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      以人為本 智能向善——中國AI倫理研究的理論與實踐探索

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      以人為本 智能向善——中國AI倫理研究的理論與實踐探索

      作者:安道利(中國駕培AI營銷領路人、中國駕培萬里行發起人)

      人工智能正以前所未有的速度和深度重塑著人類社會的生產生活方式。

      從大語言模型的爆發式演進到自動駕駛的規模化落地,從醫療影像診斷的精準化到政務服務的智能化,AI技術已滲透至經濟社會各個角落。

      然而,技術狂飆突進帶來的不僅是效率紅利,更有算法偏見、數據濫用、隱私泄露、責任歸屬模糊等一系列倫理風險。這些風險不僅關乎個體權益和社會公平,更涉及國家安全、數字主權乃至人類文明走向。在這一背景下,人工智能倫理研究已成為一門兼具理論深度與實踐緊迫性的顯學。

      中國作為全球AI產業大國、應用大國和創新大國,正積極探索具有中國特色的AI倫理治理之路,以“以人為本、智能向善”為核心理念,在制度建設、立法實踐、全球治理與技術應對等多個維度同步推進,努力讓AI在造福人類的同時不失倫理底線。


      中國駕培萬里行

      一、倫理審查:從原則倡導到制度落地的關鍵跨越

      人工智能技術的特殊性決定了倫理治理不能停留在抽象原則層面。技術迭代快、風險隱蔽性強、社會外溢性突出等特征,使得傳統的“事后補救”式監管難以奏效。

      2026年3月,工業和信息化部等十部門聯合印發《人工智能科技倫理審查與服務辦法(試行)》,標志著我國人工智能倫理治理實現從原則倡導、行業自律向制度化、程序化、全鏈條、可落地的關鍵跨越。

      這份共六章三十七條的文件,針對AI技術特點形成了系統性的制度創新,構建起“預防、服務、監管”三位一體的善治體系。

      《辦法》明確提出,開展人工智能科技倫理審查應重點關注人類福祉、公平公正、可控可信、透明可解釋、責任可追溯、隱私保護等六個方面。

      審查內容涵蓋人工智能科技活動是否具有科學價值和社會價值、訓練數據的選擇標準是否合理、算法與模型的系統設計是否規避偏見歧視、是否采取措施防止算法壓榨以保障資源分配與決策過程的客觀包容性、是否合理披露算法模型的用途與運行邏輯、是否采取充分措施確保隱私數據得到有效保護等。

      這些條款從技術研發的全生命周期切入,將倫理考量嵌入算法設計、模型訓練、系統部署等關鍵環節,力求在技術源頭防范倫理風險。

      尤為值得關注的是,《辦法》突破了傳統治理中“重監管,輕服務”的固有思路,專設“服務與促進”章節,明確將倫理治理定位為產業發展的助推器而非簡單的約束項。

      這一制度設計著力推動構建多層次、全方位的人工智能科技倫理標準體系,加快國際標準、國家標準、行業標準、團體標準的協同銜接;強化倫理風險監測預警、檢測評估、認證咨詢等公共服務供給,重點加大對中小微企業的倫理審查支持力度;鼓勵倫理審查技術創新與高質量數據集有序開源開放,以技術手段防范技術倫理風險。

      這種兼顧合規成本與創新紅利的動態平衡設計,有效避免了倫理治理“一刀切”可能帶來的創新抑制問題,為人工智能產業健康發展保駕護航。

      與此相呼應,由中國電子技術標準化研究院牽頭、五十余家政產學研用單位共同參與編制的《人工智能倫理治理標準化指南》也于近期正式發布。

      該指南圍繞人工智能倫理概念和范疇、倫理風險評估、倫理治理技術和工具、倫理治理標準體系建設、重點標準研制清單等方面展開研究,為落實人工智能倫理治理標準化工作奠定了堅實基礎。

      從制度的出臺到標準化指南的配套,我國AI倫理治理正在形成“規則+標準”雙輪驅動的新格局。


      中國駕培AI營銷實戰營

      二、體系化立法:從補丁式治理到綜合性法治的轉型躍升

      倫理審查制度的完善是AI治理的重要一環,但僅有倫理審查遠遠不夠。面對AI技術加速滲透至社會各個領域的現實,法律作為社會治理的剛性框架,必須為技術創新劃定清晰邊界,為倫理規范提供制度保障。

