人工智能技术应用中的伦理风险及治理对策研究

一、引言

当生成式人工智能在几秒钟内完成一篇深度报道，当社交机器人以"情感陪伴者"身份渗透家庭生活，当算法推荐决定着人们获取信息的广度与深度——人工智能技术正以不可逆的态势重构社会运行的底层逻辑。这种重构既带来生产力的指数级跃升，也伴随着算法歧视、隐私泄露、深度伪造等伦理风险的集中爆发。从谷歌图像识别系统对种族的错误标注，到社交机器人在选举中操纵舆论，再到AI 生成内容引发的版权争议，技术创新与伦理规范之间的张力日益凸显。

二、人工智能技术应用现状

人工智能技术的应用已从单一领域的试点探索进入多场景深度融合的新阶段，其技术渗透力、场景覆盖度和社会影响力均呈现指数级增长，形成了全球范围内的技术应用生态体系。

（一）新闻传播领域的技术深化应用

新闻传播行业已构建起“智能采集-算法加工-精准分发-反馈优化”的全链条技术应用体系。在内容生产环节，智能写作系统实现了多类型稿件的自动化生成，除财报报道外，地震、暴雨等突发新闻的快讯生成响应时间缩短至 10 秒以内，某省级党报的智能写作平台日均产出稿件超500 篇，覆盖政务、财经、体育等 20 余个领域。虚拟主播技术进入“情感化交互”阶段，央视新闻的“小C”不仅能完成文字稿播报，还可通过实时语义分析调整面部表情和语音语调，在两会报道中实现与记者的无障碍问答，观众满意度达 92% 。

（二）社交机器人的类人化应用突破

社交机器人的应用场景已从商业服务向情感陪伴、公共服务等领域延伸，其“类人化”交互能力持续突破技术边界。在情感陪伴领域，美国“Replika”机器人通过深度学习用户的语言风格、情感偏好和社交模式，形成高度个性化的交互逻辑，全球用户中约 40%将其视为“可倾诉的朋友”，其中 25% 的用户每周交互时长超过 15 小时；国内“小冰”机器人的诗歌创作平台累计生成作品超 1000 万首，部分作品被纳入文学期刊，引发“机器创作是否具有文学性”的讨论。

（三）人机协同模式的闭环演进

人机协同内容生产已形成“数据驱动-机器生成-人类优化-反馈迭代”的闭环模式，AI 从辅助工具升级为“协同伙伴”。在流型依赖关系中，机器承担重复性劳动，人类聚焦创意与价值判断，如“第一财经”的智能系统完成财报数据提取与可视化后，记者仅需补充行业分析与专家观点，内容生产周期从 3 天缩短至 4 小时。在整合型依赖关系中，多模态 AI 工具实现跨领域内容融合，新华社的“媒体大脑”能自动将文字新闻转化为动画、短视频等形态，2023 年生成多模态内容超 50 万条，传播效率提升 3 倍。

（四）全球技术扩散的梯度分化特征

发展中国家与发达国家在应用渗透层面存在显著差距。欧美国家 AI 在金融、医疗等领域的渗透率超 60% ，而东南亚国家平均不足 20% ；我国呈现“东部领先、中西部追赶”的态势，长三角地区 AI企业数量占全国 60% ，而西部某省政务 AI 系统覆盖率仅为 35% 。在规制体系层面，全球形成三种治理模式：欧盟“风险严防型”（通过《人工智能法案》对高风险应用实施准入限制）、美国“创新优先型”（采用行业自律为主的柔性监管）、我国“发展与安全并重型”（《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立备案制与分类监管）。

三、人工智能应用中的主要伦理问题

人工智能技术在带来效率提升的同时，其伦理风险也随着应用深化逐渐显现，涉及算法公平、隐私保护、内容真实、权利边界等多个维度。这些问题不仅挑战着传统的伦理准则，更对社会秩序和个体权利构成潜在威胁，亟需系统性梳理与分析。

