以人为本 智能向善——中国AI伦理研究的理论与实践探索

以人为本 智能向善——中国AI伦理研究的理论与实践探索

作者：安道利（中国驾培AI营销领路人、中国驾培万里行发起人）

人工智能正以前所未有的速度和深度重塑着人类社会的生产生活方式。

从大语言模型的爆发式演进到自动驾驶的规模化落地，从医疗影像诊断的精准化到政务服务的智能化，AI技术已渗透至经济社会各个角落。

然而，技术狂飙突进带来的不仅是效率红利，更有算法偏见、数据滥用、隐私泄露、责任归属模糊等一系列伦理风险。这些风险不仅关乎个体权益和社会公平，更涉及国家安全、数字主权乃至人类文明走向。在这一背景下，人工智能伦理研究已成为一门兼具理论深度与实践紧迫性的显学。

中国作为全球AI产业大国、应用大国和创新大国，正积极探索具有中国特色的AI伦理治理之路，以“以人为本、智能向善”为核心理念，在制度建设、立法实践、全球治理与技术应对等多个维度同步推进，努力让AI在造福人类的同时不失伦理底线。

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一、伦理审查：从原则倡导到制度落地的关键跨越

人工智能技术的特殊性决定了伦理治理不能停留在抽象原则层面。技术迭代快、风险隐蔽性强、社会外溢性突出等特征，使得传统的“事后补救”式监管难以奏效。

2026年3月，工业和信息化部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，标志着我国人工智能伦理治理实现从原则倡导、行业自律向制度化、程序化、全链条、可落地的关键跨越。

这份共六章三十七条的文件，针对AI技术特点形成了系统性的制度创新，构建起“预防、服务、监管”三位一体的善治体系。

《办法》明确提出，开展人工智能科技伦理审查应重点关注人类福祉、公平公正、可控可信、透明可解释、责任可追溯、隐私保护等六个方面。

审查内容涵盖人工智能科技活动是否具有科学价值和社会价值、训练数据的选择标准是否合理、算法与模型的系统设计是否规避偏见歧视、是否采取措施防止算法压榨以保障资源分配与决策过程的客观包容性、是否合理披露算法模型的用途与运行逻辑、是否采取充分措施确保隐私数据得到有效保护等。

这些条款从技术研发的全生命周期切入，将伦理考量嵌入算法设计、模型训练、系统部署等关键环节，力求在技术源头防范伦理风险。

尤为值得关注的是，《办法》突破了传统治理中“重监管，轻服务”的固有思路，专设“服务与促进”章节，明确将伦理治理定位为产业发展的助推器而非简单的约束项。

这一制度设计着力推动构建多层次、全方位的人工智能科技伦理标准体系，加快国际标准、国家标准、行业标准、团体标准的协同衔接；强化伦理风险监测预警、检测评估、认证咨询等公共服务供给，重点加大对中小微企业的伦理审查支持力度；鼓励伦理审查技术创新与高质量数据集有序开源开放，以技术手段防范技术伦理风险。

这种兼顾合规成本与创新红利的动态平衡设计，有效避免了伦理治理“一刀切”可能带来的创新抑制问题，为人工智能产业健康发展保驾护航。

与此相呼应，由中国电子技术标准化研究院牵头、五十余家政产学研用单位共同参与编制的《人工智能伦理治理标准化指南》也于近期正式发布。

该指南围绕人工智能伦理概念和范畴、伦理风险评估、伦理治理技术和工具、伦理治理标准体系建设、重点标准研制清单等方面展开研究，为落实人工智能伦理治理标准化工作奠定了坚实基础。

从制度的出台到标准化指南的配套，我国AI伦理治理正在形成“规则＋标准”双轮驱动的新格局。

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二、体系化立法：从补丁式治理到综合性法治的转型跃升

伦理审查制度的完善是AI治理的重要一环，但仅有伦理审查远远不够。面对AI技术加速渗透至社会各个领域的现实，法律作为社会治理的刚性框架，必须为技术创新划定清晰边界，为伦理规范提供制度保障。

