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）
发展负责任的人工智能
经过三次发展浪潮，人工智能已渗透到人类生产、生活的方方面面，在制造业、交通、教育、医疗、家居、金融等领域得到广泛应用。人工智能的发展及应用带来了诸多益处，但也引发了诸多问题。比如，安全、失业、隐私侵犯、算法歧视等。面对可能存在的风险，“负责任”成为人工智能发展的必然要求。2019年6月，中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，明确将“负责任”作为人工智能治理的重要原则。从目前国内和国际范围内发布的关于人工智能的文件、规范及相关领域的理论和实践研究来看，发展负责任的人工智能已成为广泛共识。负责任的人工智能面临两个现实性难题：谁来负责？如何负责？第一个问题是关于责任主体的确定，即人工智能产生的责任由谁来承担；第二个问题指向发展负责任人工智能的途径，即责任主体如何尽责。
人工智能的责任问题
在人工智能的多个应用领域，目前都已产生了实际的责任问题。比如，在自动驾驶领域，已发生过多起由人工智能导致的交通事故。2018年3月，美国亚利桑那州发生了一起优步自动驾驶汽车引发的车祸，导致一名路人死亡。在事后的调查和报道中，关于责任认定存在一定争议。有报道提出，该起事故应归责于软件缺陷，也有报道认为是行人的责任而非车辆的责任。这个案例引出的问题是：自动驾驶领域中交通事故的责任该由谁负责？是通过自动驾驶法案的政府、自动驾驶程序编程人员、汽车制造公司，还是优步、用户、行人？
再比如，在医疗领域，也存在着人工智能应用带来的责任问题。德国康斯坦茨大学学者贾布里（SarahJabri）曾在研究中介绍过一个相关案例：光学相干断层成像（OpticalCoherenceTomography，OCT）技术可以实现视网膜等眼组织的活体三维高分辨成像，用于视网膜病变等眼部疾病的诊断和治疗。在临床实践中，很少有专家能够对OCT进行正确评估，因此经常造成治疗的延迟。针对这种状况，人工智能专家开发了一种利用计算机辅助诊断的深度学习算法，能够评估OCT所做的诊断，并根据治疗的紧急程度对患者进行分类，以减少重症患者的等待时间。测试表明该人工智能技术已达到甚至超过人类专家的表现，并显示出临床适用性。在这个案例中，当人工智能被用于患者优先治疗顺序的确定与实际诊断，并会影响甚至决定治疗的成功与否时，相应的伦理以及责任问题就产生了。医生应在多大程度上依赖人工智能技术？由此产生的诊断失误、医疗事故应由谁负责？是监管主体、研发人员还是临床医师？
传统的交通驾驶领域有一整套关于责任认定和划分的规则；在传统医疗领域，主要关系是医生与患者的关系，其责任也相对容易界定。但是从以上两个案例可以看出，由于人工智能因素的介入，责任主体的界定以及责任主体应如何负责变得更为复杂。
谁来负责
需要明确的是，人工智能在当前的发展水平下还不能作为责任主体。尽管目前关于人工智能是否具有主体地位仍存在争论，但现在的人工智能作为技术人工物，本质上仍是人类为了达成某种目标而制造的工具。人工智能基于数据和算法形成判断并作出选择，具有自动性但不具有自主性，具有行动能力但不具有行动意识、思维能力，因此无法成为责任主体。
因此，当讨论人工智能的责任问题时，实质上讨论的是人类的责任。在全国信息安全标准化技术委员会秘书处2021年1月发布的《网络安全标准实践指南—人工智能伦理安全风险防范指引》中，提出了四大责任主体：研究开发者、设计制造者、部署应用者及用户。在《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》中，提出了共担责任的原则，涉及“研发者、使用者和受用者”几个主体。尽管不同文件中所界定的责任主体不完全相同，但可以明确的是，人工智能的责任主体不是某个单一群体，而是多元行为主体。
由于太多行为主体参与到人工智能技术的研发、制造与使用中，可能会导致具体责任难以认定及责任主体相互推诿的问题。如荷兰马斯特里赫特大学学者韦尔伯斯（KatinkaWaelbers）所言，“自然科学家经常声称他们只是开发知识，实际应用不在他们的责任范围之内。工程师和工程公司认为他们的设备没有问题，并以此来推卸责任。在他们看来，技术的使用（或滥用）才是问题的根源。而用户则倾向于声称自己缺乏能力：一个普通消费者怎么会知道技术的影响呢？即使有了知识，个人还能做些什么？他们经常指出政府应该承担责任。然而，西方政府机构的行动往往落后于技术的发展”。在人工智能责任问题上存在的这种困境，会引出发展负责任的人工智能所要回答的第二个问题：如何负责？
如何负责
要解决如何负责的问题，各个责任主体需明确并承担起相应责任。综合考虑上文各文件中关于责任主体的界定，可以将责任主体划分为监管者、研发者、生产制造者和使用者。
监管者。这类主体主要指政府部门，也包括参与人工智能监管的非政府机构、组织和团体。从目前世界范围来看，各主要国家的政府机构都相继发布了人工智能发展报告纲要，制定了相应国家政策和发展战略，对人工智能发展进行了伦理监管。在我国，国务院于2017年7月印发了《新一代人工智能发展规划》，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部五部门于2020年7月联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，为人工智能重点发展方向、技术研究标准体系建设进行顶层设计，提供指导方案。人工智能处于飞速发展之中，政府及相关组织团体需要准确把握人工智能发展大势，为人工智能发展制定更具前瞻性的标准体系、管理规范，持续跟进领域内最新动态，并对研发、制造、使用等环节进行监测和管理。
研发者。这类主体是指从事人工智能理论创新和技术研发的组织或个人。人工智能所要遵循的伦理原则、价值与标准需要在研发环节置入。由于人工智能的行为及功能由算法决定，研发主体需要充分考虑其研发成果可能导致的风险，明确人工智能需要遵循的人类价值观和伦理规则，如公平、安全、透明与多样性等。其中透明原则是发展“负责任”人工智能的基本要求。因为，在“黑箱”情况下，主体很难承担责任。另外，人工智能技术不是独立于社会而存在的，研发主体需要考虑人工智能发展的社会文化环境，并考虑价值设置的优先等级，如我国在人工智能发展中要求重视集体利益、社会稳定等。
生产制造者。这类主体是指从事人工智能产品生产制造的组织或个人。国家标准化管理委员会发布的《人工智能标准化白皮书（2018版）》将人工智能产品界定为“人工智能领域的技术成果集成化、产品化”，并将人工智能产品分为智能机器人、智能运载工具、智能终端、自然语言处理、计算机视觉等类型。在这些人工智能产品的生产中，生产主体应严格遵守人工智能领域的法规和行业标准，确保所制造的产品符合社会及人类利益；充分评估产品使用中可能存在的风险，并设置相应的应急机制；保证产品的可解释性和可说明性，并为使用者提供关于产品功能、使用方式及风险应对等方面的明确信息。
使用者。这类主体是指在各种情况下使用人工智能技术产品的组织或个人。使用主体应具备使用人工智能所要求的基本知识和能力，能够正确、规范使用技术产品，且不能利用人工智能实施任何有害他人及社会的行为。为了使用主体更好地承担其主体责任，需要普及人工智能基础知识教育。这既是使用主体承担责任的基本要求，也符合其他伦理原则（如公平、反歧视等）的要求。
以上对责任主体及各主体所要承担责任进行了概要分析。在具体实践中，需要在人工智能发展的总体框架及基本原则的指导下，根据不同领域内人工智能的发展阶段、应用场景、使用特征等分门别类地进行更细化的讨论和研究。比如，在自动驾驶领域，相关研究指出汽车厂商应是主要责任方；在医疗领域，除了上文提到的各主体，还涉及医疗机构中的专业评估组织等。
发展负责任的人工智能，需要构建相应伦理治理原则。但我们不能仅停留在对原则、规范的探讨层面，还需要各个责任主体的合作和参与。只有各方形成合力，负责任的人工智能才有实现的可能。
（本文系国家社科基金重大项目“人工智能伦理风险防范研究”（20&ZD041）阶段性成果）
（作者单位：同济大学马克思主义学院）
来源：中国社会科学网-中国社会科学报作者：卢卫红
人工智能的自主性与责任
一、简化了的
“人工智能自主性”
人工智能机器人通常也被称为自主机器人，许多哲学研究认为，目前的人工智能可以称得上是自主的能动者，甚至一些哲学家认为非人类的自主能动者本身就能够承担责任，而非由其设计者或使用者承担责任。笔者认为，“人工智能是自主的”这一观点不够严谨，随之而来的“人工智能是独立责任承担者”的观点值得商榷。这些观点的背后缺少对自主概念的追问。
自主（autonony）概念一般应用于人类，被理解为“个人根据自己的理智推断和动机欲望主宰自己生活的能力，而这些理智推理和动机欲望都不是操控性和歪曲性的外部力量的产物”。自主的概念有两层含义：一是自我管理，另外一个意思为自我立法。实际上，笔者认为，自我立法是自主中更为重要的部分。作为自主理论研究的源头之一，康德认为，自主不仅仅意味着自由意志，同时也意味着自由意志服从于自己制定的道德法则。目前主流的自主理论也继承了康德的观点，认为自主并非仅仅是“自己作出决定”，更重要的是作出决定的过程完全处于能动者的统御之下。决定、行动与能动者对自身的权威紧密相连，它们的关系决定了能动者是否自主。
对于人类来说，自主选择所遵循的“权威”即“自我”。能动者必须认同他自己的决定，必须由他自己的决定而非其他权力促使他行动。一旦涉及自我认定，能动者就必须遵循一套完整的价值观念，来区分什么是“我”想要的，这就意味着人的自主与道德判断息息相关。一个人必须认定自己采取行动是根据对的判断和决定。个人的行动如果不符合其价值体系，通常会被判定为非自主的。例如，一个瘾君子在吸毒的同时深信吸毒是不好的，他不应该吸毒。但是，他无法抑制身体强烈的渴望，这驱使他吸食了毒品。显然，他在这个过程中不是自主的。如果他遵从内心的价值判断，选择不吸毒，那么，他才是自主的。在这个案例中，从信念到行动的转化失败了，能动者丧失了对自身的权威。
如果说人类的自主通常与道德相关，那么，自主概念实际上隐含了两种层次：一种是行动自主，另一种是道德自主。行动自主仅仅指因果关系上，如果一个人的意图成功地引发了他的行动，那么，他就是行动自主的；而道德自主探寻意图的成因，追问能动者是否遵循自己的内心。因此，道德自主是传统责任观的基础，也是法律判定的基础。
25.
Sep.
