人工智能伦理治理研究报告（2026_65页_917kb

人工智能伦理治理研究报告总结

核心内容概述

本报告围绕人工智能伦理治理展开，指出AI已从单纯的技术工具演变为社会基础设施，广泛嵌入到信息分发、风险判断、资源配置、劳动管理、教育评价、亲密互动、军事决策等社会领域。AI伦理治理已从原则倡导阶段转向制度化建设，需要将伦理价值转化为可操作的治理工具，如风险分级、算法审计、模型评估、生成内容标识、伦理审查、事故报告和责任追溯等。

主要观点

1. AI伦理治理的转型

   • 从“原则共识”走向“制度竞争”，需要构建可操作的治理机制。
   • AI伦理治理不仅是纠正个别算法错误，而是治理整个社会技术系统。
   • 治理应从外部约束转向内部治理，将伦理原则嵌入研发、训练、部署、运行全过程。

2. AI伦理治理的层次与对象

   • 核心治理对象包括数据、模型、平台、应用场景和社会后果。
   • 治理需分三个层级：模型层、应用层、系统层，分别关注模型训练、应用场景、社会影响。

3. AI伦理治理的中国路径

   • 中国AI治理强调发展与安全并重，以国家层面的八条治理原则为指导。
   • 强调伦理嵌入，结合马克思主义伦理与科技审度观，以及中华优秀传统文化资源。
   • 提出“原则—阐发—嵌入”的三层治理框架，推动伦理治理从文本走向实践。

4. AI伦理治理的技术与制度结合

   • 治理需从技术机理出发，构建基于数据、模型与部署的全链条风控体系。
   • 强调多主体协同治理，包括政府、企业、高校、社会组织与公众。

关键信息

• 治理目标：保障AI发展符合人的尊严、公平、安全、隐私与公共利益，防止技术滥用与社会风险。
• 治理工具：包括风险分级、算法审计、模型评估、生成内容标识、伦理审查、事故报告与责任追溯等。
• 治理对象：覆盖数据、模型、平台、应用场景与社会后果，关注AI对人的权利、机会、责任与社会结构的影响。
• 治理路径：从原则倡议转向制度化治理，强调伦理嵌入、责任分配与价值协调。

十大核心议题

中国治理路径

1. 制度基础

   • 中国已形成由《新一代人工智能治理原则》《新一代人工智能伦理规范》《关于加强科技伦理治理的意见》等组成的复合治理框架。
   • 强调科技伦理与AI专项治理结合，推动治理从原则到场景的转化。

2. 治理机制

   • 建立AI伦理风险分级制度，区分高风险、敏感类、鼓励类等。
   • 推动第三方算法审计制度，增强社会信任。
   • 加强基础模型安全与可控性评估，提高技术门槛。
   • 推动AI生成内容标识，强化公共事实治理。
   • 为AI亲密、教育、劳动等场景制定专项规则，防止技术滥用。

3. 治理方法

   • 强调伦理嵌入，将公平、隐私、安全等原则转化为具体技术和组织流程。
   • 倡导多主体协同治理，避免单一主体主导治理过程。
   • 强调跨学科研究，融合伦理学、科技哲学与工程实践。

国际治理比较

结论

AI伦理治理的核心在于构建一种“公共价值协调机制”，将伦理原则、制度工具与技术实践有效结合，形成可操作、可审计、可反馈的治理体系。中国应结合自身制度优势，吸收国际经验，推动伦理治理从原则文本走向制度实践，实现负责任、可持续的AI发展。