关注 | 渐进式开展从立规到执规的制度探索

算法偏见、情感依赖等人工智能伦理风险，正以难以察觉的方式渗透社会肌理。最近，工业和信息化部正式启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划，依托国家人工智能产业创新应用先导区，率先探索伦理审查的落地实施路径。这一举措标志着中国人工智能伦理治理正在完成一次关键的制度跨越，即从规范文本转向可操作审查实践的治理机制。

原文 ：《渐进式开展从立规到执规的制度探索》

作者 |大连理工大学人文学院 于雪

图片 |网络

伦理规范何以难落地近年来，国内外出台了系列伦理原则与指南，但普遍存在规范有余、执行不足，倡导有余、审查不足的问题。这背后是人工智能伦理治理的三重深层张力。

其一，创新与规制之间的张力。人工智能技术迭代迅速，如监管介入过早、过严，可能压制技术活力与产业竞争力；如规制缺位或滞后，则可能导致风险加速外溢，造成的伤害难以逆转。如何在鼓励创新与防控风险之间维持动态平衡是制度设计应当直面的课题。

其二，原则性与可操作性之间的张力。伦理原则本质上是价值判断，具有抽象性。“算法公平”究竟意味着程序公平还是结果公平？“透明”是指技术可解释，还是信息公开？将这些抽象原则转化为可供审查主体实际操作的具体标准，需要大量中间层制度建构，而这恰恰是现有体系最薄弱的环节之一。

其三，技术专业性与公共参与性之间的张力。人工智能伦理审查涉及算法机制、数据处理、模型决策等高度专业化的领域，离不开技术专家的深度介入；但伦理又是关于价值的公共事务，技术主导的审查机制难以获得充分的社会认可。构建兼顾专业性与代表性的多元主体协同机制是伦理治理体系走向成熟的必要条件。

先导计划的制度设计逻辑基于此，先导计划的出台旨在以制度创新为上述三重张力探寻可行的化解路径。其制度逻辑表现为：以纵向分级、横向协同、动态预警为支柱，构建一套立体化的人工智能伦理治理架构。

纵向分级意在明确治理层级。先导计划要求细化省级人工智能科技伦理审查制度规范，同时指导各类创新主体设立伦理委员会，探索建立市级层面的伦理审查与服务中心。将伦理治理责任从国家层面向省、市、企业逐级下沉，既保证政策的统一性，又为地方因地制宜保留制度空间。选择“先导区”作为试验场，是中国渐进式改革路径在科技治理领域的延伸，即以局部试点积累经验，以成熟模式推动全面推广。

横向协同意在打通治理壁垒。人工智能的应用场景高度跨域，包括医疗、教育、金融、司法等多个领域，单一部门的监管视野难以完全覆盖。多部门协同既能汇聚专业资源，又能打通信息壁垒，形成治理合力。与此同时，伦理委员会建设的推进将企业内嵌于整个治理体系之中，推动创新主体从被动接受监管转向主动承担伦理责任，实现政府监管与行业自律的有机结合。

动态预警意在强化风险感知。其重点在于建立人工智能科技伦理风险信息报送机制，设立全国风险监测服务网络，开展伦理风险监测预警。该设计回应了人工智能伦理风险的动态性特征，即风险随技术演进而持续变化，一次性审查无法适应这一现实需求。开展常态化的科技伦理教育，着力提升各层级主体的伦理意识，将风险防范关口前移，从事后救济转向源头预防。

制度落地有赖于三个关键转化实现从文本规范到操作标准的转化，能够解决制度的可执行性问题。若“伦理合规”缺乏明确的评判标准，审查便难以真正发挥作用。先导计划要求细化审查规范、推动制度落地，致力于弥合原则与操作之间的鸿沟。未来需要持续推动伦理标准的具体化与场景化迭代，使不同行业、不同应用场景下的伦理审查有章可循、有据可依。

推动从政府主导到多元共治的转化，能够解决制度的社会合法性问题。伦理治理的长期有效性有赖于多元主体的参与。伦理委员会建设的推进是将企业、专家与社会力量纳入治理体系的重要尝试。未来应进一步拓展公众参与渠道，让深受人工智能技术影响的普通用户群体能够在伦理审查中获得表达权。

推动从事后审查到全程嵌入的转化，能够解决制度的有效性问题。将伦理审查前移至算法设计、数据采集、模型训练等早期研发阶段，把“伦理先行”的理念落地，才能从根本上将风险防范从事后救济转向源头预防。全国风险监测网络的建设为实现这一转化提供了必要的基础设施保障。

人工智能伦理治理本质上是人机关系的治理。先导计划以制度实验的形式提供了具体路径。其成效既取决于制度设计的完备性，又有赖于各方能否在实践中凝聚治理共识。因此，先导计划的价值不仅在于解决当前问题，更在于为人工智能伦理治理积累可借鉴、可推广的实践经验。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第2012期第4版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：狄书一

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