当前，我国人工智能立法正在经历从“补丁式治理”向“体系化规制”的深刻转型。

从治理路径看，2017年《新一代人工智能发展规划》指明了方向，数据安全法、个人信息保护法等构筑了基础法律框架，《生成式人工智能服务管理暂行办法》提供了专项规范。

但依靠暂行办法、部门规章、政策通知的“补丁式治理”，已难以适配AI全生命周期的复杂需求，无法全面覆盖具身智能、AI原生应用等新业态的治理空白。

2025年下半年以来，我国人工智能立法进程明显加速。

2025年10月，网络安全法修改决定，新增条款专门规范人工智能安全与发展，明确提出国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设。

这是我国首次在基础性法律层面为人工智能治理作出系统规定，具有里程碑意义。

2026年会议期间，“打造智能经济新形态”首次写入政府工作报告，与人工智能相关的部署引发广泛关注。司法部部长在“部长通道”上明确表态，国家将加快研究人工智能、低空经济等领域立法，为AI发展划定法治边界、筑牢制度根基。

全国人大代表、中国工程院院士张伯礼建议加快推动国家层面人工智能综合性立法，构建以相关法律为统领、部门规章、技术标准、伦理指南相互支撑的制度体系。

全国人大代表、辽宁省大连市人大常委会主任王启尧则提出，我国应加快制定一部综合性人工智能法律，构建具有基础性、统领性和框架性的法律文本，并设立国家人工智能主管机关，形成“国家人工智能主管机关统筹、行业主管部门分工负责、地方协同实施”的监管体制。

当然，综合性立法并非要制定一部“包罗万象”的“人工智能法典”，而是立足于产业生态的全局高度，确保全链条、体系化的制度设计，从而实现促进创新与保障安全的双重目标平衡。

在版权归属、责任界定、算法透明度、数据安全与隐私保护等具体问题上，法律需要提供明确、可操作的规则，以回应社会关切、稳定市场预期。

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三、全球治理：以中国智慧引领AI伦理的国际共识

AI伦理治理不仅是一国之事，更是关乎全人类共同命运的时代课题。人工智能技术的发展超越国界，其伦理风险亦具有全球性特征。中国在这一领域的国际主张，体现出负责任大国的担当与智慧。

2023年10月，国际合作高峰论坛开幕式上提出《全球人工智能治理倡议》，系统阐述了中国关于人工智能全球治理的理念、原则与行动方案。

2025年7月，在上海举办的2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，中国进一步提出了《人工智能全球治理行动计划》，从治理理念、制度机制到实践路径构建了一个完整的治理体系，既回应了当前全球AI治理碎片化困境，又为智能时代全球治理新范式的构建贡献了新智慧。

该计划确立了“向善为民、尊重主权、发展导向、安全可控、公平普惠、开放合作”六项基本原则，其中“发展导向”居于核心地位，标志着全球AI治理实现从“技术中心论”向“发展中心论”的根本转向。

计划特别提出助力“全球南方”真正接触和应用人工智能，推动人工智能包容普惠发展，直接回应了全球AI发展中先进国家与发展中国家差距不断拉大的现实挑战。

在2025年9月“联合国全球人工智能治理对话高级别启动会议”上，我国提出要坚持主权平等、遵守国际法治、践行多边主义，逐步形成具有广泛共识的全球治理框架和标准规范等主张，提出AI应当“为全人类服务，而非让人类为技术所服务”。

这些主张深刻体现了“以人为本”的治理理念——坚持以增进人类共同福祉为目标，以保障社会安全、尊重人类权益为前提，确保人工智能始终朝着有利于人类文明进步的方向发展。

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四、挑战与应对：AI伦理治理的实践难题与前沿探索

尽管我国在AI伦理治理的制度建设和国际倡议方面取得了显著进展，但技术发展的现实图景远比制度设计复杂。

人工智能已深度融入生产生活各领域，在提升效率、优化服务的同时，也因技术不确定性和发展迅速，衍生出数据滥用、算法偏见、隐私泄露等日益突出的伦理风险，迫切需要构建科学完备的伦理框架，引领人工智能向善发展。

从具体风险看，数据安全与隐私侵犯问题尤为突出。人工智能系统分析的数据通常为大量个人信息，在数据收集和利用环节中，系统漏洞、操作疏忽或外部攻击可能导致数据被未经授权者获取，进而泄露个人信息甚至被用于诈骗等不法行为。

