐私权是人的一项基本权利，隐私的保护是现代文明的重要体现。但在众多的人工智能应用中，海量的个人数据被采集、挖掘、利用，尤其是涉及个人生物体征、健康、家庭、出行等的敏感信息。公民的隐私保护面临巨大挑战，人工智能所引发的隐私泄露风险已被推到风口浪尖。而不少隐私泄露事件的发生，也在一定程度上加深了公众对人工智能广泛应用的担忧。隐私保护与人工智能的协调发展，已成为当前亟待解决的问题。
社会伦理挑战
人工智能不仅有着潜在的、不可忽视的技术伦理风险，伴随数字化的飞速发展，人工智能对现有社会结构及价值观念的冲击亦愈发明显。人类社会的基本价值，如尊严、公平、正义等，也正因此面临挑战。
人工智能的发展对人类道德主体性的挑战。2017年智能机器人索菲亚被授予沙特阿拉伯王国公民身份，这引发了许多人对人工智能挑战人类主体性的担忧。通常人被认为是唯一的道德主体，人的道德主体性的依据在于人的某些精神特点（如意识、思维）。当前，人工智能虽仍处于弱人工智能阶段，还无法形成自我意识，但是，智能机器人不仅在储存、传输、计算等多方面的能力超越了人脑，而且借助材料学等现代技术，智能机器人可能在外形上“比人更像人”，甚至拥有更丰富的情感（比如索菲亚能够模拟62种面部表情）。这样的智能机器人究竟是否是“人”？是否应确立为道德主体？如果赋予人工智能主体资格，那么其究竟是一种与人类对等的主体，还是一种被限制的主体？这些问题表明：人工智能对人类道德主体性的挑战，不只是电影小说中的浪漫想象，而是已日益成为一种现实风险。
人工智能的发展对社会整体公平正义的挑战。首先，人工智能的发展可能加剧社会的贫富差距。由于年龄、所在地区、从事行业、教育水平等的差异，人们接触人工智能的机会并不均等，实际使用人工智能的能力并不相同，这就造成了“数字鸿沟”现象。“数字鸿沟”与既有的城乡差别、工农差别、脑体差别等叠加在一起，进一步扩大了贫富差距，影响了社会发展的公平性。其次，人工智能的发展可能引发结构性失业大潮。由于智能机器相较于人类工人有着稳定、高效等优势，越来越多的人类工人正在被智能机器所取代，成为赫拉利（YuvalNoahHarari）在《未来简史》中所谓的“无用阶级”。麦肯锡全球研究所的研究数据显示，到2030年，全球将有8亿人因工作流程的智能化、自动化而失去工作。虽然人工智能的发展也会带来新的工作岗位，但是由于“数字鸿沟”的存在，不少人并不能找到新的工作，结构性失业大潮可能汹涌而至。这将成为激化社会矛盾、破坏社会稳定、挑战社会公平正义的又一重大潜在风险。
应对防范策略
技术伦理风险与社会伦理挑战的图景展示表明，人工智能“安全、可靠、可控”的良性发展依然任重道远。对于人工智能风险、挑战的应对防范，事关未来社会的发展方向与人类整体的前途命运，需要我们运用哲学的反思、批判，作出审慎恰当的抉择。
确立人工智能发展的基本价值原则。面对风险、挑战，我们应当避免马尔库塞（HerbertMarcuse）所说的“技术拜物教”倾向，要将伦理、道德等价值要素纳入到人工智能发展的内在考量之中，尽快构建起具有广泛共识的人工智能伦理体系。应确立如下基本价值原则，作为建构人工智能伦理体系的“阿基米德支点”。一是人本原则。人工智能始终是“属人”的造物，是为增进人类的福祉和利益而被创造出来的。无论人工智能有多么接近“图灵奇点”，也不应改变其属人性。人本原则是人工智能研发、应用的最高价值原则。二是公正原则。人工智能的发展要以绝大多数人的根本利益为归趋，不能片面地遵循“资本的逻辑”与“技术的逻辑”，坐视“数字鸿沟”的扩大，而应当让每一个人都拥有平等接触、使用人工智能的机会，从而使绝大多数人都能从人工智能的发展与应用中受益。三是责任原则。明晰道德责任，对于防范和治理人工智能伦理风险具有重要意义。要加强人工智能设计、研发、应用和维护等各个环节的责任伦理建设，尤其要注意设计者、开发者的道义责任感培养，明确各方主体的权利、义务和责任，建立健全完备、有效的人工智能事故追究问责机制。
建立人工智能发展的具体伦理规范。在确立人工智能伦理基本原则的同时，还需要制定人工智能产品设计者、开发者及使用者的具体伦理规范与行为守则，从源头到下游进行规范与引导。针对人工智能的重点领域，要研究具体细化的伦理准则，形成具有可操作性的规范和建议。应当加强教育宣传，推动人工智能伦理规范共识的形成。进一步，可以将取得广泛共识的伦理规范嵌入于算法之中，避免人工智能运行过程中的“算法歧视”与“算法欺诈”问题。此外，要充分发挥伦理审查委员会及其相关组织的作用，持续修订完善《新一代人工智能伦理规范》，定期针对新业态、新应用评估伦理风险，促进人工智能伦理规范的与时俱进。