      當前,我國人工智能立法正在經歷從“補丁式治理”向“體系化規制”的深刻轉型。

      從治理路徑看,2017年《新一代人工智能發展規劃》指明了方向,數據安全法、個人信息保護法等構筑了基礎法律框架,《生成式人工智能服務管理暫行辦法》提供了專項規范。

      但依靠暫行辦法、部門規章、政策通知的“補丁式治理”,已難以適配AI全生命周期的復雜需求,無法全面覆蓋具身智能、AI原生應用等新業態的治理空白。

      2025年下半年以來,我國人工智能立法進程明顯加速。

      2025年10月,網絡安全法修改決定,新增條款專門規范人工智能安全與發展,明確提出國家支持人工智能基礎理論研究和算法等關鍵技術研發,推進訓練數據資源、算力等基礎設施建設。

      這是我國首次在基礎性法律層面為人工智能治理作出系統規定,具有里程碑意義。

      2026年會議期間,“打造智能經濟新形態”首次寫入政府工作報告,與人工智能相關的部署引發廣泛關注。司法部部長在“部長通道”上明確表態,國家將加快研究人工智能、低空經濟等領域立法,為AI發展劃定法治邊界、筑牢制度根基。

      全國人大代表、中國工程院院士張伯禮建議加快推動國家層面人工智能綜合性立法,構建以相關法律為統領、部門規章、技術標準、倫理指南相互支撐的制度體系。

      全國人大代表、遼寧省大連市人大常委會主任王啟堯則提出,我國應加快制定一部綜合性人工智能法律,構建具有基礎性、統領性和框架性的法律文本,并設立國家人工智能主管機關,形成“國家人工智能主管機關統籌、行業主管部門分工負責、地方協同實施”的監管體制。

      當然,綜合性立法并非要制定一部“包羅萬象”的“人工智能法典”,而是立足于產業生態的全局高度,確保全鏈條、體系化的制度設計,從而實現促進創新與保障安全的雙重目標平衡。

      在版權歸屬、責任界定、算法透明度、數據安全與隱私保護等具體問題上,法律需要提供明確、可操作的規則,以回應社會關切、穩定市場預期。


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      三、全球治理:以中國智慧引領AI倫理的國際共識

      AI倫理治理不僅是一國之事,更是關乎全人類共同命運的時代課題。人工智能技術的發展超越國界,其倫理風險亦具有全球性特征。中國在這一領域的國際主張,體現出負責任大國的擔當與智慧。

      2023年10月,國際合作高峰論壇開幕式上提出《全球人工智能治理倡議》,系統闡述了中國關于人工智能全球治理的理念、原則與行動方案。

      2025年7月,在上海舉辦的2025世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議上,中國進一步提出了《人工智能全球治理行動計劃》,從治理理念、制度機制到實踐路徑構建了一個完整的治理體系,既回應了當前全球AI治理碎片化困境,又為智能時代全球治理新范式的構建貢獻了新智慧。

      該計劃確立了“向善為民、尊重主權、發展導向、安全可控、公平普惠、開放合作”六項基本原則,其中“發展導向”居于核心地位,標志著全球AI治理實現從“技術中心論”向“發展中心論”的根本轉向。

      計劃特別提出助力“全球南方”真正接觸和應用人工智能,推動人工智能包容普惠發展,直接回應了全球AI發展中先進國家與發展中國家差距不斷拉大的現實挑戰。

      在2025年9月“聯合國全球人工智能治理對話高級別啟動會議”上,我國提出要堅持主權平等、遵守國際法治、踐行多邊主義,逐步形成具有廣泛共識的全球治理框架和標準規范等主張,提出AI應當“為全人類服務,而非讓人類為技術所服務”。

      這些主張深刻體現了“以人為本”的治理理念——堅持以增進人類共同福祉為目標,以保障社會安全、尊重人類權益為前提,確保人工智能始終朝著有利于人類文明進步的方向發展。


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      四、挑戰與應對:AI倫理治理的實踐難題與前沿探索

      盡管我國在AI倫理治理的制度建設和國際倡議方面取得了顯著進展,但技術發展的現實圖景遠比制度設計復雜。

      人工智能已深度融入生產生活各領域,在提升效率、優化服務的同時,也因技術不確定性和發展迅速,衍生出數據濫用、算法偏見、隱私泄露等日益突出的倫理風險,迫切需要構建科學完備的倫理框架,引領人工智能向善發展。

      從具體風險看,數據安全與隱私侵犯問題尤為突出。人工智能系統分析的數據通常為大量個人信息,在數據收集和利用環節中,系統漏洞、操作疏忽或外部攻擊可能導致數據被未經授權者獲取,進而泄露個人信息甚至被用于詐騙等不法行為。