（一）算法权力滥用与公平性危机

算法权力扩张导致资源分配不公，歧视性特征在多领域显现。在招聘中，某跨国企业 AI 系统因历史数据偏见，女性简历通过率仅为男性1/3；信贷领域，某平台风控算法以“户籍”为核心指标，农村用户授信额度比城市低 40% ，固化地域差距。公共服务中，某城市智能交通系统因侧重车流量数据，延长主干道绿灯 30% ，致周边居民出行时间增加25 分钟；某高校AI 奖学金评定过度强调学术量化指标，使 5% 综合素质突出学生落选。此外，算法“自我强化”更在加剧不公，某外卖平台依“历史配送速度”派单，导致新骑手大量陷入“收入低-效率低-订单差”循环。

）隐私安全与数据伦理失范

隐私侵犯贯穿数据全生命周期。采集环节，智能设备“无感收集”成常态：家庭监控机器人默认录制环境音上传云端，某品牌漏洞致 10 万用户居家对话泄露；某运动 APP 将用户健康数据共享给保险公司， 80% 用户不知情。处理环节，多源数据融合引发“聚合泄露”，某电商平台通过购物、支付等数据推断 20% 用户的医疗和宗教信息；某社交平台生成用户 360 度画像用于定向营销。数据黑市规模庞大，2023 年某案件中，含人脸、指纹的数据包交易达 100 万条，单价低至 0.5 元。应用环节，“知情同意”流于形式，隐私协议晦涩（平均需 30 分钟阅读）， 95% 用户直接同意；“一揽子授权”剥夺选择权，某导航软件强制要求位置、通讯录等权限。数据“永久存储”成潜规则，某聊天机器人服务商在用户注销后仍保留对话数据用于训练。

（三）内容真实性与权利边界模糊

生成式 AI 与深度伪造技术冲击信息真实性。2024 年某国际事件中，AI 伪造的领导人视频3 小时转发超 50 万次，引发外交风波；某科技媒体 AI 报告编造5 家“权威机构”来源，被200 余家企业参考。版权争议突出，AI 绘画《太空歌剧院》入围引发“机器创作受版权保护”争论；某作家因小说片段被用于训练 AI，致生成作品风格相似，却因“侵权比例难量化”维权失败。“洗稿式生成”成潜规则，某自媒体用AI 重组 10 篇原创文章规避查重，2023 年此类账号被封超 5 万个。公共话语领域，某健康 APPAI对“癌症治疗”错误建议率 25% ，误导患者；社交平台AI 生成的“伪科学知识”获高曝光， 60% 中学生无法区分 AI 与人类撰写的科普文。

（四）人机协同中的权利边界争议

人机协同引发权责与价值归属争议。创作领域，某出版社 AI 辅助项目中，AI 完成 90% 工作但版权仅归人类，贡献与权利失衡；某影视公司 AI 剧本因训练数据含未授权小说片段，陷入侵权纠纷，平台方被判连带责任。决策领域，某医院 AI 辅助诊断罕见病误诊率 5% ，医院与开发者互推责任，患者维权僵局；某自动驾驶事故中，“算法预警时长合理性”成焦点，车企最终担责 60% 。劳动领域，某物流公司AI 调度系统掌控全流程，司机议价权丧失，收入差距扩至 3 倍；某媒体AI 编辑系统裁撤 30% 校对岗，剩余员工劳动强度增 50% ，薪资仅涨 10% ，引发“技术剥削”质疑。

四、伦理问题产生的深层原因

人工智能伦理问题的爆发并非偶然，而是技术特性、制度环境、社会结构等多重因素共同作用的结果。这些问题的根源既包括技术自身的局限性，也涉及规制体系的滞后性，更与主体责任的缺失密切相关，需要从多维度进行深度剖析。