健全人工智能发展的制度保障体系。在社会层面，应加大对“数字弱势群体”的政策帮扶，如税收减免、财政补贴等，确保人工智能发展的共同富裕方向。面对可能到来的结构性失业问题，可以为劳动者提供持续的终身教育和职业培训。在法律层面，应积极推动《个人信息保护法》《数据安全法》的有效实施，建立对人工智能技术滥用与欺诈的处罚细则，逐步加快《人工智能法》的立法进程。在行业层面，应加强人工智能行业自律体系建设。建立并充分发挥伦理委员会的审议、监督作用，加强国际合作，推动人工智能行业发展朝着“安全、可靠、可控”的方向健康发展。
（作者单位：南京大学哲学系）
人工智能伦理问题的现状分析与对策
中国网/中国发展门户网讯 人工智能（AI）是第四次产业革命中的核心技术，得到了世界的高度重视。我国也围绕人工智能技术制定了一系列的发展规划和战略，大力推动了我国人工智能领域的发展。然而，人工智能技术在为经济发展与社会进步带来重大发展机遇的同时，也为伦理规范和社会法治带来了深刻挑战。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出“分三步走”的战略目标，掀起了人工智能新热潮，并明确提出要“加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架”。2018年，习近平总书记在主持中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行的集体学习时强调，要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，维护人民利益和国家安全，确保人工智能安全、可靠、可控。要整合多学科力量，加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。2019年，我国新一代人工智能发展规划推进办公室专门成立了新一代人工智能治理专业委员会，全面负责开展人工智能治理方面政策体系、法律法规和伦理规范研究和工作推进。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中专门强调要“探索建立无人驾驶、在线医疗、金融科技、智能配送等监管框架，完善相关法律法规和伦理审查规则”。这些均体现了我国对人工智能伦理及其治理的密切关注程度和积极推进决心，同时也突出了这一问题的重要性。
当前人工智能伦理问题
伦理是处理人与人之间关系、人与社会之间关系的道理和秩序规范。人类历史上，重大的科技发展往往带来生产力、生产关系及上层建筑的显著变化，成为划分时代的一项重要标准，也带来对社会伦理的深刻反思。人类社会于20世纪中后期进入信息时代后，信息技术伦理逐渐引起了广泛关注和研究，包括个人信息泄露、信息鸿沟、信息茧房、新型权力结构规制不足等。信息技术的高速变革发展，使得人类社会迅速迈向智能时代，其突出表现在带有认知、预测和决策功能的人工智能算法被日益广泛地应用在社会各个场景之中；前沿信息技术的综合运用，正逐渐发展形成一个万物可互联、万物可计算的新型硬件和数据资源网络，能够提供海量多源异构数据供人工智能算法分析处理；人工智能算法可直接控制物理设备，亦可为个人决策、群体决策乃至国家决策提供辅助支撑；人工智能可以运用于智慧家居、智慧交通、智慧医疗、智慧工厂、智慧农业、智慧金融等众多场景，还可能被用于武器和军事之中。然而，迈向智能时代的过程如此迅速，使得我们在传统的信息技术伦理秩序尚未建立完成的情况下，又迫切需要应对更加富有挑战性的人工智能伦理问题，积极构建智能社会的秩序。