一个行动自主的能动者应当符合BDI（bliefdesireitention）模型。自主是一个与行动相关的概念。能动者实践自主的过程从一个信念开始。如果这个信念与世界不符合，那么想要跟世界符合信念的想法就是欲望，通过欲望指向客体的就是意图，从而成功地改变世界，这就是BDI模型。根据这一模型，一个自主的能动者需要满足的条件包括：
（1）具备一个如实描述了环境中的事物的表征状态；
（2）具备一个驱动状态，明确描述了期望环境中的事物如何改变，
（3）具备实现它的表征状态和驱动状态的能力，当环境不能符合驱动状态的描述时，去改变环境。
佩蒂特认为，任何成功执行了这一模型的能动者都是自主的能动者，人工智能也不例外。由于大数据与深度学习的支持，第三代人工智能展现出了与人类智能相似的能力：能够自我归纳，从数据中总结出某些规律：能够自我学习，从而在遇到新情况、新问题时，根据经验和数据来灵活处理。这就意味着：人工智能在足够的数据支持下，能够独立地根据情景形成自己的表征状态、驱动状态和改变情景的意图，并且根据该意图采取行动，顺利实现BDI模型。从这个意义上讲，人工智能是自主的。
但是，这种“自主”指的是行动自主，仅仅等同于独立。佩蒂特对自主能动者的论证只实现了自我管理的层面。这种论证实际上简化了自主的概念，认为能够作出决定即自主，将逻辑推理和计算能力等同于人类的理智，将人工智能的目标与执行力等同于人类的欲望，从而认定人工智能是自主的。行动自主将自我立法的过程排除在外，仅仅考量了决策与行动的连贯性，是削减版的自主概念。
将“简化的自主”概念加诸人工智能，直接导致了“人工智能是独立责任承担者”的观点。哈格是这一观点的支持者，并且他提出了看似完整有说服力的理论。他认为，人类能够对自身行动负责任的原因与其说是因为人类真的具有意向性或自由意志，不如说是将能动性和责任作为一种属性附加于行动之上。他如此论断的原因在于，无论人类的大脑状态如何，意图和意愿在行动中都没有对物理世界真正产生影响，产生影响的只有行动。那么，既然责任是行动的属性，人工智能的行动也能够具备这种属性，只要人们接受将责任作为人工智能的属性，人工智能就是能够负责任的能动者，与人类无异。
哈格的这种论证并不是否定了意图的存在价值，而是认为人工智能的决定与人的自由意志的选择没有差别——至少是在BDI模型中毫无区别。他显然是赞同人工智能具备简化了的自主性，才会得出这样的结论。然而，将自主简化为行动自主，就不能完全支持能动者的责任认定。事实上，自主理论并非仅仅是要成功地实现从建立信念到行动的过程，更致力于排除在这一过程中威胁到自主的因素。这些因素在哲学描述中得到最多讨论的包括：强迫、上瘾和洗脑。一旦能动者被它们控制，能动者的行为后果就无需自己负责。值得注意的是，BDI模型排除了强迫和上瘾，但没有将被洗脑排除在自主的大门之外，就是说，一个成功实现BDI模型的能动者可能是被洗脑的，并不具备自主性，也不能对行动负责任。
因此，哈格对意图与世界关系的理解是有偏差的。即使意向性不影响真实世界这一点成立，何种因素削弱了意愿、意向与行动之间的联系仍然非常重要，这些因素真实地改变了世界，它们改变了本可能在世界中实际出现的事件。
回到对人工智能的讨论，即使人工智能具备了相当的决策能力，它们的决策程序仍然是由人类设定的。也就是说，人工智能的权威并非来自它自身，而是人类赋予的，它们是“被洗脑”的。一个以保护财产为目标的人工智能与另一个以保护人身安全为目标的人工智能在同样的情境下，可能会作出完全不同的决策。并且，它们不可能作出另外的选择。如果仅仅只有行动自主的支持，这两个人工智能造成的相应结果的责任，似乎更应当追问程序的设定者，而非人工智能本身。因此，在简化的自主下讨论人工智能的责任是不严谨的，更谈不上让人工智能成为独立的责任承担者。
因此，人工智能的自主性讨论不能仅仅采用建构模型的方式，BDI模型没能一劳永逸地解释自主性的问题，我们更需要将眼光放在使人工智能不自主的因素上，寻找人工智能自主性问题的实质——毕竟，一只黑天鹅就能够否定“所有天鹅都是白的”这一论断。
二、人工智能
自主性问题的实质
人工智能是由大数据驱动的，大数据赋子了人工智能在变化中应对复杂局势的能力，同时也奠定了人工智能作决策的基调：人工智能有作决定的能力，但是，没有在同一时间作出不同选择的能力。
“人工智能的世界是由人的数字化行为构成的数据世界。”人工智能目前之所以表现出了类似人类智能的能力，一方面是设计者放弃了让人工智能像人类一样思考，削弱了因果性思维在程序设计中的地位，转而大量采用相关性思维的程序设计，使人工智能通过数据将两个事件建立起联系；另一方面，大数据技术的发展使得人工智能能够获得海量的数据支持，运用统计学精确地挖掘出有价值的信息，形成决策的资源。
人工智能的决策能力完全依赖数据和算法，它在给定世界的给定时间上只会给出同个决定。数据决定了人工智能能够达到的深度，算法决定了通过迭代计算可得的最优解。这似乎给了人工智能无限的可能性，但是，对于给定的人工智能程序，它在给定的时间上所得的数据是固定的，它的设计算法也是固定的。因此，它能够给出的决策也是固定的。这与人类不同，人类可能因为一念之差而在某个时间上作出不一样的选择，而人工智能并没有另外的选择。
因此人工智能等同于一个决定论世界中的能动者。决定论，即在任何时刻只有一种可能的物理未来。决定论不仅是一种对物理世界的认知立场，同时也是自由意志的支持者最为头痛的对手。特别是，近年来脑神经科学的研究进展支持决定论；量子力学虽然是统计决定论的，但根据现有的发展，也没有为自由意志的存在留下空间。这使得哲学家们无法再回避决定论，不得不为自由意志的存在另寻出路，发展自由意志与决定论之间的兼容论，即，认为决定论世界中的能动者也可以有自由意志。人工智能（公认的）不具备自由意志，无需讨论它与决定论之间的兼容性，同时，它在任何时刻都只有一种可能的物理未来。在理论上，完全可以将人工智能看作决定论世界中的能动者，并在这一背景下讨论人工智能的自主与责任。
人工智能自主性问题的实质是在决定论世界中讨论能动者能否自主，并且，该讨论本身是有意义的。与兼容论相对的非兼容论认为：在决定论世界中，即使考虑到所有的事实与规则，也只能有一种物理未来，那么，人的所有的行动都是被世界控制的，能动者本身不可能具备自主性，对自主性的讨论也没任何意义。但是，兼容论则认为，即使决定论真的否定了人在行动中具有自由意志，人们仍然有想做某事件A的欲望，在最起码的程度上努力去做A。并且，在自己的理性支持下给出做A的理由。这意味着，如果我们将自主理解为“在任何时间上都能作出其他选择”，那么，决定论世界中不存在自主的能动者。而如果将自主理解为“为自己的行为给出适度的理解，并具备潜在的选择能力"，那么决定论世界中的能动者依然可以是自主的。对自主性不同的理解为决定论世界能兼容自主性打开了一扇窗，同时，也意味着人工智能有可能是自主的。
三、决定论下的自主性问题
自主理论与决定论能否兼容，决定了该理论能否为人工智能的自主性辩护。人工智能自主的可能性寄托于存在一种受到广泛认可的自主理论，它与决定论相兼容。目前，占主导地位的自主理论有四种：自由意志论、融贯论、理性回应论和推理回应论。它们各自的简要定义如下：
自由意志论：当一个人所作出的决定本可以被另外一种可能的决定替代的时候，那么他所作的决定是自主的。
融贯论：当一个人的高阶欲望与低阶欲望相契合的时候，他是自主的。
理性回应论：当一个人能够意识到理性，并有能力根据理性作出决定和行动的时候，他是自主的。
推理回应论：当一个人能够为自己的决定和行为给出合理的推理时，他是自我控制的。在此基础上，如果他没有被任何外部因素强迫，他是自主的。
这四种自主理论各有侧重，也略有重合。根据它们所支持的自主性与决定论能否兼容分为两组，自由意志论与融贯论属于非兼容论、理性回应论属于兼容论，而推理回应论摇摆于兼容论和非兼容论之间。
根据定义，自由意志论认为，只有当人可以作出另外的选择时，他才是自主的。这在决定论世界中是行不通的。即使有学者争辩，自主性是能动性和意向性的结合，只要存在作出另外选择的可能，即可认为自主性存在。但是，假设有一颗有意识的自由下落的石头。它会认为它是完全自由的，认为它的下落是在它自己的愿望下发生的。然而，石头完全受制于物理事实，并没有它自已认为的自主性。因此，自由意志论属于非兼容论，不能为人工智能的自主性辩护。
同样，融贯论强调核心自我（centralself）的欲望与行动欲望的层层递进、相互契合。当人处于决定论世界时，他的核心自我的欲望与行动欲望都是被决定的，那么他不具备自主性。即使他的核心自我能够形成欲望，他的行动欲望仍然是被物理世界限制的。要么，他的核心自我与行动相矛盾，只具备潜在的自主性而不具备行动自主；要么，他的所有欲望都是被决定的，连潜在的自主性也不具备。因此，融贯论也不能为人工智能的自主性辩护。
推理回应论比较特殊，它是否能够支持决定论世界的能动者的自主性取决于决定论的强度。强的决定论认为，人类的大脑也是物理世界的一部分，也是被决定了的：而弱的决定论认为，人脑以外的物理世界是被决定的，人仍然有随时改变想法的可能。推理回应论认为，自主性是一个人以所相信和渴望的为基础来评估自身动机的能力。并且根据自身的（可能涉及价值的）评估来调整动机。它强调的不是能够按照“正确的"或者普适的价值现作出反应，而是能够通过推理的过程驾驭自己的动机。同时，它也强调必须由核心自我给出推理的过程，能动者不能处于“洗脑”状态。当处于强决定论世界时，能动者所作出的决定是由物理大脑根据经验与自身特性决定的，推理过程是大脑在决定以后用来肯定自己的选择的。能动者根本没有核心自我，处于“洗脑”状态，因此，没有自主性。然而，当处于较弱的决定论世界时，能动者即使在行动上受制于物理世界，依然可能为自己的行动给出有说服力的推理过程，那么，他可以是自主的。
然而，很遗憾，即便推理回应论有可能属于兼容论，它依然不能为人工智能的自主性辩护。因为，对于人工智能来说，推理过程即算法的运行过程。算法是由设计者决定的，运行过程也是固定的。人工智能等同于一个在强决定论世界里的人，它的“大脑”是物理世界的一部分，它的理性来自世界。因此，按照推理回应论，人工智能虽然能给出完美的推理过程，却不可能是自主的。
理性回应论是唯一有机会为人工智能的自主性辩护的理论。它强调能动者具备一个稳定的理性决策方式，其中提到的理性是道德理性，并且，该决策方式能够被具有相似价值和信念的第三方理解。决定论并不排除理性甚至道德理性的存在，这为自主性的存在留下了一线生机。当人可以采取理性来支持自己的决定时，他就是自主的。
人工智能的决策方式能够满足理性回应论。首先.人工智能具备一个理性决策方式，即算法。目前，人工智能的算法都是通过数据间的联系寻找最优解，它符合人类从经验中总结规律的思考方式，是一种稳定的理性决策方式，在逻辑理性上符合理性回应论的要求。同时，理性回应论要求决策方式的理性涉及道德理性，这一点对人工智能来说并不难。如果人工智能的决策完全不涉及道德，我们就无需为了人工智能如何承担责任的问题烦恼了，只要根据哈格的论证，认定人工智能承担全责即可。然而，人工智能的决策必然会涉及对错，它必须“理解”人们想要的是什么，否则它就无法为人类服务，也无法与人类合作。例如，自主驾驶汽车必须在程序设计上考虑路人的安全与乘客的安全，而不仅仅是避免碰撞。其次，人工智能的决策方式可以被第三方理解。这里被选择的第三方，正是人工智能的使用者。试想，如果使用者发现人工智能的选择总是与自已想要的相左，或者使得自己的工作、生活更繁琐而非更便利他就不会继续使用人工智能。人工智能的算法是设计者对使用者的理解，也是智能社会中全新的人与人的联结桥梁。甚至，目前的人工智能已经能够根据算法来适应用户习惯，提供更令用户满意的服务。这正是设计者为了让使用者作为第三方理解人工智能而做出的努力。
因此，在理性回应论的支持下，人工智能可以是自主的——不仅仅是在行动上自主.同时也是在算法相关的道德理性上自主。在此基础之上，才有可能进一步来讨论人工智能的责任问题。
四、人工智能相关的
责任归属
自主是责任的基础。但是，即使论证了人工智能的自主性，人工智能的责任划分仍然是一个难题。难点在于，自主并不直接地对应责任，责任本身也有不同的区分。一种较广为人知的责任的分类来自哈特（Hart）。哈特将责任区分为地位责任（role-responsibiliy）、因果责任（causalresponsibility）、义务责任（liabilityresponsibililty）和能力责任（capacityresponsibiliy）。地位责任指的是某人在社会组织中具有特殊的地位或职位而被赋子的某些特殊职责。因果责任指的是根据因果关系对造成的后果负责任。义务责任则是指人根据法律、道德等规范应当付出的代价。能力责任是主张某些人具备一些能力，并因此应对其行为负责。
从四种责任的定义可以看出，哈特对责任的分类主要是为法律与刑罚提供参考。因此，从哲学的角度来看，四种贵任的内涵之间有所重合。地位责任与义务责任有所重合。地位本身就是由社会规范所赋子的，它所承担的责任通常都与法律和道德有关，因此，地位责任能够转化为义务责任。因果责任与能力责任也有所重合。因果责任可以看作是能动者运用了自己的能力后，对造成的结果负责。或者，从另一个角度，因果责任也可以看作是能动者本可以运用能力，但没有这么做，由于因果关系而为疏忽负责。总而言之，能力责任都是由于因果关系改变了或未改变世界所形成的责任，因此，笔者认为能力责任能够转化为因果责任。