（一）技术特性的固有局限

算法的“数据依赖”使其继承并放大历史数据中的社会偏见，如美国司法量刑算法因训练数据偏差，对黑人嫌疑人的误判率是白人的 2 倍；“黑箱属性”导致决策不可解释，某银行 AI 信贷系统拒贷却无法说明原因，求职者因 AI 筛选被拒也难以维权；“动态进化”特性则使规制滞后，某电商算法 3 个月内调整 200 余次权重，导致“大数据杀熟”难以追踪，社交平台内容审核也因迭代过快出现前后矛盾。

（二）制度供给与技术发展脱节

法律框架适配性不足，现行法律多基于人类主体设计，难以覆盖 AI 的非人类主体特征，《著作权法》对 AI 生成内容的独创性认定空白引发版权纠纷，《侵权责任法》也难以应对算法的分布式侵权。行业标准碎片化，金融与招聘领域的公平性评估指标不一，AI 内容标识在新闻与社交领域要求不同，导致跨领域应用缺乏统一标准。国际规制模式差异显著，欧盟严防高风险应用准入，美国侧重行业自律，我国则通过备案制与分类监管兼顾发展与安全，但监管资源不足，专业算法监管人员不足 1000人，难应对超 10 万家 AI 企业的全流程监管。

（三）主体责任机制的碎片化

开发者存在“价值中立”误区，某招聘算法开发者未测试性别偏见，认为市场需求优先于伦理；企业逐利倾向明显，某外卖平台为效率降低骑手安全权重，致事故率升 20% ，某短视频平台为用户时长推送低俗内容，青少年沉迷率达 35% 。用户伦理意识薄弱， 60% 未读隐私协议，随意授权权限，部分企业还利用社交机器人伪造好评。监管协同不足，算法歧视涉及多部门却缺乏协调，AI 内容监管中多部门标准不一，形成“谁都管，谁都不管”的困境。

五、伦理风险的综合治理对策

应对人工智能伦理风险需要构建“技术-制度-主体”三位一体的综合治理体系，既要立足当下解决突出问题，又要着眼长远建立长效机制，在鼓励技术创新的同时守住伦理底线，实现人工智能与社会价值的协同发展。

（一）构建动态适配的法律规制体系

建立全生命周期法律规制框架，推动从“事后补救”转向“全程防控”。立法上，加快制定《人工智能伦理法》，明确“以人为本”等原则，将算法歧视、数据滥用列为禁止行为；修订《著作权法》《侵权责任法》，增设 AI 生成内容权利归属、算法侵权责任划分等章节，确立开发者与运营者的伦理责任体系。

监管机制创新“分类分级+动态调整”模式。按风险等级实施差异化监管：高风险领域（医疗诊断、司法量刑）采取“准入许可+强制审计”，每季度需提交算法公平性报告；中风险领域（新闻推荐、信贷评估）实施“备案管理+定期抽查”，建立算法变更事前申报制；低风险领域（娱乐推荐、智能客服）依靠“行业自律+社会监督”，鼓励公开算法原理。同时建立“算法黑名单”，2024 年已公示 23 项存在严重伦理缺陷的算法并强制下架。

权利救济层面完善多元纠纷解决机制。设立“AI 伦理仲裁委员会”，由技术专家、法律学者等组成团队解决算法纠纷；建立算法歧视集体诉讼制度，某招聘平台案通过该制度获赔超 1000 万元；推行“举证责任倒置”，由 AI 企业证明算法公平安全，减轻受害者举证压力。

（二）推动技术治理与标准协同

强化技术伦理嵌入，将伦理要求转化为技术参数。开发可解释 AI 工具包，高风险领域强制应用“白盒算法”，某医院 AI 诊断系统通过决策树可视化使误诊纠纷降 60% ；推荐算法植入“公平性约束”，某电商平台调整参数后，不同地区用户商品展示差异缩至 10% 以内。