计算机伦理学创始人 Moore将伦理智能体分为4类：伦理影响智能体（对社会和环境产生伦理影响）；隐式伦理智能体（通过特定软硬件内置安全等隐含的伦理设计）；显示伦理智能体（能根据情势的变化及其对伦理规范的理解采取合理行动）；完全伦理智能体（像人一样具有自由意志并能对各种情况做出伦理决策）。当前人工智能发展尚处在弱人工智能阶段，但也对社会和环境产生了一定的伦理影响。人们正在探索为人工智能内置伦理规则，以及通过伦理推理等使人工智能技术的实现中也包含有对伦理规则的理解。近年来，越来越多的人呼吁要赋予人工智能机器一定的道德主体地位，但机器能否成为完全伦理智能体存在巨大的争议。尽管当前人工智能在一些场景下的功能或行为与人类接近，但实则并不具有“自由意志”。从经典社会规范理论来看，是否能够成为规范意义上的“主体”来承担责任，并不取决于其功能，而是以“自由意志”为核心来构建的。黑格尔的《法哲学原理》即以自由意志为起点展开。因此，当前阶段对人工智能伦理问题的分析和解决路径构建应主要围绕着前3类伦理智能体开展，即将人工智能定性为工具而非主体。
当前阶段，人工智能既承继了之前信息技术的伦理问题，又因为深度学习等一些人工智能算法的不透明性、难解释性、自适应性、运用广泛等特征而具有新的特点，可能在基本人权、社会秩序、国家安全等诸多方面带来一系列伦理风险。例如：人工智能系统的缺陷和价值设定问题可能带来公民生命权、健康权的威胁。2018年，Uber自动驾驶汽车在美国亚利桑那州发生的致命事故并非传感器出现故障，而是由于 Uber在设计系统时出于对乘客舒适度的考虑，对人工智能算法识别为树叶、塑料袋之类的障碍物做出予以忽略的决定。人工智能算法在目标示范、算法歧视、训练数据中的偏失可能带来或扩大社会中的歧视，侵害公民的平等权。人工智能的滥用可能威胁公民隐私权、个人信息权。深度学习等复杂的人工智能算法会导致算法黑箱问题，使决策不透明或难以解释，从而影响公民知情权、程序正当及公民监督权。信息精准推送、自动化假新闻撰写和智能化定向传播、深度伪造等人工智能技术的滥用和误用可能导致信息茧房、虚假信息泛滥等问题，以及可能影响人们对重要新闻的获取和对公共议题的民主参与度；虚假新闻的精准推送还可能加大影响人们对事实的认识和观点，进而可能煽动民意、操纵商业市场和影响政治及国家政策。剑桥分析公司利用 Facebook上的数据对用户进行政治偏好分析，并据此进行定向信息推送来影响美国大选，这就是典型实例。人工智能算法可能在更不易于被察觉和证明的情况下，利用算法歧视，或通过算法合谋形成横向垄断协议或轴辐协议等方式，破坏市场竞争环境。算法决策在社会各领域的运用可能引起权力结构的变化，算法凭借其可以处理海量数据的技术优势和无所不在的信息系统中的嵌入优势，对人们的权益和自由产生显著影响。例如，银行信贷中通过算法进行信用评价将影响公民是否能获得贷款，刑事司法中通过算法进行社会危害性评估将影响是否进行审前羁押等，都是突出的体现。人工智能在工作场景中的滥用可能影响劳动者权益，并且人工智能对劳动者的替代可能引发大规模结构性失业的危机，带来劳动权或就业机会方面的风险。由于人工智能在社会生产生活的各个环节日益广泛应用，人工智能系统的漏洞、设计缺陷等安全风险，可能引发个人信息等数据泄露、工业生产线停止、交通瘫痪等社会问题，威胁金融安全、社会安全和国家安全等。人工智能武器的滥用可能在世界范围内加剧不平等，威胁人类生命与世界和平……
人工智能伦理风险治理具有复杂性，尚未形成完善的理论架构和治理体系。人工智能伦理风险的成因具有多元性，包括人工智能算法的目标失范、算法及系统缺陷、受影响主体对人工智能的信任危机、监管机制和工具欠缺、责任机制不完善、受影响主体的防御措施薄弱等。人工智能技术和产业应用的飞速发展，难以充分刻画和分析其伦理风险及提供解决方案。这要求我们必须克服传统规范体系的滞后性，而采用“面向未来”的眼光和方法论，对人工智能的设计、研发、应用和使用中的规范框架进行积极思考和构建，并从确立伦理准则等软法开始，引领和规范人工智能研发应用。
关于人工智能的发展，我们既不能盲目乐观，也不能因噎废食，要深刻认识到它可以增加社会福祉的能力。因此，在人类社会步入智能时代之际，必须趁早从宏观上引导人工智能沿着科学的道路前行，对它进行伦理反思，识别其中的伦理风险及其成因，逐步构建科学有效的治理体系，使其更好地发挥积极价值。
人工智能伦理准则、治理原则及进路
当前全球人工智能治理还处于初期探索阶段，正从形成人工智能伦理准则的基本共识出发，向可信评估、操作指南、行业标准、政策法规等落地实践逐步深入，并在加快构建人工智能国际治理框架体系。
伦理准则
近几年来，众多国家、地区、国际和国内组织、企业均纷纷发布了人工智能伦理准则或研究报告。据不完全统计，相关人工智能伦理准则已经超过40项。除文化、地区、领域等因素引起的差异之外，可以看到目前的人工智能伦理准则已形成了一定的社会共识。