人工智能的责任争议主要指的是义务责任的争议。由于因果责任是按照因果关系划分的，人工智能所造成的结果理应由它本身承担，这是毫无争议的，就像地震应当为房屋倒塌负责一样。人工智能的义务责任划分却不那么明确。这是因为，传统的问责方式将人造物视为无法理解道德的，也就不能承担道德或法律责任。这种观点“混淆了孤立的技术人造物和社会—技术—认识系统中能体现出智能的人造物之间的本质差异”。
上文中已经论证了人工智能能够具备道德自主性，因此，有资格成为义务责任的承担者。问题在于，义务责任能够被赋予人造物吗?笔者认为答案是肯定的。机器的意向性是人赋子的，丹尼特认为，意向性最适合解释机器行为的时候，我们就认为机器具有意向性。所以，机器具有意图是一种属性论。如果说机器可以把意图作为附加属性，那么同样可以把义务责任作为一种附加属性。笔者虽然对哈克的意图与世界关系论证有微词，但认同哈克“责任是一种属性”的观点。义务责任并非人类天然具备的，对人类来说，它也是一种附加属性。既然义务责任是依据人类的理解，通过道德与法律规范附加在人类身上的，那么，人工智能通过算法具备了道德自主性，同样可以被赋予义务责任。
人工智能所承担的义务责任是一种联合（joint）义务责任，而非传统责任观中一力承担的责任。虽然人工智能可以“理解”道德理性，但是，它的道德理性是由设计者赋子的，它的行动是由使用者监管的。这就形成了设计者、人工智能、使用者之间无形的联结。在人工智能能够完全理解身体与道德之间的关系，实现无监管地行动而不违背任何伦理规范之前，这个联结都不会断裂。遗憾的是，目前来看，人工智能在相当长一段时间内无法实现对于身体与道德关系的理解。因此，人工智能的义务责任总是与人类相连的。那么，传统的个人各自承担责任的模式必然不适合人工智能。
人类合作者之间的责任研究也许能够给我们一些启示。虽然，人类合作者之间的责任研究同样充满争议和问题（例如，责任债务问题、过充分决定问题，等等），但是，或许可以从已有的研究中为人工智能的责任问题探寻一下出路。
首先，联合义务责任可以有多种形式。随着技术的发展，人工智能与人类的合作将会前所未有的复杂。第一，人工智能单独采取行动（如果被允许的话），例如，无人驾驶汽车。由于人工智能可以是自主的，应当承担全部责任。并且，基于人工智能与设计者的联结，设计者承担连带责任。第二。人工智能可能处于使用者的监管之下。这种关系类似于工作中的上下级，那么，负责执行的人工智能将承担全部的因果责任和部分义务责任，面使用者因为处于监管地位，承担义务责任。第三，人工智能可能与人组成集体能动者。集体能动者能够具备独立于任何成员的欲望和意图，在此基础上，集体能动者承担全部责任。第四，第二种与第三种情况可能混合出现，那么，可以将其视为升级版的集体能动者来承担全部责任。
其次，由于设计者—人工智能—使用者之间的联结与承担义务责任有关，使用者对人工智能“内部”的了解变得十分重要，放任人工智能的使用者要承担“忽视的责任”。使用者需要明确自已的人工智能能够做到的范围，并且防患于未然。目前的人工智能已经能够根据用户的喜好改进自己的行为。这就意味着，如果使用者不去了解他的人工智能能够做什么，随意地给人工智能灌输不良的行为喜好，会使得人工智能成为糟糕的社会成员。这一点也是人工智能威胁论所担忧的，人工智能可能通过学习对人类产生威胁。因此.在这种情况之下，使用者忽视了可能造成的后果，应该承担相应的义务责任，也就是笔者所说的忽视的责任。
再次，非人工智能的使用者同样要承担一些义务责任。这一点是针对与人工智能—人的集体能动者对立的自然人而言的。目前的无人驾驶汽车已经号称超越了人类驾驶员的安全基准，能降低驾驶事故的概率，促进公共安全。假如这一论断成立，就意味着不使用自动驾驶系统的驾驶员将成为马路上的危险者，对他人的安全构成威胁，他们应当承担起相应的责任。如同智能手机普及以后仍然使用传统手机的人，一旦因为手机的原因错过了重要的工作或者生活消息，他们会遭到其他人的请责。随着人工智能越来越“聪明”，不使用人工智能的人迟早会迎来要承担义务责任的一天，并且，这一天可能并不遥远。
本文将人工智能的自主性问题转化为决定论世界中能动者的自主性问题，并且，在理性回应论的支持下，得出了人工智能不仅仅是行动自主的，而且可以是道德自主的，因此，能够承担义务（道德）责任。这一结论也许不会得到全部人工智能研究者的认同，但是，它为亟待解决的人工智能的责任分配问题搭建了地基。人工智能的责任问题必然要摆脱传统的单一问责机制，走向社会—技术—认识系统中的问责机制。只要将人工智能视为自主的道德能动者，它与人类的合作就能被视为集体行动者，人类合作者之间的责任分布研究就能够为人工智能与人之间的责任分布指引方向。但是，这只是一小步，其结论也只是一个大致轮廓，人工智能的责任研究依然任重道远。如若想使人工智能的责任图景更为清晰，需要更深人地探讨人工智能对伦理的具身化理解、深化人工智能与人之间合作方式的研究和认知结构对比研究，这将会推进对于人工智能—人的集体能动者的理解，从而对人工智能的责任细分产生更为深远的影响。
来源：《哲学分析》，2018年第4期，第125-131页。
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浅析人工智能相关法律问题
文/徐发强
江苏省南京市玄武区人民检察院
文/陶沁言
扬州大学商学院
互联网及科学技术迅速发展，人工智能呈现出蓬勃发展的态势，并上升到国家战略高度。其应用领域不断扩大，应用形式不断丰富，影响力不断增强。人工智能对生产力和产业结构产生革命性突破，并且作为当代人类社会必不可少的一部分，发挥其高效便利的服务效用。人机互补互动、协同一体化趋势加强的同时，“人类中心化”受到质疑与挑战；相关民事及刑事等法律问题频发，人工智能的非法应用及技术算法漏洞对伦理道德、隐私权益、财产安全、系统安全等方面造成巨大威胁。而对人工智能违法的法律责任划分及其法律地位定性也存在巨大争议，在人工智能是否有意识等层面产生一定法律偏差。当下，亟待把控大数据与个人信息安全平衡，建立健全人工智能相关法律体系，推动技术研究及科学发展，加强监督监管机制。完善人工智能研发、供应、使用、管理及事发机制，让人工智能在法治的轨道上合理运用，造福人类，在安全的前提下，促进强国建设。
一、人工智能技术带来的相关法律问题
（1）隐私泄露导致的侵权诈骗行为
产业模式的进一步创新，虚拟现实等新技术涌现，自然人格要素虚拟化呈现需要原型……各类新发展的驱动下，逐渐增大了用户隐私被窥探利用的风险，个人信息被过度读取分析，造成隐私保护和数据读取失衡。恶意读取人像、声音进行非法AI合成，造成隐私权、肖像权受损。更有不法分子通过仿真模拟，利用合成的虚假信息等进行诈骗，通过互联网及大数据追踪用户，并造成一系列财产损失。
（2）人工智能陷入“伦理困境”
人工智能由算法支撑，利用大数据和植入信息进行判断，它不具有人的判断及随机应变能力，可以说它是不具有人的意识，并且是具有局限的虚拟化。在特定的陌生的情况下，易发生系统混乱和故障，从而导致灾祸的发生，这时谁来承担法律责任？“虚拟”与“现实”交错、“现实性”与“可能性”交织，人工智能显示出复杂化的倾向，并增强了人工智能运用的风险性和不确定性，一定程度上增加了人身安全威胁。伦理和法律产生碰撞，伦理责任与道德规范正在被消解，社会伦理秩序濒临挑战。
（3）更大范围上的安全系统威胁
利用非法手段，逃避安全系统防控。实施干扰或破坏技术，进行非法入侵、数据投毒、数据争夺……造成一系列数据泄露和安全隐患。轻则引发社会矛盾，扰乱社会秩序；重则泄露国家秘密，损害国家利益。人工智能是一把双刃剑，其潜在危险不可忽视。
二、人工智能面临法律责任划分的难题
（1）人工智能法律地位定性
人工智能的主体性一直备受争议。人工智能通过算法设定特定的性能，使机器“拥有人的智慧”，而其本质上是人类的工具，依附于人类而生，更多的是一种仿真模拟，无法通过自身感知人类社会文化的多样性。人工智能并不具有独立意识，无自主性，没有成为法律主体的能力，无法自然建立权利和义务的关系。人格权，是指民事主体专属享有，以人格利益为客体，为维护民事主体的独立人格所必备的固有民事权利。同时，具有人格权的前提是必须为独立的民事主体，即成为法律主体，需要拥有法律人格，履行相关民事责任，享受民事权利。人工智能作为无意识的附属品，无法平等参与民事活动。故笔者认为，人工智能若具有人格权，则是与社会伦理背道而驰，故其不能够成为法律主体。
（2）人工智能归责不明引发法律纠纷
人工智能的民事主体身份的确认是明确其法律责任、法律行为和归责问题的基础。当人工智能无法作为法律主体承担责任时，那由其产生的事故该由谁来承担？拥有植入意识的人工智能客体又能否完全摆脱其法律责任？
法律责任该如何划分：是归咎于技术研发部门的不成熟性，还是将其定性为意外？是由所有者承担还是由开发者承担？算法制定者与技术研究者承担起创造的职责，其主观思维、判断能力、社会心理以及仁义观念都会对人工智能产品产生巨大影响。由弱人工智能产品引起的意外，在未有过大损失及人身安全受损的前提下，且在提供保险的可赔控的范围内，更多体现为消费者和经营者的纠纷，这时的矛盾一定程度转化为消费者对权益的要求和控诉。而一些强人工智能产品，可在限定范围内，进行独立思考并制定解决问题的最优方案，具有一定价值观和世界观体系，具有与人类相近的知觉能力。它们应用形式更加复杂，应用到现实中必然面临人类社会特定选择，面临伦理道德的考验。这时基于数据库作出的“错误”选择该如何划分？未制定详细且完善的风险分控机制，也未能在人工智能产品、投放者和消费者之间建构起稳定桥梁等，一定程度导致人工智能归责界限不清。而赔偿等法律责任的履行又将怎样贯彻实施，归责方式又该如何合理制定，是当下急于解决的问题。
三、人工智能相关问题亟需法律优化
（1）完善立法，综合考虑法理及社会利益
对于人工智能法律地位提出了“电子人格说”，框括了由人工智能“自主化”作出决策部署的能力。其人格具有有限性，而也需对人工智能各发展领域进行标准评估判定。对通过不同程度“图灵测试”的强人工智能，或许也应当明确其在法律上的地位。
（2）建立健全法治体系，建立透明算法问责制度
增强对违法行为的管控力度，划分法律责任界线，建立人工智能问责机制，对相应程度的事故认定进行严格约束。而对人工智能本身，其算法的不透明性、决策结果的不可估量性、源头研制的单一性需进行法律管控，设定相关标准与规则。
（3）人工智能干预司法行政实践
人工智能应用于司法服务中，能够有效减少法官因为主观意愿而产生的冤假错案，有效提高司法裁决效率，构建清朗的司法环境。而将大数据、信息化、人工智能、智慧法院几者融合发展，则能更好地提升司法服务水平。当然，需界定人工智能司法行政地位，制定法律参考标准，设定司法审判边界，将其运用的合理性以法律的形式明确下来。
四、人工智能实质性发展所需
（1）采取监督监管新形势
强调监管的科学性和灵活性，利用多方协调治理促进人工智能领域的合法发展。采取分散式和渐进式措施有效预防控制，预测评估风险等级，从源头加以把关，从而避免人工智能利用算法“控制人类”恶果的发生，减少伦理道德颠覆的威胁，降低人工智能发生意外被问责的损失。同时，在信息网络发达的当下，构建风险监管、智慧监管、精准监管“三位一体”的信用监管新模式。提高监管效力，降低监管成本，实现监管防控最优化，形成人工智能一系列因地制宜的监测防控链。保证算法设计、产品研发和成果运用的透明化，赋予用户更清晰的认知选择，提升跨行业、跨市场交叉风险的甄别、防范和化解能力。
（2）提升人工智能伦理风险防范能力
总体上坚持以人为本，遵循人类基本价值观，稳定提升人工智能应用的包容性和安全性，深入推动人工智能应对危机及变故反应优化。促进人类与人工智能和谐共处发展，统筹规划人机平衡，积极引导人工智能健康发展。研发部门坚持将人类社会实践文化成果进行合理转化，遵循人工智能研发规范规定，多方面考虑用户及应用的差异化诉求，并且不进行违背伦理的人工智能研发，提升数据及算法的科学性和可行性，保证透明化和可控性。监管部门加强伦理审查，管控算法歧视，保障人类拥有操控权和充分自主决策权，化解人工智能对人类文明的威胁及冲击。
（3）加强政策引导
政策是否适当直接决定了人工智能的发展方向是否清晰。制定与时代科技发展相适应的政策，精准完善政策引导，明了政策限制，在法律的框架内，真正发挥政策的导向作用。审时度势，保障各方利益，尊重用户信息知情权，严厉打压侵犯隐私权的行为，保障个人隐私和数据安全，稳定社会秩序。将生产研发的标准界限以明确的法律政策落实下来。提高政策约束力，使各方在一定的规范下合理安排利用，使人工智能在法律的轨道上造福人类，可持续性发展。
(本组责编梁爽)
UNESCO第41届大会审议通过《人工智能伦理问题建议书》
编者按：2021年11月24日，在刚刚闭幕的联合国教科文组织大会第41届会议上，诞生了《人工智能伦理问题建议书》。笔者尤为振奋，不光因为我们在2020年7月参与建言、向联合国教科文组织提交的关于“环境、生态系统、生物多样性应写入人工智能伦理”的建议几乎被全面采纳；也因为，这是笔者看到过的所有的关于人工智能伦理文本中最好、也最全面的一个文本。
然而，目前我国对其的报道还是非常有限。尽管这份建议书是在11月24日的会议上通过的，国内当天几乎罕有报道（中文世界就连对联合国教科文组织第41届大会的报道也是很少的）。次日，也就是11月25日，UNESCO在巴黎在举行新闻发布会，介绍正式通过的这个首份人工智能伦理问题全球性协议，然后11月26日中国新闻网、新华社、央视等国内主流媒体才有简短的报道。截至2021年11月27日晚上、也就是这份建议书通过后的72小时之后，小编看到的有限的所有的中文报道都非常简短。而事实上，这份建议书文本非常全面，对于全球的人工智能的发展影响将是极为深远的。