建立统一行业伦理标准，实现“标准-检测-认证”协同。制定《人工智能伦理标准指南》，明确算法公平性（不同群体错误率差异≤5%）、隐私保护（数据采集最小必要）等指标；建国家级检测中心，通过认证的产品授予“伦理合规标识”；推动国际标准互认，在数据主权等领域发出中国声音。

构建技术治理协同平台，促进跨领域交流共享。设“AI 伦理技术开源社区”，已开源 30 余项隐私保护、偏见检测工具；搭“算法透明化平台”，要求公共领域算法公开原理框架，某招聘平台公开后性别偏见投诉降 75% ；建“AI 伦理大数据中心”，累计收集 1000 余例案例，为企业提供风险预警。

（三）强化主体责任与公众赋能

压实企业伦理主体责任，推动从被动合规转向主动负责。大型 AI 企业需设“伦理委员会”，由高管牵头开展重大决策伦理审查；推行“伦理影响评估”制度，新 AI 产品推出前需评估风险并公开报告；将伦理表现纳入信用体系，某社交平台因数据滥用被降级后用户流失 20% ，倒逼整改。

提升开发者伦理素养，将伦理意识融入研发全流程。高校相关专业开设“AI 伦理”必修课，培养学生伦理敏感性；企业定期开展伦理培训，某公司培训后员工主动识别算法偏见比例提升 50% ；建立“开发者伦理守则”，对违规者实施行业禁入。

增强公众 AI 素养与参与能力，构建社会共治防线。将 AI 伦理教育纳入国民教育体系，中小学开设相关课程；开展面向老年人、农民等群体的公益培训，超100 万人次受益；建立公众参与机制，某新闻平台通过用户听证会调整算法，信息茧房现象减轻 30% ；鼓励媒体加强 AI 伦理报道，形成全民关注监督氛围。

六、结语

人工智能技术的伦理治理是一项复杂的系统工程，既需要正视技术创新带来的伦理挑战，也不能因噎废食阻碍技术进步。未来，随着人工智能技术的持续演进，新的伦理问题还将不断涌现，这要求治理体系必须保持开放性和适应性，通过跨学科研究、跨国界合作、多主体协同，持续完善治理策略。只有将伦理价值深度融入人工智能的技术研发、应用推广和社会接纳全过程，才能确保人工智能真正成为增进人类福祉的工具，为社会进步提供持久动力。

参考文献

[1] 杨琪.AI 技术赋能新闻传播的伦理困境与优化策略探究[J].新闻研究导刊，2025，16（13）：1-4.DOI： 10.26918/j.xwyjdk.2025.13.001.

[2] 闫洁.基于用户权利视角的社交机器人伦理失范问题及治理策略研究[J].新闻研究导刊，2025，16（12）：10-13.DOI：10.26918/j.xwyjdk.2025.12.003.

[3] 张帆，赵竟瑗.人机协同内容生产的伦理分类治理框架与工具箱构建[J].青年记者，2025，（07）：19-25.DOI：10.15997/j.cnki.qnjz.2025.07.007.

[4] 刘伟，赵路.对人工智能若干伦理问题的思考[J].科学与社会，2018，8（01）：40-48.DOI：10.19524/j.cnki.10-1009/g3.2018.01.040

[5] 闫坤如，马少卿.人工智能伦理问题及其规约之径[J].东北大学学报（社会科学版），2018，20（04）：331-336.DOI：10.15936/j.cnki.1008-3758.2018.04.001.

作者简介：

詹钦烨（2005- ），男，汉族，江西南昌人，本科，研究方向：数学与应用数学；

黄成辉（2005- ），男，汉族，浙江苍南人，本科，研究方向：数学与应用数学；

丁强（1985- ），男，汉族，四川绵阳人，副教授，研究方向：网络空间治理。基金项目：

浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）2024R429A029；

浙江省哲学社会科学规划思政专项（22GXSZ020YB）；

温州市哲学社会科学规划课题（23WSK001Z）。