社会公平领域则面临算法偏差与数据鸿沟叠加影响，训练数据失衡或算法设计偏好可能引发歧视性结果，加剧老年人、残障群体等“数字弱势群体”的边缘化。

在医疗健康领域，训练数据若含偏见或遭恶意“投毒”会导致模型输出偏差，这一风险尤其值得警惕。

当算法推荐系统持续强化认知偏见、信息茧房导致公共理性瓦解时，技术异化已威胁到人类思维方式和价值判断的自主性。

在自动驾驶、医疗机器人等物理交互场景，算法的安全容错率极低，事故发生后的责任归属如何在开发者、部署者、使用者之间界定，目前仍是法律与伦理的真空地带。一旦AI形成自主编程、修改程序的能力，更将带来不可预估的安全隐患。

面对这些挑战，我国AI伦理治理的实践探索正不断深化。在技术应对层面，把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控”。

在产业实践层面，2025年11月，阿里巴巴发布《AI向善行动报告2025》，成为国内科技公司发布的首份AI向善报告。报告展示了夸克AI大模型支持的高考志愿填报服务、达摩院AI检测大模型助力胰腺癌筛查、安全生产科学研究院联合高德发布的“鹰眼守护”预警系统等众多向善实践。

阿里巴巴还连续第四年发布人工智能治理方向的实践成果，围绕全栈AI能力构建了立体化的智能体安全防护体系，提出了AI时代全行业共同应对风险挑战的三个关键词：守己、利他、合作。

在学术研究层面，2025年11月，东南大学发布了全球首个系统级伦理垂域大模型“问道”。该模型拥有伦理风险评估与审计、伦理困境模拟与决策推演、伦理对齐辅助设计、动态知识库与案例教学、伦理学前沿探索与范式革新等五大功能，致力于成为用户的伦理思考伙伴与决策支持系统。其核心目标是以技术手段解决技术带来的道德问题，让“道德进步”不再滞后于“技术进步”。

此外，由财新智库、ESG30、联合国工发组织投资和技术促进办公室（中国·北京）、上海交通大学人工智能研究院、联想集团、腾讯研究院等单位联合发起的“人本智能倡议”也在持续壮大，业内首个AI善治联合体已初具规模。

这些实践表明，AI伦理治理正在从政策文本走向技术创新和产业实践，政府、企业、学术界与社会公众正逐步形成多元协同的治理合力。

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五、前瞻型治理：走向全链条、动态化、智能化的未来

审视我国AI伦理治理的演进历程，一个清晰的趋势已经浮现：治理理念正在从“事后回应”转向“前瞻塑造”，完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权。这意味着，AI治理不能止步于对已经发生的问题作出反应，而必须具有前瞻性、系统性和动态适应性。

从治理现代化的要求看，未来的AI伦理治理需要从四个方面重点推进：

一是前移治理介入，将治理要求嵌入技术全生命周期，在算法设计、模型训练、系统部署和迭代更新等关键节点同步嵌入合规、安全与责任要求。

二是健全风险评估机制，将风险识别从事后处置转向前瞻预判，建立分级分类评估制度，将安全风险、伦理风险和社会影响纳入统一治理框架。

三是推动“规则+技术”双轮驱动，既加快完善法律法规与规章制度建设，又大力推动人工智能治理技术的自主创新，从数据源头强化隐私保护和偏见防控，在模型算法层面引入价值观对齐等机制。

四是构建多元协同的治理体系，强化国家主导、部门协同、产学研联动机制，将政府、企业、行业组织、科研机构、社会公众共同纳入人工智能治理的主体格局。

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结语

人工智能伦理研究本质上是对人机关系、技术理性与人文价值的持续追问。

中国在这一领域的探索，始终贯穿着“以人为本、智能向善”的价值主线。

从伦理审查制度的刚性落地到综合立法的加速推进，从全球治理的中国倡议到产业实践的向善探索，中国正在走出一条立足国情、适配技术发展、具有前瞻视野的AI伦理治理之路。

技术可以不断进化，但服务于人类福祉的根本宗旨不能动摇；算法可以日益复杂，但公平公正的道德底线不能模糊。

唯有坚持向善为民的价值取向，将伦理规范融入技术发展的每一个环节，我们才能让AI不仅聪明，更善良，让技术进步真正成为推动人类文明进步的建设性力量。

安道利简介

安道利简介

安道利，中国驾培行业 AI 营销领路人，深耕驾培行业 20 余年，从一线驾校校长成长为行业公认的 AI 营销导师，是 8 部驾培行业专著作者、驾校 AI 营销实战营创始人、中国驾培万里行发起人。