从内容和词频上看，2021年文本大量提升了生态环境相关的内容。笔者盘点了一番：“生物多样性”出现2次（去年草案初稿中出现0次），“生态系统”出现31次（去年草案初稿中约5次）；“环境”一词出现约59次（去年草案初稿中出现23次）；“动物福利”出现1次（之前0次）；“碳足迹”出现2次。可以说，对比2021年的文本和2020年的文本，我们绿会的建议几乎得到了较为全面的采纳。
此外，本文尤其强调了“人工智能系统的整个生命周期”，笔者认为，这一点尤为值得重视。在全文中出现51次。所谓人工智能系统整个生命周期，该文件将其定义为“从研究、设计、开发到配置和使用等各阶段，包括维护、运行、交易、融资、监测和评估、验证、使用终止、拆卸和终结。”
另外，难能可贵的一点是，该建议书明确表示，并不试图对人工智能作出唯一的定义。它认为，这种定义需要随着技术的发展与时俱进。因此，该文本旨在探讨人工智能系统中具有核心伦理意义的特征。笔者注意到，此次会议决定，会员国关于其为实施《人工智能伦理问题建议书》所采取措施的报告周期为四年一次。也就是说，在联合国教科文组织大会43届会议（四年后）上，将讨论《人工智能伦理问题建议书》实施情况的第一份综合报告。
为了让国内同胞们能尽快看到文本，笔者从联合国教科文组织的官网发布的提交给41届大会审议的材料中提取了中文文字版。相信这份文件对我国人工智能学界、政策制定者、产业界都有不小的参考价值，绿会融媒在此中文首发。事实上这篇文章的排版花了小编超过四个小时，不光是排版较难、也因花了点世界对其中文文本中的个别问题译法进行了查证。以下文本来自于UNESCO官网，全文约27000字。分享如下，供读者参考。
编者按/王豁审/绿会国际部 编/angel
人工智能伦理问题建议书。图源/unesco
《人工智能伦理问题建议书》草案文本
（注：已在联合国教科文组织第41届大会上获得会员国通过）
序言
联合国教育、科学及文化组织（教科文组织）大会于2021年11月9日至24日在巴黎召开第四十一届会议，
认识到人工智能（AI）从正负两方面对社会、环境、生态系统和人类生活包括人类思想具有深刻而动态的影响，部分原因在于人工智能的使用以新的方式影响着人类的思维、互动和决策，并且波及到教育、人文科学、社会科学和自然科学、文化、传播和信息，
忆及教科文组织根据《组织法》，力求通过教育、科学、文化以及传播和信息促进各国间之合作，对和平与安全作出贡献，以增进对正义、法治及所确认之世界人民均享人权与基本自由之普遍尊重，
深信在此提出的建议书，作为以国际法为依据、采用全球方法制定且注重人的尊严和人权以及性别平等、社会和经济正义与发展、身心健康、多样性、互联性、包容性、环境和生态系统保护的准则性文书，可以引导人工智能技术向着负责任的方向发展，
遵循《联合国宪章》的宗旨和原则，
考虑到人工智能技术可以对人类大有助益并惠及所有国家，但也会引发根本性的伦理关切，例如：人工智能技术可能内嵌并加剧偏见，可能导致歧视、不平等、数字鸿沟和排斥，并对文化、社会和生物多样性构成威胁，造成社会或经济鸿沟；算法的工作方式和算法训练数据应具有透明度和可理解性；人工智能技术对于多方面的潜在影响，包括但不限于人的尊严、人权和基本自由、性别平等、民主、社会、经济、政治和文化进程、科学和工程实践、动物福利以及环境和生态系统，
又认识到人工智能技术会加深世界各地国家内部和国家之间现有的鸿沟和不平等，必须维护正义、信任和公平，以便在公平获取人工智能技术、享受这些技术带来的惠益和避免受其负面影响方面不让任何国家和任何人掉队，同时认识到各国国情不同，并尊重一部分人不参与所有技术发展的意愿，
意识到所有国家都正值信息和通信技术及人工智能技术使用的加速期，对于媒体与信息素养的需求日益增长，且数字经济带来了重大的社会、经济和环境挑战以及惠益共享的机会，对于中低收入国家（LMIC）——包括但不限于最不发达国家（LDC）、内陆发展中国家（LLDC）和小岛屿发展中国家（SIDS）而言尤为如此，需要承认、保护和促进本土文化、价值观和知识，以发展可持续的数字经济，
还认识到人工智能技术具备有益于环境和生态系统的潜能，要实现这些惠益，不应忽视而是要去应对其对环境和生态系统的潜在危害和负面影响，
注意到应对风险和伦理关切的努力不应妨碍创新和发展，而是应提供新的机会，激励合乎伦理的研究和创新，使人工智能技术立足于人权和基本自由、价值观和原则以及关于道义和伦理的思考，
又忆及教科文组织大会在2019年11月第四十届会议上通过了第40C/37号决议，授权总干事“以建议书的形式编制一份关于人工智能伦理问题的国际准则性文书”，提交2021年大会第四十一届会议，
认识到人工智能技术的发展需要相应提高数据、媒体与信息素养，并增加获取独立、多元、可信信息来源的机会，包括努力减少错误信息、虚假信息和仇恨言论的风险以及滥用个人数据造成的伤害，
认为关于人工智能技术及其社会影响的规范框架应建立在共识和共同目标的基础上，以国际和国家法律框架、人权和基本自由、伦理、获取数据、信息和知识的需求、研究和创新自由、人类福祉、环境和生态系统福祉为依据，将伦理价值观和原则与同人工智能技术有关的挑战和机遇联系起来，
又认识到伦理价值观和原则可以通过发挥指引作用，帮助制定和实施基于权利的政策措施和法律规范，以期加快技术发展步伐，
又深信全球公认的、充分尊重国际法特别是人权法的人工智能技术伦理标准可以在世界各地制定人工智能相关规范方面起到关键作用，
铭记《世界人权宣言》（1948年）；国际人权框架文书，包括《关于难民地位的公约》（1951年）、《就业和职业歧视公约》（1958年）、《消除一切形式种族歧视国际公约》（1965年）、《公民及政治权利国际公约》（1966年）、《经济社会文化权利国际公约》（1966年）、《消除对妇女一切形式歧视公约》（1979年）、《儿童权利公约》（1989年）和《残疾人权利公约》（2006年）；《反对教育歧视公约》（1960年）；《保护和促进文化表现形式多样性公约》（2005年）；以及其他一切相关国际文书、建议书和宣言，又注意到《联合国发展权利宣言》（1986年）；《当代人对后代人的责任宣言》（1997年）；《世界生物伦理与人权宣言》（2005年）；《联合国土著人民权利宣言》（2007年）；2014年联合国大会关于信息社会世界峰会审查的决议（A/RES/70/125）（2015年）；联合国大会关于“变革我们的世界：2030年可持续发展议程”的决议（A/RES/70/1）（2015年)；《关于保存和获取包括数字遗产在内的文献遗产的建议书》（2015年）；《与气候变化有关的伦理原则宣言》（2017年）；《关于科学和科学研究人员的建议书》（2017年）；互联网普遍性指标（2018年获得教科文组织国际传播发展计划认可），包括立足人权、开放、人人可及和多利益攸关方参与原则（2015年获得教科文组织大会认可）；人权理事会关于“数字时代的隐私权”的决议（A/HRC/RES/42/15）(2019年)；以及人权理事会关于“新兴数字技术与人权”的决议（A/HRC/RES/41/11）（2019年），
强调必须特别关注中低收入国家，包括但不限于最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家，这些国家具备能力，但在人工智能伦理问题辩论中的代表性不足，由此引发了对于地方知识、文化多元化、价值体系以及应对人工智能技术的正负两方面影响需要实现全球公平的要求受到忽视的关切，
又意识到在人工智能技术的伦理和监管方面，目前存在许多国家政策以及由联合国相关实体、政府间组织（包括地区组织）和由私营部门、专业组织、非政府组织和科学界制定的其他框架和倡议，
还深信人工智能技术可以带来重大惠益，但实现这些惠益也会加剧围绕创新产生的矛盾冲突、知识和技术获取不对称（包括使公众参与人工智能相关议题的能力受限的数字和公民素养赤字）以及信息获取障碍、能力亦即人员和机构能力差距、技术创新获取障碍、缺乏适当的实体和数字基础设施以及监管框架（包括与数据有关的基础设施和监管框架）的问题，所有这些问题都需要解决，
强调需要加强全球合作与团结，包括通过多边主义，以促进公平获取人工智能技术，应对人工智能技术给文化和伦理体系的多样性和互联性带来的挑战，减少可能的滥用，充分发挥人工智能可能给各个领域特别是发展领域带来的潜能，确保各国人工智能战略以伦理原则为指导，
充分考虑到人工智能技术的快速发展对以合乎伦理的方式应用和治理人工智能技术以及对尊重和保护文化多样性提出了挑战，并有可能扰乱地方和地区的伦理标准和价值观，
1.通过本人工智能伦理问题建议书；
2.建议会员国在自愿基础上适用本建议书的各项规定，特别是根据各自国家的宪法实践和治理结构采取适当步骤，包括必要的立法或其他措施，依照包括国际人权法在内的国际法，使建议书的原则和规范在本国管辖范围内生效；
3.又建议会员国动员包括工商企业在内的所有利益攸关方，确保他们在实施本建议书方面发挥各自的作用；并提请涉及人工智能技术的管理部门、机构、研究和学术组织、公共、私营和民间社会机构和组织注意本建议书，使人工智能技术的开发和应用做到以健全的科学研究以及伦理分析和评估作为指导。
一、适用范围
1.本建议书述及与人工智能领域有关且属于教科文组织职责范围之内的伦理问题。建议书以能指导社会负责任地应对人工智能技术对人类、社会、环境和生态系统产生的已知和未知影响并相互依存的价值观、原则和行动构成的不断发展的整体、全面和多元文化框架为基础，将人工智能伦理作为一种系统性规范考量，并为社会接受或拒绝人工智能技术提供依据。
建议书将伦理视为对人工智能技术进行规范性评估和指导的动态基础，以人的尊严、福祉和防止损害为导向，并立足于科技伦理。
2.本建议书无意对人工智能作出唯一的定义，这种定义需要随着技术的发展与时俱进。
建议书旨在探讨人工智能系统中具有核心伦理意义的特征。因此，本建议书将人工智能系统视为有能力以类似于智能行为的方式处理数据和信息的系统，通常包括推理、学习、感知、预测、规划或控制等方面。这一方法有三个重要因素：
(a)人工智能系统是整合模型和算法的信息处理技术，这些模型和算法能够生成学习和执行认知任务的能力，从而在物质环境和虚拟环境中实现预测和决策等结果。
在设计上，人工智能系统借助知识建模和知识表达，通过对数据的利用和对关联性的计算，可以在不同程度上实现自主运行。人工智能系统可以包含若干种方法，包括但不限于：
(i)机器学习，包括深度学习和强化学习；
(ii)机器推理，包括规划、调度、知识表达和推理、搜索和优化。
人工智能系统可用于信息物理系统，包括物联网、机器人系统、社交机器人和涉及控制、感知及处理传感器所收集数据的人机交互以及人工智能系统工作环境中执行器的操作。
(b)与人工智能系统有关的伦理问题涉及人工智能系统生命周期的各个阶段，此处系指从研究、设计、开发到配置和使用等各阶段，包括维护、运行、交易、融资、监测和评估、验证、使用终止、拆卸和终结。此外，人工智能行为者可以定义为在人工智能系统生命周期内至少参与一个阶段的任何行为者，可指自然人和法人，例如研究人员、程序员、工程师、数据科学家、终端用户、工商企业、大学和公私实体等。
(c)人工智能系统引发了新型伦理问题，包括但不限于其对决策、就业和劳动、社交、卫生保健、教育、媒体、信息获取、数字鸿沟、个人数据和消费者保护、环境、民主、法治、安全和治安、双重用途、人权和基本自由（包括表达自由、隐私和非歧视）的影响。此外，人工智能算法可能复制和加深现有的偏见，从而加剧已有的各种形式歧视、偏见和成见，由此产生新的伦理挑战。其中一些问题与人工智能系统能够完成此前只有生物才能完成、甚至在有些情况下只有人类才能完成的任务有关。这些特点使得人工智能系统在人类实践和社会中以及在与环境和生态系统的关系中，可以起到意义深远的新作用，为儿童和青年的成长、培养对于世界和自身的认识、批判性地认识媒体和信息以及学会作出决定创造了新的环境。
从长远看，人工智能系统可能挑战人类特有的对于经验和能动作用的感知，在人类的自我认知、社会、文化和环境的互动、自主性、能动性、价值和尊严等方面引发更多关切。
3.秉承教科文组织世界科学知识与技术伦理委员会（COMEST）在2019年《人工智能伦理问题初步研究》中的分析，本建议书特别关注人工智能系统与教育、科学、文化、传播和信息等教科文组织核心领域有关的广泛伦理影响：
(a)教育，这是因为鉴于对劳动力市场、就业能力和公民参与的影响，生活在数字化社会需要新的教育实践、伦理反思、批判性思维、负责任的设计实践和新的技能。
(b)科学，系指最广泛意义上的科学，包括从自然科学、医学到社会科学和人文科学等所有学术领域，这是由于人工智能技术带来了新的研究能力和方法，影响到我们关于科学认识和解释的观念，为决策创建了新的基础。
(c)文化特性和多样性，这是由于人工智能技术可以丰富文化和创意产业，但也会导致文化内容的供应、数据、市场和收入更多地集中在少数行为者手中，可能对语言、媒体、文化表现形式、参与和平等的多样性和多元化产生负面影响。
(d)传播和信息，这是由于人工智能技术在处理、组织和提供信息方面起到日益重要的作用；很多现象引发了与信息获取、虚假信息、错误信息、仇恨言论、新型社会叙事兴起、歧视、表达自由、隐私、媒体与信息素养等有关的问题，自动化新闻、通过算法提供新闻、对社交媒体和搜索引擎上的内容进行审核和策管只是其中几个实例。