      社會公平領域則面臨算法偏差與數據鴻溝疊加影響,訓練數據失衡或算法設計偏好可能引發歧視性結果,加劇老年人、殘障群體等“數字弱勢群體”的邊緣化。

      在醫療健康領域,訓練數據若含偏見或遭惡意“投毒”會導致模型輸出偏差,這一風險尤其值得警惕。

      當算法推薦系統持續強化認知偏見、信息繭房導致公共理性瓦解時,技術異化已威脅到人類思維方式和價值判斷的自主性。

      在自動駕駛、醫療機器人等物理交互場景,算法的安全容錯率極低,事故發生后的責任歸屬如何在開發者、部署者、使用者之間界定,目前仍是法律與倫理的真空地帶。一旦AI形成自主編程、修改程序的能力,更將帶來不可預估的安全隱患。

      面對這些挑戰,我國AI倫理治理的實踐探索正不斷深化。在技術應對層面,把握人工智能發展趨勢和規律,加緊制定完善相關法律法規、政策制度、應用規范、倫理準則,構建技術監測、風險預警、應急響應體系,確保人工智能安全、可靠、可控”。

      在產業實踐層面,2025年11月,阿里巴巴發布《AI向善行動報告2025》,成為國內科技公司發布的首份AI向善報告。報告展示了夸克AI大模型支持的高考志愿填報服務、達摩院AI檢測大模型助力胰腺癌篩查、安全生產科學研究院聯合高德發布的“鷹眼守護”預警系統等眾多向善實踐。

      阿里巴巴還連續第四年發布人工智能治理方向的實踐成果,圍繞全棧AI能力構建了立體化的智能體安全防護體系,提出了AI時代全行業共同應對風險挑戰的三個關鍵詞:守己、利他、合作。

      在學術研究層面,2025年11月,東南大學發布了全球首個系統級倫理垂域大模型“問道”。該模型擁有倫理風險評估與審計、倫理困境模擬與決策推演、倫理對齊輔助設計、動態知識庫與案例教學、倫理學前沿探索與范式革新等五大功能,致力于成為用戶的倫理思考伙伴與決策支持系統。其核心目標是以技術手段解決技術帶來的道德問題,讓“道德進步”不再滯后于“技術進步”。

      此外,由財新智庫、ESG30、聯合國工發組織投資和技術促進辦公室(中國·北京)、上海交通大學人工智能研究院、聯想集團、騰訊研究院等單位聯合發起的“人本智能倡議”也在持續壯大,業內首個AI善治聯合體已初具規模。

      這些實踐表明,AI倫理治理正在從政策文本走向技術創新和產業實踐,政府、企業、學術界與社會公眾正逐步形成多元協同的治理合力。


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      五、前瞻型治理:走向全鏈條、動態化、智能化的未來

      審視我國AI倫理治理的演進歷程,一個清晰的趨勢已經浮現:治理理念正在從“事后回應”轉向“前瞻塑造”,完善人工智能監管體制機制,牢牢掌握人工智能發展和治理主動權。這意味著,AI治理不能止步于對已經發生的問題作出反應,而必須具有前瞻性、系統性和動態適應性。

      從治理現代化的要求看,未來的AI倫理治理需要從四個方面重點推進:

      一是前移治理介入,將治理要求嵌入技術全生命周期,在算法設計、模型訓練、系統部署和迭代更新等關鍵節點同步嵌入合規、安全與責任要求。

      二是健全風險評估機制,將風險識別從事后處置轉向前瞻預判,建立分級分類評估制度,將安全風險、倫理風險和社會影響納入統一治理框架。

      三是推動“規則+技術”雙輪驅動,既加快完善法律法規與規章制度建設,又大力推動人工智能治理技術的自主創新,從數據源頭強化隱私保護和偏見防控,在模型算法層面引入價值觀對齊等機制。

      四是構建多元協同的治理體系,強化國家主導、部門協同、產學研聯動機制,將政府、企業、行業組織、科研機構、社會公眾共同納入人工智能治理的主體格局。


      中國駕培萬里行

      結語

      人工智能倫理研究本質上是對人機關系、技術理性與人文價值的持續追問。

      中國在這一領域的探索,始終貫穿著“以人為本、智能向善”的價值主線。

      從倫理審查制度的剛性落地到綜合立法的加速推進,從全球治理的中國倡議到產業實踐的向善探索,中國正在走出一條立足國情、適配技術發展、具有前瞻視野的AI倫理治理之路。

      技術可以不斷進化,但服務于人類福祉的根本宗旨不能動搖;算法可以日益復雜,但公平公正的道德底線不能模糊。

      唯有堅持向善為民的價值取向,將倫理規范融入技術發展的每一個環節,我們才能讓AI不僅聰明,更善良,讓技術進步真正成為推動人類文明進步的建設性力量。


      安道利簡介

      安道利簡介

      安道利,中國駕培行業 AI 營銷領路人,深耕駕培行業 20 余年,從一線駕校校長成長為行業公認的 AI 營銷導師,是 8 部駕培行業專著作者、駕校 AI 營銷實戰營創始人、中國駕培萬里行發起人。

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