近年来，中国相关机构和行业组织也非常积极活跃参与其中。例如：2018年1月，中国电子技术标准化研究院发布了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出人类利益原则和责任原则作为人工智能伦理的两个基本原则；2019年5月，《人工智能北京共识》发布，针对人工智能的研发、使用、治理 3 个方面，提出了各个参与方应该遵循的有益于人类命运共同体构建和社会发展的15条原则；2019年6月，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》，提出了人工智能发展的8项原则，勾勒出了人工智能治理的框架和行动指南；2019年7月，上海市人工智能产业安全专家咨询委员会发布了《人工智能安全发展上海倡议》；2021年9月，中关村论坛上发布由国家新一代人工智能治理专业委员会制定的《新一代人工智能伦理规范》等。从发布内容上看，所有准则在以人为本、促进创新、保障安全、保护隐私、明晰责任等价值观上取得了高度共识，但仍有待继续加深理论研究和论证，进一步建立共识。
治理原则
美国、欧洲、日本等国家和地区在大力推动人工智能技术和产业发展的同时，高度重视人工智能的安全、健康发展，并将伦理治理纳入其人工智能战略，体现了发展与伦理安全并重的基本原则。
习近平总书记高度重视科技创新领域的法治建设问题，强调“要积极推进国家安全、科技创新、公共卫生、生物安全、生态文明、防范风险、涉外法治等重要领域立法以良法善治保障新业态新模式健康发展”。近年来，我国在应对新技术新业态的规制和监管方面，形成了“包容审慎”的总体政策。这项基本政策在2017年就已正式提出。在2020年1月1日起实施的《优化营商环境条例》第55条中更是专门规定了“包容审慎”监管原则：“政府及其有关部门应当按照鼓励创新的原则，对新技术、新产业、新业态、新模式等实行包容审慎监管，针对其性质、特点分类制定和实行相应的监管规则和标准，留足发展空间，同时确保质量和安全，不得简单化予以禁止或者不予监管。”这为当前人工智能伦理治理提供了基本原则和方法论。一方面，要注重观察，认识到新技术新事物往往有其积极的社会意义，亦有其发展完善的客观规律，应予以一定空间使其能够发展完善，并在其发展中的必要之处形成规制方法和措施。另一方面，要坚守底线，包括公民权利保护的底线、安全的底线等。对于已经形成高度社会共识、凝结在法律之中的重要权益、价值，在执法、司法过程中都要依法进行保护。这既是法律对相关技术研发者和使用者的明确要求，也是法律对于在智能时代保护公民权益、促进科技向善的郑重承诺。
治理进路
在人工智能治理整体路径选择方面，主要有两种理论：“对立论”和“系统论”。
“对立论”主要着眼于人工智能技术与人类权利和福祉之间的对立冲突，进而建立相应的审查和规制制度。在这一视角下，一些国家和机构重点关注了针对人工智能系统本身及开发应用中的一些伦理原则。例如，2020年《人工智能伦理罗马倡议》中提出7项主要原则——透明、包容、责任、公正、可靠、安全和隐私，欧盟委员会于2019年《可信赖人工智能的伦理指南》中提出人工智能系统全生命周期应遵守合法性、合伦理性和稳健性3项要求，都体现了这一进路。
“系统论”则强调人工智能技术与人类、其他人工代理、法律、非智能基础设施和社会规范之间的协调互动关系。人工智能伦理涉及一种社会技术系统，该系统在设计时必须注意其不是一项孤立的技术对象，而是需要考虑它将要在怎样的社会组织中运作。我们可以调整的不仅仅是人工智能系统，还有在系统中与之相互作用的其他要素；在了解人工智能运作特点的基础上，可以在整个系统内考虑各个要素如何进行最佳调配治理。当前在一些政策和法规中已有一定“系统论”进路的体现。例如，IEEE（电气与电子工程师协会）发布的《合伦理设计》11中提出的8项原则之一即为“资质”（competence），该原则提出系统创建者应明确对操作者的要求，并且操作者应遵守安全有效操作所需的知识和技能的原则，这体现了从对使用者要求的角度来弥补人工智能不足的系统论视角，对智能时代的教育和培训提出了新需求。