4.本建议书面向会员国，会员国既是人工智能行为者，又是负责制定人工智能系统整个生命周期的法律和监管框架并促进企业责任的管理部门。此外，建议书为贯穿人工智能系统生命周期的伦理影响评估奠定了基础，从而为包括公共和私营部门在内的所有人工智能行为者提供伦理指南。
二、宗旨和目标
5.本建议书旨在提供基础，让人工智能系统可以造福人类、个人、社会、环境和生态系统，同时防止危害。它还旨在促进和平利用人工智能系统。
6.本建议书的目的是在全球现有人工智能伦理框架之外，再提供一部全球公认的规范性文书，不仅注重阐明价值观和原则，而且着力于通过具体的政策建议切实落实这些价值观和原则，同时着重强调包容、性别平等以及环境和生态系统保护等问题。
7.由于与人工智能有关的伦理问题十分复杂，需要国际、地区和国家各个层面和各个部门的众多利益攸关方开展合作，故而本建议书的宗旨是让利益攸关方能够在全球和文化间对话的基础上共同承担责任。
8.本建议书的目标如下：
(a)依照国际法，提供一个由价值观、原则和行动构成的普遍框架，指导各国制定与人工智能有关的立法、政策或其他文书；
(b)指导个人、团体、社群、机构和私营公司的行动，确保将伦理规范嵌入人工智能系统生命周期的各个阶段；
(c)在人工智能系统生命周期的各个阶段保护、促进和尊重人权和基本自由、人的尊严和平等，包括性别平等；保障当代和后代的利益；保护环境、生物多样性和生态系统；尊重文化多样性；
(d)推动多利益攸关方、多学科和多元化对话和建立共识，讨论与人工智能系统有关的伦理问题；
(e)促进对人工智能领域进步和知识的公平获取以及惠益共享，特别关注包括最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家在内的中低收入国家的需求和贡献。
三、价值观和原则
9.首先，人工智能系统生命周期的所有行为者都应尊重下文所载的价值观和原则，并在必要和适当的情况下，通过修订现行的和制定新的法律、法规和业务准则来促进这些价值观和原则。这必须遵守国际法，包括《联合国宪章》和会员国的人权义务，并应符合国际商定的社会、政治、环境、教育、科学和经济可持续性目标，例如联合国可持续发展目标（SDG）。
10.价值观作为催人奋进的理想，在制定政策措施和法律规范方面发挥着强大作用。下文概述的一系列价值观可以激发理想的行为并是确立原则的基础，而原则更为具体地阐述作为其根本的价值观，以便更易于在政策声明和行动中落实这些价值观。
11.下文概述的所有价值观和原则本身都是可取的，但在任何实际情况下这些价值观和原则之间都可能会有矛盾。在特定情况下，需要根据具体情况进行评估以管控潜在的矛盾，同时考虑到相称性原则并尊重人权和基本自由。在所有情况下，可能对人权和基本自由施加的任何限制均必须具有合法基础，而且必须合理、必要和相称，符合各国依据国际法所承担的义务。要做到明智而审慎地处理这些情况，通常需要与广泛的相关利益攸关方合作，同时利用社会对话以及伦理审议、尽职调查和影响评估。
12.人工智能系统生命周期的可信度和完整性对于确保人工智能技术造福人类、个人、社会、环境和生态系统并且体现出本建议书提出的价值观和原则至关重要。在采取适当措施降低风险时，人们应有充分理由相信人工智能系统能够带来个人利益和共享利益。具有可信度的一个基本必要条件是，人工智能系统在整个生命周期内都受到相关利益攸关方适当的全面监测。由于可信度是本文件所载各项原则得到落实的结果，本建议书提出的政策行动建议均旨在提升人工智能系统生命周期各个阶段的可信度。
3.1价值观
【尊重、保护和促进人权和基本自由以及人的尊严】
13.每个人与生俱来且不可侵犯的尊严构成了人权和基本自由这一普遍、不可分割、不可剥夺、相互依存又彼此相关的体系的基础。因此，尊重、保护和促进包括国际人权法在内的国际法确立的人的尊严和权利，在人工智能系统的整个生命周期内都至关重要。人的尊严系指承认每个人固有和平等的价值，无论种族、肤色、血统、性别、年龄、语言、宗教、政治见解、民族、族裔、社会出身、与生俱来的经济或社会条件、残障情况或其他状况如何。
14.在人工智能系统生命周期的任何阶段，任何人或人类社群在身体、经济、社会、政治、文化或精神等任何方面，都不应受到损害或被迫居于从属地位。在人工智能系统的整个生命周期内，人类生活质量都应得到改善，而“生活质量”的定义只要不侵犯或践踏人权和基本自由或人的尊严，应由个人或群体来决定。
15.在人工智能系统的整个生命周期内，人会与人工智能系统展开互动，接受这些系统提供的帮助，例如照顾弱势者或处境脆弱群体，包括但不限于儿童、老年人、残障人士或病人。
在这一互动过程中绝不应将人物化，不应以其他方式损害人的尊严，也不应侵犯或践踏人权和基本自由。
16.在人工智能系统的整个生命周期内，必须尊重、保护和促进人权和基本自由。各国政府、私营部门、民间社会、国际组织、技术界和学术界在介入与人工智能系统生命周期有关的进程时，必须尊重人权文书和框架。新技术应为倡导、捍卫和行使人权提供新手段，而不是侵犯人权。
【环境和生态系统蓬勃发展】
17.应在人工智能系统的整个生命周期内确认、保护和促进环境和生态系统的蓬勃发展。
此外，环境和生态系统是关乎人类和其他生物能否享受人工智能进步所带来惠益的必要条件。
18.参与人工智能系统生命周期的所有行为者都必须遵守适用的国际法以及国内立法、标准和惯例，例如旨在保护和恢复环境和生态系统以及促进可持续发展的预防措施。这些行为者应减少人工智能系统对环境的影响，包括但不限于碳足迹，以确保将气候变化和环境风险因素降到最低，防止会加剧环境恶化和生态系统退化的对自然资源的不可持续开采、使用和转化。
【确保多样性和包容性】
19.在人工智能系统的整个生命周期内，应依照包括人权法在内的国际法，确保尊重、保护和促进多样性和包容性。为此，可以促进所有个人或群体的积极参与，无论种族、肤色、血统、性别、年龄、语言、宗教、政治见解、民族、族裔、社会出身、与生俱来的经济或社会条件、残障情况或其他状况如何。
20.对于生活方式的选择范围、信仰、意见、表达形式或个人经验，包括对于人工智能系统的任选使用以及这些架构的共同设计，在人工智能系统生命周期的任何阶段都不应受到限制。
21.此外，应作出努力，包括开展国际合作，以克服并绝不利用影响到社区的缺乏必要技术基础设施、教育和技能以及法律框架的情况，特别是在中低收入国家、最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家中。
【生活在和平、公正与互联的社会中】
22.人工智能行为者应为确保建设和平与公正的社会发挥参与和促进作用，这种社会的根基是惠及全民、符合人权和基本自由的相互关联的未来。在和平与公正的社会中生活的价值观表明，人工智能系统在整个生命周期内都有可能为所有生物之间及其与自然环境之间的相互关联作出贡献。
23.人与人之间相互联系的概念是基于这样一种认识，即每个人都属于一个更大的整体，当这个整体中的组成部分都能够繁荣兴旺时，整体才会蒸蒸日上。在和平、公正与互联的社会中生活，需要一种有机、直接、出自本能的团结纽带，其特点是不懈地寻求和平关系，倾向于在最广泛的意义上关爱他人和自然环境。
24.这一价值观要求在人工智能系统的整个生命周期内促进和平、包容与正义、公平和相互联系，人工智能系统生命周期的各种进程不得隔离或物化人类和社区或者削弱其自由、自主决策和安全，不得分裂个人和群体或使之相互对立，也不得威胁人类、其他生物和自然环境之间的共存。
3.2原则
【相称性和不损害】
25.应该认识到，人工智能技术本身并不一定能确保人类、环境和生态系统蓬勃发展。况且，与人工智能系统生命周期有关的任何进程都不得超出实现合法目的或目标所需的范围，并应切合具体情况。在有可能对人类、人权和基本自由、个别社区和整个社会，或者对环境和生态系统造成损害时，应确保落实风险评估程序并采取措施，以防止发生此类损害。
26.应从以下方面证明选择使用人工智能系统和选用哪种人工智能方法的合理性：（a）所选择的人工智能方法对于实现特定合法目标应该是适当的和相称的；（b）所选择的人工智能方法不得违背本文件提出的基本价值观，特别是其使用不得侵犯或践踏人权；（c）人工智能方法应切合具体情况，并应建立在严谨的科学基础上。在所涉决定具有不可逆转或难以逆转的影响或者在涉及生死抉择的情况下，应由人类作出最终决定。人工智能系统尤其不得用于社会评分或大规模监控目的。
【安全和安保】
27.在人工智能系统的整个生命周期内，应避免并解决、预防和消除意外伤害（安全风险）以及易受攻击的脆弱性（安保风险），确保人类、环境和生态系统的安全和安保。开发可持续和保护隐私的数据获取框架，促进利用优质数据更好地训练和验证人工智能模型，便可以实现有安全和安保保障的人工智能。
【公平和非歧视】
28.人工智能行为者应根据国际法，促进社会正义并保障一切形式的公平和非歧视。这意味着要采用包容性办法确保人工智能技术的惠益人人可得可及，同时又考虑到不同年龄组、文化体系、不同语言群体、残障人士、女童和妇女以及处境不利、边缘化和弱势群体或处境脆弱群体的具体需求。会员国应努力让包括地方社区在内的所有人都能够获取提供本地相关内容和服务且尊重多语言使用和文化多样性的人工智能系统。会员国应努力消除数字鸿沟，并确保对人工智能发展的包容性获取和参与。在国家层面，会员国应努力在人工智能系统生命周期的准入和参与问题上促进城乡之间的公平，以及所有人之间的公平，无论种族、肤色、血统、性别、年龄、语言、宗教、政治见解、民族、族裔、社会出身、与生俱来的经济或社会条件、残障情况或其他状况如何。在国际层面，技术最先进的国家有责任支持最落后的国家，确保共享人工智能技术的惠益，使得后者能够进入和参与人工智能系统生命周期，从而推动建设一个在信息、传播、文化、教育、研究、社会经济和政治稳定方面更加公平的世界秩序。
29.人工智能行为者应尽一切合理努力，在人工智能系统的整个生命周期内尽量减少和避免强化或固化带有歧视性或偏见的应用程序和结果，确保人工智能系统的公平。对于带有歧视性和偏见的算法决定，应提供有效的补救办法。
30.此外，在人工智能系统的整个生命周期内，需要解决国家内部和国家之间的数字和知识鸿沟，包括根据相关的国家、地区和国际法律框架解决技术和数据获取及获取质量方面的鸿沟，以及在连接性、知识和技能以及受影响社区的切实参与方面的鸿沟，以便让每个人都得到公平待遇。
【可持续性】
31.可持续社会的发展，有赖于在人类、社会、文化、经济和环境等方面实现一系列复杂的目标。人工智能技术的出现可能有利于可持续性目标，但也可能阻碍这些目标的实现，这取决于处在不同发展水平的国家如何应用人工智能技术。因此，在就人工智能技术对人类、社会、文化、经济和环境的影响开展持续评估时，应充分考虑到人工智能技术对于作为一套涉及多方面的动态目标（例如目前在联合国可持续发展目标中认定的目标）的可持续性的影响。
【隐私权和数据保护】
32.隐私权对于保护人的尊严、自主权和能动性不可或缺，在人工智能系统的整个生命周期内必须予以尊重、保护和促进。重要的是，人工智能系统所用数据的收集、使用、共享、归档和删除方式，必须符合国际法，契合本建议书提出的价值观和原则，同时遵守相关的国家、地区和国际法律框架。
33.应在国家或国际层面采用多利益攸关方办法，建立适当的数据保护框架和治理机制，将其置于司法系统保护之下，并在人工智能系统的整个生命周期内予以保障。数据保护框架和任何相关机制应参鉴有关收集、使用和披露个人数据以及数据主体行使其权利的国际数据保护原则和标准，同时确保对个人数据的处理具有合法的目的和有效的法律依据，包括取得知情同意。
34. 需要对算法系统开展充分的隐私影响评估，其中包括使用算法系统的社会和伦理考量以及通过设计方法对于隐私的创新使用。人工智能行为者需要确保他们对人工智能系统的设计和实施负责，以确保个人信息在人工智能系统的整个生命周期内受到保护。
【人类的监督和决定】
35.会员国应确保始终有可能将人工智能系统生命周期的任何阶段以及与人工智能系统有关的补救措施的伦理和法律责任归属于自然人或现有法人实体。因此，人类监督不仅指个人监督，在适当情况下也指范围广泛的公共监督。
36.在某些情况下，出于效率性的考虑，人类有时选择依赖人工智能系统，但是否在有限情形下出让控制权依然要由人类来决定，这是由于人类在决策和行动上可以借助人工智能系统，但人工智能系统永远无法取代人类的最终责任和问责。一般而言，生死攸关的决定不应让给人工智能系统来作。
【透明度和可解释性】
37.人工智能系统的透明度和可解释性往往是确保人权、基本自由和伦理原则得到尊重、保护和促进的必要先决条件。透明度是相关国家和国际责任制度有效运作的必要因素。缺乏透明度还可能削弱对根据人工智能系统产生的结果所作决定提出有效质疑的可能性，进而可能侵犯获得公平审判和有效补救的权利，并限制这些系统的合法使用领域。
38.在人工智能系统的整个生命周期内都需要努力提高人工智能系统（包括那些具有域外影响的系统）的透明度和可解释性，以支持民主治理，但透明度和可解释性的程度应始终切合具体情况并与其影响相当，因为可能需要在透明度和可解释性与隐私、安全和安保等其他原则之间取得平衡。在所涉决定系参考或依据人工智能算法作出的情况下，包括在所涉决定关乎民众安全和人权的情况下，民众应该被充分告知，并且在此类情况下有机会请求相关人工智能行为者或公共机构提供解释性信息。此外，对于影响其权利和自由的决定，个人应能够了解据以作出该决定的理由，并可以选择向能够审查和纠正该决定的私营公司或公共机构指定工作人员提出意见。对于由人工智能系统直接提供或协助提供的产品或服务，人工智能行为者应以适当和及时的方式告知用户。
