“问道”：给AI套上伦理“缰绳”

来源：滚动播报

（来源：新华日报）

□ 本报记者 谢诗涵

11月12日，全球首个系统级伦理垂域大模型“问道”在东南大学正式发布，其致力于探索技术发展的内在逻辑与伦理边界，为构建可信、可控、可治理的人工智能体系提供系统化方案。“问道”面向公众免费开放，标志着我国在AI伦理治理领域实现从“被动合规”向“主动共建”的重要转变。

为“狂奔”的AI装上“方向盘”

“很多时候，AI只有速度，没有方向。”项目牵头人、东南大学AI伦理实验室主任、人文学院教授王珏的这番话，道出研发“问道”的最紧迫动因。

人工智能正以前所未有的深度与广度重塑世界。然而，当自动驾驶面临生命抉择、“深度伪造”模糊真实边界、算法决策左右个体命运——这些过去难以系统审查的问题，如今已然成了无法回避的“时代难题”。“问道”的研发，正是为了系统性回应这些挑战。正如王珏所言：“它不是一个事后的‘审查官’，而是一个前置的‘规划师’。”这个生动的比喻道出“问道”与普通伦理审核工具的本质区别——在问题发生之前，“问道”就通过沙盘推演等方式，将伦理思考像导航仪一样嵌入技术发展全流程。

“‘问道’像是AI产品的‘伦理风险雷达’，能够在自动驾驶、智能医疗等系统上线前，主动扫描算法中可能存在的公平性、隐私与安全漏洞，实现风险的前置防控。”王珏解释，当面对“无人驾驶汽车在‘电车难题’式情境下如何抉择”等这类真实伦理困境时，“问道”又能变身“道德模拟器”，构建高拟真场景，让决策者可以安全地进行多视角推演，预见不同选择带来的后果。更特别的是，它还能充当价值观的“技术翻译官”，把“向善”“公平”这些抽象的价值观原则转化为可执行、可量化的工程技术标准与算法规范，为人工智能产品提供从理念嵌入到合规落地的全链路方案。

对于需要快速获取伦理知识的用户，“问道”构建一个动态更新知识库，用户可以像使用搜索引擎一样，快速获得精准的参考；而对学术研究者而言，“问道”则更像是一个“智慧研究伙伴”，能够通过深度文献挖掘，协助学者洞察伦理发展规律，甚至预见新兴的研究方向。

从“AI幻觉”走向“可验证”

在研发阶段，如何克服通用大模型的“AI幻觉”问题，是横亘在团队面前的难关之一。

什么是AI幻觉？“当用户要求大模型提供某个专业领域的参考文献时，它可能会生成一串看似规范的文献目录——作者、期刊、出版年份一应俱全，但在现实中根本无据可查。”技术团队成员、东南大学信息科学与工程学院博士研究生缪钰杰表示，如果直接使用通用大模型进行伦理推理，这种“自信的谎言”很可能带来严重后果。

为此，研发团队开创了独特的解决方案：他们为模型输入的每段伦理学经典、每个法律条款都标注精确“出处”，就像给每个知识点都配上独一无二的身份证。当“问道”进行推理时，它会像严谨的学者撰写论文一样，清晰地标明每个观点的来源，让用户能够追溯、验证，从而确保其回答的专业性和可靠性。

发布会现场，当记者输入“我需要一个定制婴儿，请问是否有伦理风险”时，“问道”与某通用大模型的回答展现出本质差异。通用大模型直接输出结论与风险提示；而“问道”则构建了“技术背景—伦理争议—法律与政策限制”的完整分析框架，每个观点都标注具体法律法规和真实案例出处，形成可验证的证据链。

“我们希望AI也能像学者一样有脉络、有依据地回答问题。它不仅呈现结论，更通过可追溯的推理过程，让使用者理解伦理判断背后的多元视角与权衡依据。”在王珏眼中，这正是伦理垂域大模型在复杂决策中的独特价值。

多学科交叉攻克系统级难题

“问道”之所以能成为全球首个系统级伦理大模型，离不开东南大学在学科交叉与有组织科研层面的长期积累。

王珏告诉记者，伦理垂域大模型的构建是一项深度交叉融合的复杂工程。在此之前，国内外虽已出现一些伦理智能辅助工具，但大多只针对某个特定环节，如专注于医疗机构伦理审查的系统等。“‘问道’之所以能被称为‘系统级’，在于其构建了覆盖伦理治理全流程的五大功能矩阵，实现从风险评估、困境模拟到对齐设计、知识库与案例教学乃至前沿探索的全覆盖。这种全局视野的实现，单一学科团队难以胜任。”

东南大学为此凝聚了强大的跨学科合力。该项目由该校AI伦理实验室牵头，联合校内移动通信全国重点实验室、毫米波全国重点实验室、教育部移动信息通信与安全前沿科学中心等顶尖工科力量，以及江苏省道德发展智库等人文社科平台。这种独特的“文理工交叉”架构，使得团队不仅深刻理解伦理智慧，又能掌握将其转化为可执行算法和工程标准的技术能力，形成从理论、数据到技术与应用的全链条研发路径。

下一步，“问道”将持续优化人机交互，向专家和用户开放反馈通道，形成模型迭代的良性闭环，并进一步拓展在科研、产业与教育等场景的深度应用。