我国国家新一代人工智能治理专业委员会2019年发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》中，不仅强调了人工智能系统本身应该符合怎样的伦理原则，而且从更系统的角度提出了“治理原则”，即人工智能发展相关各方应遵循的8项原则；除了和谐友好、尊重隐私、安全可控等侧重于人工智能开放和应用的原则外，还专门强调了要“改善管理方式”，“加强人工智能教育及科普，提升弱势群体适应性，努力消除数字鸿沟”，“推动国际组织、政府部门、科研机构、教育机构、企业、社会组织、公众在人工智能发展与治理中的协调互动”等重要原则，体现出包含教育改革、伦理规范、技术支撑、法律规制、国际合作等多维度治理的“系统论”思维和多元共治的思想，提供了更加综合的人工智能治理框架和行动指南。基于人工智能治理的特殊性和复杂性，我国应在习近平总书记提出的“打造共建共治共享的社会治理格局”的指导下，系统性地思考人工智能的治理维度，建设多元共治的人工智能综合治理体系。
我国人工智能伦理治理对策
人工智能伦理治理是社会治理的重要组成部分。我国应在“共建共治共享”治理理论的指导下，以“包容审慎”为监管原则，以“系统论”为治理进路，逐渐建设形成多元主体参与、多维度、综合性的治理体系。
教育改革
教育是人类知识代际传递和能力培养的重要途径。通过国务院、教育部出台的多项措施，以及联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的机遇与挑战》、《人工智能与教育的北京共识》13等报告可以看到，国内外均开始重视教育的发展改革在人工智能技术发展和应用中有着不可或缺的作用。为更好地支撑人工智能发展和治理，应从4个方面进行完善：普及人工智能等前沿技术知识，提高公众认知，使公众理性对待人工智能；在科技工作者中加强人工智能伦理教育和职业伦理培训；为劳动者提供持续的终身教育体系，应对人工智能可能引发的失业问题；研究青少年教育变革，打破工业化时代传承下来的知识化教育的局限性，回应人工智能时代对人才的需求。
伦理规范
我国《新一代人工智能发展规划》中提到，“开展人工智能行为科学和伦理等问题研究，建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架”。同时，还需制定人工智能产品研发设计人员及日后使用人员的道德规范和行为守则，从源头到下游进行约束和引导。当前有5项重点工作可以开展：针对人工智能的重点领域，研究细化的伦理准则，形成具有可操作性的规范和建议。在宣传教育层面进行适当引导，进一步推动人工智能伦理共识的形成。推动科研机构和企业对人工智能伦理风险的认知和实践。充分发挥国家层面伦理委员会的作用，通过制定国家层面的人工智能伦理准则和推进计划，定期针对新业态、新应用评估伦理风险，以及定期评选人工智能行业最佳实践等多种方式，促进先进伦理风险评估控制经验的推广。推动人工智能科研院所和企业建立伦理委员会，领导人工智能伦理风险评估、监控和实时应对，使人工智能伦理考量贯穿在人工智能设计、研发和应用的全流程之中。
技术支撑
通过改进技术而降低伦理风险，是人工智能伦理治理的重要维度。当前，在科研、市场、法律等驱动下，许多科研机构和企业均开展了联邦学习、隐私计算等活动，以更好地保护个人隐私的技术研发；同时，对加强安全性、可解释性、公平性的人工智能算法，以及数据集异常检测、训练样本评估等技术研究，也提出了很多不同领域的伦理智能体的模型结构。当然，还应完善专利制度，明确算法相关发明的可专利性，进一步激励技术创新，以支撑符合伦理要求的人工智能系统设计。
此外，一些重点领域的推荐性标准制定工作也不容忽视。在人工智能标准制定中，应强化对人工智能伦理准则的贯彻和支撑，注重对隐私保护、安全性、可用性、可解释性、可追溯性、可问责性、评估和监管支撑技术等方面的标准制定，鼓励企业提出和公布自己的企业标准，并积极参与相关国际标准的建立，促进我国相关专利技术纳入国际标准，帮助我国在国际人工智能伦理准则及相关标准制定中提升话语权，并为我国企业在国际竞争中奠定更好的竞争优势。
法律规制
法律规制层面需要逐步发展数字人权、明晰责任分配、建立监管体系、实现法治与技术治理有机结合。在当前阶段，应积极推动《个人信息保护法》《数据安全法》的有效实施，开展自动驾驶领域的立法工作；并对重点领域的算法监管制度加强研究，区分不同的场景，探讨人工智能伦理风险评估、算法审计、数据集缺陷检测、算法认证等措施适用的必要性和前提条件，为下一步的立法做好理论和制度建议准备。
国际合作