39.从社会—技术角度来看，提高透明度有助于建设更加和平、公正、民主和包容的社会。提高透明度有利于开展公众监督，这可以减少腐败和歧视，还有助于发现和防止对人权产生的负面影响。透明度的目的是为相关对象提供适当的信息，以便他们理解和增进信任。具体到人工智能系统，透明度可以帮助人们了解人工智能系统各个阶段是如何按照该系统的具体环境和敏感度设定的。透明度还包括深入了解可以影响特定预测或决定的因素，以及了解是否具备适当的保证（例如安全或公平措施）。在存在会对人权产生不利影响的严重威胁的情况下，透明度要求可能还包括共享代码或数据集。
40. 可解释性是指让人工智能系统的结果可以理解，并提供阐释说明。人工智能系统的可解释性也指各个算法模块的输入、输出和性能的可解释性及其如何促成系统结果。因此，可解释性与透明度密切相关，结果和导致结果的子过程应以可理解和可追溯为目标，并且应切合具体情况。人工智能行为者应致力于确保开发出的算法是可以解释的。就对终端用户所产生的影响不是暂时的、容易逆转的或低风险的人工智能应用程序而言，应确保对导致所采取行动的任何决定作出有意义的解释，以便使这一结果被认为是透明的。
41.透明度和可解释性与适当的责任和问责措施以及人工智能系统的可信度密切相关。
【责任和问责】
42.人工智能行为者和会员国应根据国家法律和国际法，特别是会员国的人权义务，以及人工智能系统整个生命周期的伦理准则，包括在涉及其有效疆域和实际控制范围内的人工智能行为者方面，尊重、保护和促进人权和基本自由，并且还应促进对环境和生态系统的保护，同时承担各自的伦理和法律责任。以任何方式基于人工智能系统作出的决定和行动，其伦理责任和义务最终都应由人工智能行为者根据其在人工智能系统生命周期中的作用来承担。
43.应建立适当的监督、影响评估、审计和尽职调查机制，包括保护举报者，确保在人工智能系统的整个生命周期内对人工智能系统及其影响实施问责。技术和体制方面的设计都应确保人工智能系统（的运行）可审计和可追溯，特别是要应对与人权规范和标准之间的冲突以及对环境和生态系统福祉的威胁。
【认识和素养】
44.应通过由政府、政府间组织、民间社会、学术界、媒体、社区领袖和私营部门共同领导并顾及现有的语言、社会和文化多样性的开放且可获取的教育、公民参与、数字技能和人工智能伦理问题培训、媒体与信息素养及培训，促进公众对于人工智能技术和数据价值的认识和理解，确保公众的有效参与，让所有社会成员都能够就使用人工智能系统作出知情决定，避免受到不当影响。
45.了解人工智能系统的影响，应包括了解、借助以及促进人权和基本自由。这意味着在接触和理解人工智能系统之前，应首先了解人工智能系统对人权和权利获取的影响，以及对环境和生态系统的影响。
46.对数据的使用必须尊重国际法和国家主权。这意味着各国可根据国际法，对在其境内生成或经过其国境的数据进行监管，并采取措施，力争在依照国际法尊重隐私权以及其他人权规范和标准的基础上对数据进行有效监管，包括数据保护。
47.不同利益攸关方对人工智能系统整个生命周期的参与，是采取包容性办法开展人工智能治理、使惠益能够为所有人共享以及推动可持续发展的必要因素。利益攸关方包括但不限于政府、政府间组织、技术界、民间社会、研究人员和学术界、媒体、教育、政策制定者、私营公司、人权机构和平等机构、反歧视监测机构以及青年和儿童团体。应采用开放标准和互操作性原则，以促进协作。应采取措施，兼顾技术的变化和新利益攸关方群体的出现，并便于边缘化群体、社区和个人切实参与，同时酌情尊重土著人民对其数据的自我管理。
四、政策行动领域
48.以下政策领域所述的政策行动是对本建议书提出的价值观和原则的具体落实。主要行动是会员国出台有效措施，包括政策框架或机制等，并通过开展多种行动，例如鼓励所有利益攸关方根据包括联合国《工商企业与人权指导原则》在内的准则制定人权、法治、民主以及伦理影响评估和尽职调查工具，确保私营公司、学术和研究机构以及民间社会等其他利益攸关方遵守这些框架或机制。此类政策或机制的制定过程应包括所有利益攸关方并应考虑到各会员国的具体情况和优先事项。教科文组织可以作为合作伙伴，支持会员国制定、监测和评估政策机制。
49.教科文组织认识到，各会员国在科学、技术、经济、教育、法律、规范、基础设施、社会、文化和其他方面，处于实施本建议书的不同准备阶段。需要指出的是，这里的“准备”是一种动态。因此，为切实落实本建议书，教科文组织将：（1）制定准备状态评估方法，协助有关会员国确定其准备进程各个方面在特定时刻的所处状态；（2）确保支持有关会员国制定教科文组织人工智能技术伦理影响评估（EIA）方法，分享最佳做法、评估准则、其他机制和分析工作。
【政策领域1：伦理影响评估】
50.会员国应出台影响评估（例如伦理影响评估）框架，以确定和评估人工智能系统的惠益、关切和风险，并酌情出台预防、减轻和监测风险的措施以及其他保障机制。此种影响评估应根据本建议书提出的价值观和原则，确定对人权和基本自由（特别是但不限于边缘化和弱势群体或处境脆弱群体的权利、劳工权利）、环境和生态系统产生的影响以及伦理和社会影响，并促进公民参与。
51.会员国和私营公司应建立尽职调查和监督机制，以确定、防止和减轻人工智能系统对尊重人权、法治和包容性社会产生的影响，并说明如何处理这些影响。会员国还应能够评估人工智能系统对贫困问题产生的社会经济影响，确保人工智能技术在目前和未来的大规模应用不会加剧各国之间以及国内的贫富差距和数字鸿沟。为做到这一点，尤其应针对信息（包括私营实体掌握的涉及公共利益的信息）获取，实行可强制执行的透明度协议。会员国、私营公司和民间社会应调查基于人工智能的建议对人类决策自主权的社会学和心理学影响。对于经确认对人权构成潜在风险的人工智能系统，在投放市场之前，人工智能行为者应对其进行广泛测试，包括必要时，作为伦理影响评估的一部分，在真实世界的条件下进行测试。
52.会员国和工商企业应采取适当措施，监测人工智能系统生命周期的各个阶段，包括用于决策的算法的性能、数据以及参与这一过程的人工智能行为者，特别是在公共服务领域和需要与终端用户直接互动的领域，以配合开展伦理影响评估。人工智能系统评估的伦理方面应包含会员国的人权法义务。
53.各国政府应采用监管框架，其中特别针对公共管理部门提出人工智能系统伦理影响评估程序，以预测后果，减少风险，避免有害后果，促进公民参与并应对社会挑战。评估还应确立能够对算法、数据和设计流程加以评估并包括对人工智能系统的外部审查的适当监督机制，包括确定可审计性、可追溯性和可解释性。伦理影响评估应透明，并酌情向公众开放。
此类评估还应具备多学科、多利益攸关方、多文化、多元化和包容等特性。应要求公共管理部门引入适当的机制和工具，监测这些部门实施和/或部署的人工智能系统。
54.会员国应确保人工智能治理机制具备包容性、透明性、多学科、多边（包括跨界减轻损害和作出补救的可能性）和多利益攸关方等特性。特别是，治理应包括预测、有效保护、监测影响、执行和补救等方面。
55.会员国应通过实施有力的执行机制和补救行动，确保调查并补救人工智能系统造成的损害，从而确保人权和基本自由以及法治在数字世界与现实世界中同样得到尊重。此类机制和行动应包括私营公司和公营公司提供的补救机制。为此，应提升人工智能系统的可审计性和可追溯性。此外，会员国应加强履行这项承诺的机构能力，并应与研究人员和其他利益攸关方合作调查、防止并减少对于人工智能系统的潜在恶意使用。
56.鼓励会员国根据应用领域的敏感程度、对人权、环境和生态系统的预期影响以及本建议书提出的其他伦理考量，制定国家和地区人工智能战略，并考虑多种形式的柔性治理，例如人工智能系统认证机制和此类认证的相互承认。此类机制可以包括针对系统、数据以及伦理准则和伦理方面的程序要求的遵守情况开展不同层面的审计。另一方面，此类机制不得因行政负担过重而妨碍创新，或者让中小企业或初创企业、民间社会以及研究和科学组织处于不利地位。此类机制还应包括定期监测，在人工智能系统的整个生命周期内确保系统的稳健性、持续完整性和遵守伦理准则，必要时可要求重新认证。
57.会员国和公共管理部门应对现有和拟议的人工智能系统进行透明的自我评估，其中尤其应包括对采用人工智能是否适当进行评估，如果适当则应为确定适当的方法开展进一步评估，并评估采用这种方法是否会导致违反或滥用会员国的人权法义务，如果是则应禁止采用。
58.会员国应鼓励公共实体、私营公司和民间社会组织让不同利益攸关方参与其人工智能治理工作，并考虑增设独立的人工智能伦理干事岗位或某种其他机制，负责监督伦理影响评估、审计和持续监测工作，确保对于人工智能系统的伦理指导。鼓励会员国、私营公司和民间社会组织在教科文组织的支持下，创设独立的人工智能伦理干事网络，为国家、地区和国际层面的这一进程提供支持。
59.会员国应促进数字生态系统的发展和获取，以便在国家层面以合乎伦理和包容各方的方式发展人工智能系统，包括消除在人工智能系统生命周期准入方面的差距，同时推动国际合作。此类生态系统尤其包括数字技术和基础设施，在适当情况下还包括人工智能知识共享机制。
60.会员国应与国际组织、跨国公司、学术机构和民间社会合作建立机制，确保所有会员国积极参与关于人工智能治理的国际讨论，特别是中低收入国家，尤其是最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家。可以通过提供资金、确保平等的地区参与或任何其他机制来实现这一目标。此外，为确保人工智能论坛的包容性，会员国应为人工智能行为者的出入境提供便利，特别是中低收入国家，尤其是最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家的行为者，以便其参加此类论坛。
61.修订现行的或制定新的有关人工智能系统的国家立法，必须遵守会员国的人权法义务，并在人工智能系统的整个生命周期内促进人权和基本自由。随着人工智能技术的发展，还应采取以下形式促进人权和基本自由：治理举措；关于人工智能系统的合作实践的良好范例；
国家及国际技术和方法准则。包括私营部门在内的各个部门在其关于人工智能系统的实践中必须利用现有的和新的文书以及本建议书，尊重、保护和促进人权和基本自由。
62.为执法、福利、就业、媒体和信息提供者、卫生保健和独立司法系统等对人权敏感的用途获取人工智能系统的会员国应建立机制，由独立的数据保护机关、行业监督机构和负责监督的公共机构等适当监督部门监测人工智能系统的社会和经济影响。
63.会员国应增强司法机构根据法治以及国际法和国际标准作出与人工智能系统有关决定（包括在其审议中使用人工智能系统的决定）的能力，同时确保坚持人类监督原则。司法机关如若使用人工智能系统，则需要有足够的保障措施，尤其要保障对基本人权的保护、法治、司法独立以及人类监督原则，并确保司法机关对人工智能系统的开发和使用值得信赖、以公共利益为导向且以人为本。
64.会员国应确保政府和多边组织在保障人工智能系统的安全和安保方面起到主导作用，并吸收多利益攸关方参与其中。具体而言，会员国、国际组织和其他相关机构应制定国际标准，列出可衡量和可检测的安全和透明度等级，以便能够客观评估人工智能系统并确定合规水平。此外，会员国和工商企业应对人工智能技术潜在安全和安保风险的战略研究提供持续支持，并应鼓励透明度、可解释性、包容和素养问题研究，在不同方面和不同层面（例如技术语言和自然语言）为这些领域投入更多资金。
65.会员国应实施政策，在人工智能系统的整个生命周期内确保人工智能行为者的行动符合国际人权法、标准和原则，同时充分考虑到当前的文化和社会多样性，包括地方习俗和宗教传统，并适当考虑到人权的优先性和普遍性。
66.会员国应建立机制，要求人工智能行为者披露并打击人工智能系统结果和数据中任何类型的陈规定型观念，无论是设计使然还是出于疏忽，确保人工智能系统的训练数据集不会助长文化、经济或社会不平等和偏见，不会散播虚假信息和错误信息，也不会干扰表达自由和信息获取。应特别关注数据匮乏地区。
67.会员国应实施政策，促进并提高人工智能开发团队和训练数据集的多样性和包容性，以反映其人口状况，确保人工智能技术及其惠益的平等获取，特别是对农村和城市地区的边缘化群体而言。
68.会员国应酌情制定、审查并调整监管框架，在人工智能系统生命周期的不同阶段对其内容和结果实施问责制和责任制。会员国应在必要时出台责任框架或澄清对现有框架的解释，确保为人工智能系统的结果和性能确定责任归属。此外，会员国在制定监管框架时，应特别考虑到最终责任和问责必须总是落实到自然人或法人身上，人工智能系统本身不应被赋予法人资格。为确保这一点，此类监管框架应符合人类监督原则，并确立着眼于人工智能系统生命周期不同阶段的人工智能行为者和技术流程的综合性方法。
69.为在空白领域确立规范或调整现有的法律框架，会员国应让所有人工智能行为者（包括但不限于研究人员、民间社会和执法部门的代表、保险公司、投资者、制造商、工程师、律师和用户）参与其中。这些规范可以发展成为最佳做法、法律和法规。进一步鼓励会员国采用样板政策和监管沙箱等机制，加快制定与新技术的飞速发展相适应的法律、法规和政策，包括对其进行定期审查，确保法律法规在正式通过之前能够在安全环境下进行测试。会员国应支持地方政府制定符合国家和国际法律框架的地方政策、法规和法律。
70.会员国应对人工智能系统的透明度和可解释性提出明确要求，以协助确保人工智能系统整个生命周期的可信度。此类要求应包括影响机制的设计和实施，其中要考虑到每个特定人工智能系统的应用领域的性质、预期用途、目标受众和可行性。
【政策领域3：数据政策】
71.会员国应努力制定数据治理战略，确保持续评估人工智能系统训练数据的质量，包括数据收集和选择过程的充分性、适当的数据安全和保护措施以及从错误中学习和在所有人工智能行为者之间分享最佳做法的反馈机制。
72.会员国应采取适当的保障措施，根据国际法保护隐私权，包括应对人们对于监控等问题的关切。会员国尤其应通过或实施可以提供适当保护并符合国际法的法律框架。会员国应大力鼓励包括工商企业在内的所有人工智能行为者遵守现行国际标准，特别是在伦理影响评估中开展适当的隐私影响评估，其中要考虑到预期数据处理产生的更广泛的社会经济影响，并在其系统中采用从设计入手保护隐私的做法。在人工智能系统的整个生命周期内应尊重、保护和促进隐私。
73.会员国应确保个人可以保留对于其个人数据的权利并得到相关框架的保护，此类框架尤其应预见到以下问题：透明度；对于处理敏感数据的适当保障；适当程度的数据保护；有效和实际的问责方案和机制；除符合国际法的某些情况外，数据主体对访问和删除其在人工智能系统中个人数据的权利和能力的充分享有；数据用于商业目的（例如精准定向广告）或跨境转移时完全符合数据保护法的适度保护；切实有效的独立监督，作为使个人可以掌控其个人数据、尊重数据主权并促进国际信息自由流通（包括数据获取）之惠益的数据治理机制的一部分。
74.会员国应制定数据政策或等效框架，或者加强现有政策或框架，以确保个人数据和敏感数据的充分安全，这类数据一旦泄露，可能会给个人造成特殊损害、伤害或困难。相关实例包括：与犯罪、刑事诉讼、定罪以及相关安全措施有关的数据；生物识别、基因和健康数据；与种族、肤色、血统、性别、年龄、语言、宗教、政治见解、民族、族裔、社会出身、与生俱来的经济或社会条件、残障情况或任何其他特征有关的个人数据。
75.会员国应促进开放数据。在这方面，会员国应考虑审查其政策和监管框架，包括关于信息获取和政务公开的政策和监管框架，以便反映出人工智能特有的要求，并考虑促进相关机制，例如为公共资金资助或公有的数据和源代码以及数据信托建立开放式存储库，以支持安全、公平、合法与合乎伦理的数据分享等。
76.会员国应推动和促进将优质和稳健的数据集用于训练、开发和使用人工智能系统，并在监督数据集的收集和使用方面保持警惕。这包括在可能和可行的情况下投资建立黄金标准数据集，包括开放、可信、多样化、建立在有效的法律基础上并且按法律要求征得数据主体同意的数据集。应鼓励制定数据集标注标准，包括按性别和其他标准分列数据，以便于确定数据集的收集方式及其特性。
77.按照联合国秘书长数字合作高级别小组报告的建议，会员国应在联合国和教科文组织的支持下，酌情采用数字共享方式处理数据，提高工具、数据集和数据托管系统接口的互操作性，鼓励私营公司酌情与所有利益攸关方共享其收集的数据，以促进研究、创新和公共利益。会员国还应促进公共和私营部门建立协作平台，在可信和安全的数据空间内共享优质数据。
【政策领域4：发展与国际合作】
78.会员国和跨国公司应优先考虑人工智能伦理，在相关国际、政府间和多利益攸关方论坛上讨论与人工智能有关的伦理问题。
79. 会员国应确保人工智能在教育、科学、文化、传播和信息、卫生保健、农业和食品供应、环境、自然资源和基础设施管理、经济规划和增长等发展领域的应用符合本建议书提出的价值观和原则。
80.会员国应通过国际组织，努力为人工智能促进发展提供国际合作平台，包括提供专业知识、资金、数据、领域知识和基础设施，以及促进多利益攸关方之间的合作，以应对具有挑战性的发展问题，特别是针对中低收入国家，尤其是最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家。
81.会员国应努力促进人工智能研究和创新方面的国际合作，包括可以提升中低收入国家和其他国家（包括最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家）研究人员的参与度和领导作用的研究和创新中心及网络。
82.会员国应通过吸收国际组织、研究机构和跨国公司参与，促进人工智能伦理研究，可以将这些研究作为公共和私营实体以合乎伦理的方式使用人工智能系统的基础，包括研究具体伦理框架在特定文化和背景下的适用性，以及根据这些框架开发技术上可行的解决方案的可能性。
83.会员国应鼓励在人工智能领域开展国际合作与协作，以弥合地缘技术差距。应在充分尊重国际法的前提下，在会员国与其民众之间、公共和私营部门之间以及技术上最先进和最落后的国家之间，开展技术交流和磋商。
【政策领域5：环境和生态系统】
84.在人工智能系统的整个生命周期内，会员国和工商企业应评估对环境产生的直接和间接影响，包括但不限于其碳足迹、能源消耗以及为支持人工智能技术制造而开采原材料对环境造成的影响，并应减少人工智能系统和数据基础设施造成的环境影响。会员国应确保所有人工智能行为者遵守有关环境的法律、政策和惯例。
85.会员国应在必要和适当时引入激励措施，确保开发并采用基于权利、合乎伦理、由人工智能驱动的解决方案抵御灾害风险；监测和保护环境与生态系统，并促进其再生；保护地球。这些人工智能系统应在其整个生命周期内让地方和土著社区参与，并应支持循环经济做法以及可持续的消费和生产模式。
例如，在必要和适当时可将人工智能系统用于以下方面：
(a)支持自然资源的保护、监测和管理。
(b)支持与气候有关问题的预测、预防、控制和减缓。
(c)支持更加高效和可持续的粮食生态系统。
(d)支持可持续能源的加速获取和大规模采用。
(e)促成并推动旨在促进可持续发展的可持续基础设施、可持续商业模式和可持续金融主流化。
(f)检测污染物或预测污染程度，协助相关利益攸关方确定、规划并实施有针对性的干预措施，防止并减少污染及曝露风险。
86.会员国在选择人工智能方法时，鉴于其中一些方法可能具有数据密集型或资源密集型特点以及对环境产生的不同影响，应确保人工智能行为者能够根据相称性原则，倾向于使用节约数据、能源和资源的人工智能方法。应制定要求，确保有适当证据表明一项人工智能应用程序将产生这种预期效果，或一项人工智能应用程序的附加保障措施可以为使用该应用程序的合理性提供支撑。假如做不到这一点，则必须遵循预防原则，而且在会对环境造成极其严重的负面影响的情况下，不得使用人工智能。
【政策领域6：性别】
87.会员国应确保数字技术和人工智能促进实现性别平等的潜能得到充分发挥，而且必须确保在人工智能系统生命周期的任何阶段，女童和妇女的人权和基本自由及其安全和人格不受侵犯。此外，伦理影响评估应包含横向性别平等视角。
88.会员国应从公共预算中划拨专项资金，用于资助促进性别平等的计划，确保国家数字政策包含性别行动计划，并制定旨在支持女童和妇女的相关政策，例如劳动力教育政策，以确保她们不会被排除在人工智能驱动的数字经济之外。应考虑并落实专项投资，用于提供有针对性的计划和有性别针对性的语言，从而为女童和妇女参与科学、技术、工程和数学（STEM）领域，包括信息和通信技术（信通技术）学科，以及为她们的就业准备、就业能力、平等的职业发展和专业成长，提供更多机会。
89.会员国应确保人工智能系统推动实现性别平等的潜能得到实现。会员国应确保这些技术不会加剧，而是消除模拟世界多个领域中已经存在的巨大性别差距。这些差距包括：性别工资差距；某些职业和活动中不平等的代表性；人工智能领域高级管理职位、董事会或研究团队中的代表性缺失；教育差距；数字和人工智能的获取、采用、使用和负担能力方面的差距；以及无偿工作和照料责任在社会中的不平等分配。
90.会员国应确保性别陈规定型观念和歧视性偏见不会被移植入人工智能系统，而且还应对其加以鉴别和主动纠正。必须努力避免技术鸿沟对以下方面产生复合性负面影响：实现性别平等和避免暴力侵害，例如针对妇女和女童以及代表性不足群体的骚扰、欺凌和贩运，包括在线上领域。
91.会员国应鼓励女性创业、参与并介入人工智能系统生命周期的各个阶段，具体办法是提供并促进经济和监管方面的激励措施以及其他激励措施和支持计划，制定目的是在学术界的人工智能研究方面实现性别均衡的参与、在数字和人工智能公司高级管理职位、董事会和研究团队中实现性别均衡的代表性的政策。会员国应确保（用于创新、研究和技术的）公共资金流向具有包容性和明确的性别代表性的计划和公司，并利用平权行动原则鼓励私人资金朝着类似方向流动。应制定并执行关于无骚扰环境的政策，同时鼓励传播关于如何在人工智能系统的整个生命周期内促进多样性的最佳做法。
92.会员国应促进学术界和产业界人工智能研究领域的性别多样性，为女童和妇女进入该领域提供激励措施，建立机制消除人工智能研究界的性别陈规定型观念和骚扰行为，并鼓励学术界和私营实体分享关于如何提高性别多样性的最佳做法。
93.教科文组织可以协助建立最佳做法资料库，鼓励女童、妇女和代表性不足的群体参与人工智能系统生命周期的各个阶段。
【政策领域7：文化】
94.鼓励会员国酌情将人工智能系统纳入物质、文献和非物质文化遗产（包括濒危语言以及土著语言和知识）的保护、丰富、理解、推广、管理和获取工作，具体办法包括酌情出台或更新与在这些领域应用人工智能系统有关的教育计划，以及确保采用针对机构和公众的参与式方法。
95.鼓励会员国审查并应对人工智能系统产生的文化影响，特别是自动翻译和语音助手等自然语言处理（NLP）应用程序给人类语言和表达的细微差别带来的影响。此类评估应为设计和实施相关战略提供参考，通过弥合文化差距、增进人类理解以及消除因减少使用自然语言等因素造成的负面影响，最大限度地发挥人工智能系统的惠益。减少使用自然语言可能导致濒危语言、地方方言以及与人类语言和表达形式有关的语音和文化差异的消失。
96.随着人工智能技术被用于创造、生产、推广、传播和消费多种文化产品和服务，会员国应促进针对艺术家和创意从业人员的人工智能教育和数字培训，以评估人工智能技术在其专业领域的适用性，并推动设计和应用适当的人工智能技术，同时铭记保护文化遗产、多样性和艺术自由的重要性。
97.会员国应促进当地文化产业和文化领域的中小企业对于人工智能工具的认识和评价，避免文化市场集中化的风险。
98.会员国应吸收技术公司和其他利益攸关方参与进来，促进文化表现形式的多样化供应和多元化获取，特别要确保算法建议可以提高本地内容的知名度和可见性。
99.会员国应促进在人工智能和知识产权的交汇点上开展新的研究，例如确定是否或如何对通过人工智能技术创作的作品给予知识产权保护。会员国还应评估人工智能技术如何影响作品被用于研究、开发、培训或实施人工智能应用程序的知识产权所有者的权利或利益。
100.会员国应鼓励国家级博物馆、美术馆、图书馆和档案馆使用人工智能系统，以突出其藏品，强化其图书馆、数据库和知识库，并允许用户访问。
【政策领域8：教育和研究】
101.会员国应与国际组织、教育机构、私营实体和非政府实体合作，在各个层面向所有国家的公众提供充分的人工智能素养教育，以增强人们的权能，减少因广泛采用人工智能系统而造成的数字鸿沟和数字获取方面的不平等。
102.会员国应促进人工智能教育“必备技能”的掌握，例如基本读写、计算、编码和数字技能、媒体与信息素养、批判性思维和创意思维、团队合作、沟通、社会情感技能和人工智能伦理技能，特别是在相关技能教育存在明显差距的国家及国内地区或区域。
103.会员国应促进关于人工智能发展的一般性宣传计划，其中包括数据、人工智能技术带来的机会和挑战、人工智能系统对人权（包括儿童权利）的影响及其意义。这些计划对于非技术群体和技术群体来说都应简明易懂。
104.会员国应鼓励开展关于以负责任和合乎伦理的方式将人工智能技术应用于教学、教师培训和电子学习等方面的研究活动，以增加机会，减轻这一领域的挑战和风险。在开展这些研究活动的同时，应充分评估教育质量以及人工智能技术的应用对于学生和教师的影响。会员国还应确保人工智能技术可以增强师生的权能和体验，同时铭记关系和社交方面以及传统教育形式的价值对于师生关系以及学生之间的关系至关重要，在讨论将人工智能技术应用于教育时应考虑到这一点。当涉及到监测、评估能力或预测学习者的行为时，用于学习的人工智能系统应符合严格的要求。人工智能应依照相关的个人数据保护标准支持学习过程，既不降低认知能力，也不提取敏感信息。在学习者与人工智能系统的互动过程中收集到的为获取知识而提交的数据，不得被滥用、挪用或用于犯罪，包括用于商业目的。
105.会员国应提升女童和妇女、不同族裔和文化、残障人士、边缘化和弱势群体或处境脆弱群体、少数群体以及没能充分得益于数字包容的所有人在各级人工智能教育计划中的参与度和领导作用，监测并与其他国家分享这方面的最佳做法。
106.会员国应根据本国教育计划和传统，为各级教育开发人工智能伦理课程，促进人工智能技术技能教育与人工智能教育的人文、伦理和社会方面的交叉协作。应以当地语言（包括土著语言）开发人工智能伦理教育的在线课程和数字资源，并考虑到环境多样性，特别要确保采用残障人士可以使用的格式。
107.会员国应促进并支持人工智能研究，特别是人工智能伦理问题研究，具体办法包括投资于此类研究或制定激励措施推动公共和私营部门投资于这一领域等，同时承认此类研究可极大地推动人工智能技术的进一步发展和完善，以促进落实国际法和本建议书中提出的价值观和原则。会员国还应公开推广以合乎伦理的方式开发人工智能的研究人员和公司的最佳做法，并与之合作。
108.会员国应确保人工智能研究人员接受过研究伦理培训，并要求他们将伦理考量纳入设计、产品和出版物中，特别是在分析其使用的数据集、数据集的标注方法以及可能投入应用的成果的质量和范围方面。