当前，人类社会正步入智能时代，世界范围内人工智能领域的规则秩序正处于形成期。欧盟聚焦于人工智能价值观进行了许多研究，期望通过立法等方式，将欧洲的人权传统转化为其在人工智能发展中的新优势。美国对人工智能标准也尤为重视，特朗普于2019年2月发布“美国人工智能计划”行政令，要求白宫科技政策办公室（OSTP）和美国国家标准与技术研究院（NIST）等政府机构制定标准，指导开发可靠、稳健、可信、安全、简洁和可协作的人工智能系统，并呼吁主导国际人工智能标准的制定。
我国在人工智能科技领域处于世界前列，需要更加积极主动地应对人工智能伦理问题带来的挑战，在人工智能发展中承担相应的伦理责任；积极开展国际交流，参与相关国际管理政策及标准的制定，把握科技发展话语权；在最具代表性和突破性的科技力量中占据发展的制高点，为实现人工智能的全球治理作出积极贡献。
（作者：张兆翔、谭铁牛，中国科学院自动化研究所；张吉豫中国人民大学法学院；《中国科学院院刊》供稿）
浅谈人工智能的伦理问题
浅谈人工智能的伦理问题
资料整理，仅供参考
引言2018 年3月 18日晚上 10 点左右，伊莱恩·赫兹伯格（ElaineHerzberg）骑着自行车穿过亚利桑那州坦佩市的一条街道，突然间被一辆自动驾驶汽车撞翻，最后不幸身亡。这是一辆无人自动驾驶汽车，尽管车上还有一位驾驶员，但车子由一个完全的自驾系统（人工智能）所控制。与其他涉及人与AI技术二者之间交互的事件一样，此事件引发了人们对人工智能中道德和法律问题的思考。系统的程序员必须履行什么道德义务来阻止其研发产品导致人类的生命受到威胁？谁对赫兹伯格的死负责？是该自动驾驶汽车公司测试部们？人工智能系统的设计者，甚至是机载传感设备的制造商？
关于人工智能的伦理讨论一直在进行，从人工智能研究的开始，重点主要集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，但对人工智能实际应用中研究讨论较少。尽管学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨已经持续了几十年，但并没有得出普遍的人工智能伦理是什么，甚至应该如何定义命名也没有统一规范化。近年来，随着社会科技技术的不断发展，人工智能的发展取得重大的突破。人工智能相关伦理研究讨论日益广泛，影响着我们的生活。在当前AI伦理受到越来越多讨论研究的背景下，本文主要通过对一些案例分析人工智能的伦理问题，结合本学期《工程伦理》课程所学，谈谈自己的理解与收获。
人工智能及其案例讨论分析“人工智能”被设计为一种为从环境中获取因素的系统，并基于这些外界的输入来解决问题，评估风险，做出预测并采取行动。在功能强大的计算机和大数据时代之前，这种系统是由人类通过一定的编程及结合特定规则实现，随着科学技术的不断进步，新的方法不断出现。其中之一是机器学习，这是目前AI最活跃最热门的领域。应用统计学的方法，允许系统从数据中“学习”并做出决策。关注技术的进步，我们更关注的是在极端情况下的伦理问题。例如在一些致命的军事无人机中使用AI技术，或者是AI技术可能导致全球金融体系崩溃的风险等。
对大量的数据进行汇总分析，我们可以利用AI技术帮助分析贷款申请人的信誉，决定是否给予贷款以及额度，同时也可以对应聘者进行评估，决定是否录取，还可以预测犯罪分子再次犯罪的几率等等。这些技术变革已经深刻影响着社会，改变着人们生活。但是，此类技术应用也会引发一些令人困扰的道德伦理问题，由于AI系统会增强他们从现实世界数据中学到的知识，甚至会放大对种族和性别偏见。因此，当遇到不熟悉的场景时，系统也会做出错误的判断。而且，由于许多这样的系统都是“黑匣子”，人们往往很难理解系统做出判断的内在原因，因此难以质疑或探究，给人们决策带来风险。举几个具体例子：2014年，亚马逊开发了一种招聘工具，用于识别招聘的软件工程师，结果该系统却表现出对妇女的歧视，最后该公司不得不放弃了该系统。2016年，ProPublica在对一项商业开发的系统进行了分析，该系统可预测罪犯再次犯罪的可能性，旨在帮助法官做出更好的量刑决定，结果也发现该系统对黑人有歧视偏见。在过去的两年中，自动驾驶汽车在依靠制定的规则和训练数据进行学习，然而面对陌生的场景或其系统无法识别的输入时，无法做出正确判断，从而导致致命事故。
由于这些系统被视为专有知识产权，因此该私人商业开发人员通常拒绝提供其代码以供审查。同时，技术的进步本身并不能解决AI核心的根本问题—经过深思熟虑设计的算法也必须根据特定的现实世界的输入做出决策。然而这些输入会有缺陷，并且不完善，具有不可预测性。计算机科学家比其他人更快地意识到，在设计了系统之后，不可能总是事后解决这些问题。越多人认识到道德伦理问题应该被当作在部署一个系统前所要考虑的一个问题。
对失业、不平衡问题的讨论与思考人工智能的重要的道德和伦理问题，既是社会风险的前沿，也是社会进步的前沿。我们讨论两个突出问题：失业、不平衡问题。
1.失业
几十年来，为了释放人类劳动，我们一直在制造模仿人类的机器，让机器替代我们更有效地执行日常任务。随着经济的飞速发展，自动化程度越来越高，大量新发明出现在我们生活中，使我们的生活变得更快，更轻松。当我们使用机器人替代我们人类完成任务，即让手工完成的工作变成自动化时，我们就释放了资源来创建与认知而非体力劳动有关的更复杂的角色。这就是为什么劳动力等级取决于工作是否可以自动化的原因（例如，大学教授的收入比水管工的收入还多）。麦肯锡公司最近的一份报告估计，到2030年，随着全球的自动化加速，接近8亿个工作岗位将会消失。例如，随着自动驾驶系统兴起，AI技术引发了人们对失业的忧虑，大量的卡车司机工作岗位可能受到威胁。我们人类将有史以来第一次开始在认知水平上与机器竞争。最可怕的是，它们比我们拥有更强大的能力。也有一些经济学家担心，作为人类的我们将无法适应这种社会，最终将会落后与机器。
2.不平衡
设想没有工作的未来会发生什么？目前社会的经济结构很简单：以补偿换取贡献。公司依据员工一定量的工作来支付其薪水。但是如果借助AI技术，公司可以大大减少其人力资源。因此，其总收入将流向更少的人。那些大规模使用新技术的公司，其少部分人将获得更高比例的工资，这导致贫富差距在不断扩大。在2008年，微软是唯一一家跻身全球十大最有价值公司的科技公司。苹果以39位居第二，谷歌以51位居第三。然而，到2018年，全球十大最有价值公司前五名均是美国科技公司。
当今世界，硅谷助长了“赢者通吃”的经济，一家独大的公司往往占据大部分市场份额。因此，由于难以访问数据，初创企业和规模较小的公司难以与Alphabet和Facebook之类的公司竞争（更多用户=更多数据，更多数据=更好的服务，更好的服务=更多的用户）。我们还发现一个现象，就是这些科技巨头创造的就业机会相比于市场上其他公司往往少很多。例如，1990年，底特律三大公司的市值达到650亿美元，拥有120万工人。而在2016年，硅谷三大公司的价值为1.5万亿美元，但只有190,000名员工。那么如今技能变得多余的工人将如何生存，这样趋势下去会不会引发社会暴乱，科技巨头应不应该承担更多的社会责任，这些都是值得我们思考的问题。
人工智能伦理问题建议由上文可知，缺乏对伦理的认知，会对社会及人类生活造成的一定风险，因此，为加强AI伦理因素在实际应用的正确导向作用，应从以下几个方面入手：
1.明确定义道德行为
AI研究人员和伦理学家需要将伦理价值表述为可量化的参数。换句话说，他们需要为机器提供明确的答案和决策规则，以应对其可能遇到的任何潜在的道德困境。这将要求人类在任何给定情况下就最道德的行动方针达成共识，这是一项具有挑战性但并非不可能的任务。例如，德国自动驾驶和互联驾驶道德委员会提出：建议将道德价值观编程到自动驾驶汽车中，以优先保护人类生命为重中之重。在不可避免的致命撞车事故发生时，汽车不应基于年龄，性别、身体或心理构造等个人特征来选择是否要杀死一个人。
2.众包人类道德伦理
工程师需要收集足够的关于明确道德伦理标准的数据，以适当地训练AI算法。即使在为道德价值观定义了特定的指标之后，如果没有足够的公正数据来训练模型，那么AI系统可能仍会难以取舍。获得适当的数据具有挑战性，因为道德伦理规范不能始终清晰地标准化。不同的情况需要采取不同的方针，在某些情况下可能根本没有单一的道德伦理行动方针。解决此问题的一种方法是将数百万人的道德伦理困境的潜在解决方案收集打包。例如，麻省理工学院的一个项目，其展示了如何在自动驾驶汽车的背景下使用众包数据来有效地训练机器以做出更好的道德决策。但研究结果还表明，全球道德价值观可能存在强烈的跨文化差异，在设计面向人的AI系统时也要注意考虑这一因素。
3.使AI系统更加透明