109.会员国应鼓励私营公司为科学界获取其数据用于研究提供便利，特别是在中低收入国家，尤其是最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家。这种获取应遵守相关隐私和数据保护标准。
110.为确保对人工智能研究进行批判性评估并适当监测可能出现的滥用或负面影响，会员国应确保人工智能技术今后的任何发展都应建立在严谨和独立的科学研究基础上，并吸收除科学、技术、工程和数学（STEM）之外的其他学科，例如文化研究、教育、伦理学、国际关系、法律、语言学、哲学、政治学、社会学和心理学等，促进开展跨学科的人工智能研究。
111.认识到人工智能技术为助力推进科学知识和实践提供了大好机会，特别是在以往采用模型驱动方法的学科中，会员国应鼓励科学界认识到使用人工智能的惠益、不足和风险；这包括努力确保通过数据驱动的方法、模型和处理方式得出的结论完善可靠。此外，会员国应欢迎并支持科学界在为政策建言献策和促进人们认识到人工智能技术的优缺点方面发挥作用。
【政策领域9：传播和信息】
112.会员国应利用人工智能系统改善信息和知识的获取。这可包括向研究人员、学术界、记者、公众和开发人员提供支持，以加强表达自由、学术和科学自由、信息获取，加大主动披露官方数据和信息的力度。
113.在自动内容生成、审核和策管方面，会员国应确保人工智能行为者尊重并促进表达自由和信息获取自由。适当的框架，包括监管，应让线上通信和信息运营商具有透明度，并确保用户能够获取多样化的观点，以及迅速告知用户为何对内容进行删除或其他处理的相关程序和让用户能够寻求补救的申诉机制。
114.会员国应投资于并促进数字以及媒体与信息素养技能，加强理解人工智能系统的使用和影响所需的批判性思维和能力，从而减少和打击虚假信息、错误信息和仇恨言论。此种努力应包括加强对推荐系统的积极和潜在有害影响的了解和评估。
115.会员国应为媒体创造有利的环境，使媒体有权利和资源切实有效地报道人工智能系统的利弊，并鼓励媒体在其业务中以合乎伦理的方式使用人工智能系统。
【政策领域10：经济和劳动】
116.会员国应评估并处理人工智能系统对所有国家劳动力市场的冲击及其对教育要求的影响，同时特别关注经济属于劳动密集型的国家。这可以包括在各级教育中引入更广泛的跨学科“核心”技能，为当前的劳动者和年轻世代提供可以在飞速变化的市场中找到工作的公平机会，并确保他们对于人工智能系统的伦理问题有所认识。除了传授专业技术技能和低技能任务知识之外，还应教授“学会如何学习”、沟通、批判性思维、团队合作、同理心以及在不同领域之间灵活运用知识的能力等技能。关键是要在有高需求的技能方面保持透明度，并围绕这些技能更新学校课程。
117.会员国应支持政府、学术机构、职业教育与培训机构、产业界、劳工组织和民间社会之间的合作协议，以弥合技能要求方面的差距，让培训计划和战略与未来工作的影响和包括中小企业在内的产业界的需求保持一致。应促进以项目为基础的人工智能教学和学习方法，以便公共机构、私营公司、大学和研究中心之间能够建立伙伴关系118.会员国应与私营公司、民间组织和其他利益攸关方（包括劳动者和工会）合作，确保高风险员工可以实现公平转型。这包括制定技能提升计划和技能重塑计划，建立在过渡期内保留员工的有效机制，以及为无法得到再培训的员工探索尝试“安全网”计划。会员国应制定并实施计划，以研究和应对已确定的各项挑战，其中可能包括技能提升和技能重塑、加强社会保障、主动的行业政策和干预措施、税收优惠、新的税收形式等。会员国应确保有足够的公共资金来支持这些计划。应审慎审查并在必要时修改税制等相关法规，消解基于人工智能的自动化造成的失业后果。
119.会员国应鼓励并支持研究人员分析人工智能系统对于当地劳动环境的影响，以预测未来的趋势和挑战。这些研究应采用跨学科方法，调查人工智能系统对经济、社会和地域因素、人机互动和人际关系产生的影响，以便就技能重塑和重新部署的最佳做法提出建议。
120.会员国应采取适当措施，确保竞争性市场和消费者保护，同时考虑可在国家、地区和国际各级采取何种措施和机制来防止在人工智能系统的整个生命周期内滥用与人工智能系统有关的市场支配地位，包括垄断，无论是数据、研究、技术还是市场垄断。会员国应防止由此造成的不平等，评估相关市场，并促进竞争性市场。应适当考虑中低收入国家，尤其是最不发达国家、内陆发展中国家和小岛屿发展中国家，这些国家由于缺乏基础设施、人力资源能力和规章制度等要素，面临滥用市场支配地位行为的风险更大，也更容易因之受到影响。
在已制定或通过人工智能伦理标准的国家从事人工智能系统开发的人工智能行为者，在出口这些产品以及在可能没有此类标准的国家开发或应用其人工智能系统时，应遵守这些标准，并遵守适用的国际法以及这些国家的国内立法、标准和惯例。
【政策领域11：健康和社会福祉】
121.会员国应努力利用有效的人工智能系统来改善人类健康并保护生命权，包括减少疾病的爆发，同时建立并维护国际团结，以应对全球健康风险和不确定性，并确保在卫生保健领域采用人工智能系统的做法符合国际法及其人权法义务。会员国应确保参与卫生保健人工智能系统的行为者会考虑到患者与家属的关系以及患者与医护人员关系的重要性。
122.会员国应确保与健康、特别是精神健康有关的人工智能系统的开发和部署适当关注儿童和青年，并受到监管，使其做到安全、有效、高效、经过科学和医学证明并能促进循证创新和医学进步。此外，在数字健康干预的相关领域，大力鼓励会员国主动让患者及其代表参与系统开发的所有相关步骤。
123.会员国应特别注意通过以下方式规范人工智能应用程序中用于卫生保健的预测、检测和治疗方案：
(a)确保监督，以尽可能减少和减轻偏见；
(b)在开发算法时，确保在所有相关阶段将专业人员、患者、护理人员或服务用户作为“领域专家”纳入团队；
(c)适当注意因可能需要医学监测而产生的隐私问题，并确保所有相关的国家和国际数据保护要求得到满足；
(d)确保建立有效机制，让被分析的数据主体了解对其个人数据的使用和分析并给予知情同意，同时又不妨碍他们获取卫生保健服务；
(e)确保人工护理以及最终的诊断和治疗决定一律由人类作出，同时肯定人工智能系统也可以协助人类工作；
(f)必要时确保在投入临床使用之前由伦理研究委员会对人工智能系统进行审查。
124.会员国应研究人工智能系统对于心理健康的潜在危害所产生的影响及如何加以调控的问题，例如深度抑郁、焦虑、社会隔离、成瘾、贩运、激进化和误导等。
125.会员国应在研究的基础上，针对机器人的未来发展，制定关于人机互动及其对人际关系所产生影响的准则，并特别关注人类身心健康。尤其应关注应用于卫生保健以及老年人和残障人士护理的机器人、应用于教育的机器人、儿童用机器人、玩具机器人、聊天机器人以及儿童和成人的陪伴机器人的使用问题。此外，应利用人工智能技术的协助来提高机器人的安全性，增进其符合人体工程学的使用，包括在人机工作环境中。应特别注意到利用人工智能操控和滥用人类认知偏差的可能性。
126.会员国应确保人机互动遵守适用于任何其他人工智能系统的相同价值观和原则，包括人权和基本自由、促进多样性和保护弱势群体或处境脆弱群体。应考虑与人工智能驱动的神经技术系统和脑机接口有关的伦理问题，以维护人的尊严和自主权。
127.会员国应确保用户能够轻松识别与自己互动的对象是生物，还是模仿人类或动物特征的人工智能系统，并且能够有效拒绝此类互动和要求人工介入。
128.会员国应实施政策，提高人们对于人工智能技术以及能够识别和模仿人类情绪的技术拟人化的认识，包括在提及这些技术时所使用的语言，并评估这种拟人化的表现形式、伦理影响和可能存在的局限性，特别是在人机互动的情况下和涉及到儿童时。
129.会员国应鼓励并促进关于人与人工智能系统长期互动所产生影响的合作研究，特别注意这些系统对儿童和青年的心理和认知可能产生的影响。在开展此类研究时，应采用多种规范、原则、协议、学科方法，评估行为和习惯的改变，并审慎评估下游的文化和社会影响。
此外，会员国应鼓励研究人工智能技术对于卫生系统的业绩和卫生结果产生的影响。
130.会员国和所有利益攸关方应建立机制，让儿童和青年切实参与到关于人工智能系统对其生活和未来所产生影响的对话、辩论和决策中。
五、监测和评估
131.会员国应根据本国具体国情、治理结构和宪法规定，采用定量和定性相结合的方法，以可信和透明的方式监测和评估与人工智能伦理问题有关的政策、计划和机制。为支持会员国，教科文组织可以从以下方面作出贡献：
(a)制定以严谨的科学研究为基础且以国际人权法为根据的教科文组织人工智能技术伦理影响评估（EIA）方法，关于在人工智能系统生命周期各个阶段实施该方法的指南，以及用于支持会员国对政府官员、政策制定者和其他相关人工智能行为者进行伦理影响评估方法培训的能力建设材料；
(b)制定教科文组织准备状态评估方法，协助会员国确定其准备进程各个方面在特定时刻的所处状态；
(c)制定教科文组织关于在事先和事后对照既定目标评估人工智能伦理政策和激励政策效力和效率的方法；
(d)加强关于人工智能伦理政策的基于研究和证据的分析和报告；
(e)收集和传播关于人工智能伦理政策的进展、创新、研究报告、科学出版物、数据和统计资料，包括通过现有举措，以支持最佳做法分享和相互学习，推动实施本建议书。
132. 监测和评估进程应确保所有利益攸关方的广泛参与，包括但不限于弱势群体或处境脆弱群体。应确保社会、文化和性别多样性，以期改善学习过程，加强调查结果、决策、透明度和成果问责制之间的联系。
133.为促进与人工智能伦理有关的最佳政策和做法，应制定适当的工具和指标，以便根据商定的标准、优先事项和具体目标，包括关于处境不利者、边缘化群体和弱势群体或处境脆弱群体的具体目标，评估此类政策和做法的效力和效率，以及人工智能系统在个人和社会层面产生的影响。人工智能系统及相关人工智能伦理政策和做法的影响监测和评估应以与有关风险相称的系统方法持续开展。这项工作应以国际商定的框架为基础，涉及对于私营和公共机构、提供方和计划的评估，包括自我评估，以及开展跟踪研究和制定一系列指标。数据收集和处理工作应遵守国际法、关于数据保护和数据隐私的国家立法以及本建议书概述的价值观和原则。
134.尤其是，会员国不妨考虑可行的监测和评估机制，例如：伦理问题委员会、人工智能伦理问题观察站、记录符合人权与合乎伦理的人工智能系统发展情况或在教科文组织各职能领域通过恪守伦理原则为现有举措作出贡献的资料库、经验分享机制、人工智能监管沙箱和面向所有人工智能行为者的评估指南，以评估会员国对于本文件所述政策建议的遵守情况。
六、本建议书的使用和推广
135.会员国和本建议书确定的所有其他利益攸关方应尊重、促进和保护本建议书提出的人工智能伦理价值观、原则和标准，并应采取一切可行步骤，落实本建议书的政策建议。
136.会员国应与在本建议书的范围和目标范畴内开展活动的所有相关国家和国际政府组织、非政府组织、跨国公司和科学组织合作，努力扩大并充实围绕本建议书采取的行动。
制定教科文组织伦理影响评估方法和建立国家人工智能伦理委员会，可以作为这方面的重要手段。
七、本建议书的宣传
137.教科文组织是负责宣传和传播本建议书的主要联合国机构，因此将与其他相关联合国实体合作开展工作，同时尊重它们的任务授权并避免工作重复。
138.教科文组织，包括其世界科学知识与技术伦理委员会（COMEST）、国际生物伦理委员会（IBC）和政府间生物伦理委员会（IGBC）等机构，还将与其他国际、地区和分地区政府组织和非政府组织开展合作。
139.尽管在教科文组织范围内，促进和保护任务属于各国政府和政府间机构的职权范围，但民间社会将是倡导公共部门利益的重要行为者，因此教科文组织需要确保和促进其合法性。
八、最后条款
140.应将本建议书作为一个整体来理解，各项基本价值观和原则应被视为相互补充、相互关联。
141.本建议书中的任何内容既不得解释为取代、改变或以其他方式损害各国根据国际法所负义务或所享权利，也不得解释为允许任何国家、其他政治、经济或社会行为者、群体或个人参与或从事任何有悖人权、基本自由、人的尊严以及对生物和非生物的环境与生态系统所抱之关切的活动或行为。
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【绿讯】是中国绿发会国际部发挥智库功能、为了推动中国深度参与全球环境治理推出的一系列全球环境治理的最新的动态。本文资讯摘自联合国教科文组织发布的会议文件。仅供参考。
【拓展阅读】
绿会建言获UNESCO采纳：生物多样性写入人工智能伦理问题建议书（2021-11-27）
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_15587198
《人工智能伦理问题建议书》出台过程一览（2021-11-27）
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1717586373427536377
周晋峰：就UNESCO人工智能伦理征求意见，谈全面践行生态文明（2020/9/8）
http://www.cbcgdf.org/NewsShow/4854/13747.html
中国绿发会生物与科学伦理工作委员会征集对《人工智能伦理问题建议书草案》建议（2020-07-28）
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_8467531
中国绿发会BASE建言联合国教科文组织人工智能伦理应纳入生物多样性及公共卫生安全新共识（2020-07-27）
https://www.sohu.com/a/410010586_100001695