政策制定者需要实施指导方针，使关于伦理的AI决策，尤其是关于道德伦理指标和结果的决策更加透明。如果AI系统犯了错误或产生了不良后果，我们将不能接受“ 算法做到了 ”作为借口。但是我们也知道，要求完全算法透明性在技术上不是很有用。工程师在对道德价值进行编程之前应该考虑如何量化它们，以及考虑运用这些人工智能技术而产生的结果。例如，对于自动驾驶汽车，这可能意味着始终保留所有自动决策的详细日志，以确保其道德伦理责任。
结束语伦理问题的出现是工程活动发展的必然要求。以人工智能技术为基础的现代工程活动日益复杂，对自然和社会的影响越来越深刻。同时，作为工程活动中的关键角色，工程师群体在一定意义上具有改变世界的力量。正所谓“力量越大，责任也就越大”。工程师在一般的法律责任之外，还负有更重要的道德责任。作为AI领域的工程技术人员，不断创新人工智能技术的同时也要关注实际应用中的伦理道德，相信人工智能技术可以让世界变得更加美好！
人工智能 以法律和伦理为界
通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让人工智能服务人类社会
得益于中国在互联网、大数据、云计算等领域的卓著进步，人工智能在国内发展迅猛。8月23日，以“创新创业创造，迎接智能社会”为主题的2017世界机器人大会，在北京亦创国际会展中心正式开幕。在可以预见的未来，中国的人工智能产业将在自动驾驶、智慧医疗、智慧金融、机器人等领域获得蓬勃发展。
从娱乐、出行到支付手段，人工智能悄然改变着我们的生活。今年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，指出人工智能成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎，带来社会建设的新机遇，同时人工智能发展的不确定性也带来新挑战。在这些新挑战中，最令普通人关注的，或许就是人工智能时代的“人机关系”：高阶人工智能有没有失控风险？未来的机器会不会挑战人类社会的秩序，甚至获得自主塑造和控制未来的能力？随着人工智能日新月异的发展，很多人有了这样的担心。
高阶人工智能带来福祉还是挑战，是许多文学、电影、哲学作品不断探讨的主题。近年来大众传播对人工智能的关注，无形中也加重了人们对“人机关系”的焦虑。以音源库和全息投影技术为支撑的“二次元”虚拟偶像上台劲歌热舞，人工智能用人脸识别技术与深度学习能力挑战人类记忆高手，“阿尔法狗”击败各国围棋大师，攻占了人类智力游戏的高地……尤其是一些以“人机对战”为噱头的综艺节目，通过混淆人工智能的概念，人为渲染了一种人机之间紧张的对立气氛，既无必要，也缺乏科学性。
事实上，现在所有人工智能仍属于在“图灵测试”概念下界定的“智能”，无论是将要盛行的根据神经网络算法的翻译程序，抑或是基于量子计算理论的各种模型，在未来很长时间内都将是从属于人类的工具。作家韩少功提出了“当机器人成立作家协会”的有趣假设，从文学的角度解释了自己对于人机对立关系的看法。他认为价值观才是人类最终的特点和优势，人工智能的发展，应该促使人们对自身存在的本质进行更加深刻的探索，并坚定人类本身的存在价值。
尽管如此，行将迈入人工智能时代，我们仍需谨慎界定人机之间的关系格局。国务院在《新一代人工智能发展规划》中提出，“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。未来，应通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让人工智能服务人类社会。这也是世界范围内的一项共识。今年初，麻省理工学院媒体实验室和哈佛大学伯克曼・克莱因互联网与社会研究中心合作推出了AI伦理研究计划，微软、谷歌等巨头也因人工智能的发展风险而成立了AI伦理委员会。越来越多的机器人专家呼吁，在机器人和自动化系统上安装“道德黑匣子”以记录机器的决定与行为。人们已经意识到，人工智能的发展应该以人类社会的稳定与福祉为前提。
中国在人工智能领域发展迅猛，在未来构建人机关系格局上，也应发挥中国传统文化的优势。面对高阶人工智能，既要通过法律和政策予以规范，也要用文明和伦理赋予其更多开放的弹性。在这方面，相信中国文明传统会比偏重逻辑与实证的西方文明传统更有用武之地，更有助于开拓兼顾科技与人文的“中国智造”。
《人民日报》（2017年08月23日05版）