以大模型為核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商業(yè)場景，但過程中所引發(fā)的倫理問題也日益凸顯，特別是在算法“黑箱”、數(shù)據(jù)濫用、責(zé)任逃避等方面呈現(xiàn)出明顯的市場驅(qū)動特征，亟須制度性治理，以應(yīng)對新型技術(shù)性市場失靈。
筆者整理了商業(yè)化背景下，AIGC倫理風(fēng)險的表現(xiàn)：
——數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)尚不明晰，誘發(fā)數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。數(shù)據(jù)這一核心數(shù)字生產(chǎn)要素尚未實(shí)現(xiàn)明確的確權(quán)與合理定價機(jī)制，平臺企業(yè)可通過模糊授權(quán)、跨平臺抓取等手段低成本攫取用戶數(shù)據(jù)，而用戶對數(shù)據(jù)缺乏掌控權(quán)。在此結(jié)構(gòu)性不對稱下，AIGC產(chǎn)品借助SaaS模式廣泛嵌入業(yè)務(wù)流程，算法邏輯高度封閉不透明，形成技術(shù)“黑箱”，用戶在不知情的情況下被動貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，知情權(quán)和選擇權(quán)未能有效保障。
——企業(yè)治理結(jié)構(gòu)相對滯后，加劇倫理邊界退縮。部分企業(yè)仍延續(xù)傳統(tǒng)工業(yè)邏輯，以利潤與規(guī)模為導(dǎo)向，尚未將倫理治理充分納入企業(yè)戰(zhàn)略，或被邊緣化、或流于形式。在商業(yè)化壓力驅(qū)動下，一些企業(yè)選擇在敏感領(lǐng)域應(yīng)用AIGC技術(shù)，如用于深度偽造、情緒操控、消費(fèi)誘導(dǎo)等，操控用戶決策甚至影響公共認(rèn)知，雖有短期收益，卻破壞長期社會信任與倫理秩序。
——監(jiān)管規(guī)則尚不完善，導(dǎo)致治理空窗與責(zé)任真空?，F(xiàn)有監(jiān)管體系在權(quán)責(zé)劃分、技術(shù)理解與執(zhí)法手段上尚未能完全適應(yīng)AIGC快速演進(jìn)，使部分企業(yè)得以在監(jiān)管盲區(qū)內(nèi)推進(jìn)業(yè)務(wù)。當(dāng)生成內(nèi)容引發(fā)爭議時，平臺常以“技術(shù)中立”“非人為控制”為由規(guī)避責(zé)任，形成社會風(fēng)險與經(jīng)濟(jì)利益失衡的局面，削弱了公眾對治理機(jī)制的信心。
——算法訓(xùn)練機(jī)制存在偏差，固化偏見與價值錯位。企業(yè)出于效率與經(jīng)濟(jì)性考慮，往往采用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，若缺乏偏差控制機(jī)制，易導(dǎo)致算法輸出固化偏見。在廣告推薦、人才篩選、信息分發(fā)等環(huán)節(jié)中，這類偏差可能進(jìn)一步強(qiáng)化標(biāo)簽化傾向，影響特定群體權(quán)益，甚至引發(fā)社會價值認(rèn)知偏離。
——社會認(rèn)知基礎(chǔ)薄弱，助推倫理風(fēng)險外溢。多數(shù)用戶對AIGC技術(shù)的工作原理及其潛在風(fēng)險缺乏了解，難以識別虛假信息與潛在引導(dǎo)行為。教育、媒體與平臺等多方未能形成合力推進(jìn)倫理素養(yǎng)普及，使得公眾更易陷入誤信誤導(dǎo)，為AIGC濫用提供了低阻力環(huán)境，風(fēng)險迅速蔓延至公共輿論與認(rèn)知安全層面。
那么，該如何完善倫理風(fēng)險治理制度設(shè)計，確保科技向善呢？
筆者認(rèn)為，破解AIGC商業(yè)化應(yīng)用中的倫理風(fēng)險困境，需要從產(chǎn)權(quán)制度、企業(yè)治理、監(jiān)管體系、算法機(jī)制及公眾素養(yǎng)等多維度入手，構(gòu)建覆蓋前中后全流程、點(diǎn)面結(jié)合的系統(tǒng)性治理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)倫理風(fēng)險的前瞻性預(yù)警與結(jié)構(gòu)性緩釋。
首先，建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)與定價機(jī)制，破解數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。應(yīng)加快推動數(shù)據(jù)要素確權(quán)立法，明確數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)和交易權(quán)邊界，保障用戶“數(shù)據(jù)知情—授權(quán)—撤回—追溯”的完整權(quán)利鏈條；建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交易平臺與明示定價機(jī)制，使用戶能夠主動管理和定價自身數(shù)據(jù)；推動平臺披露算法運(yùn)行機(jī)制或提供可解釋性披露，并建立信息來源標(biāo)注機(jī)制，提升AIGC運(yùn)行的透明度與用戶的感知能力。
其次，改革企業(yè)治理結(jié)構(gòu)，嵌入倫理責(zé)任與價值導(dǎo)向。建議將AI倫理治理納入企業(yè)戰(zhàn)略議題，設(shè)立算法倫理委員會與道德責(zé)任官，強(qiáng)化從組織結(jié)構(gòu)層面對倫理的內(nèi)嵌化管理；建立“技術(shù)倫理評估”前置機(jī)制，在產(chǎn)品設(shè)計和部署前進(jìn)行倫理影響評估，確保價值取向合理、安全邊界明確；引入倫理審計制度，并將倫理實(shí)踐納入ESG績效考核體系；鼓勵頭部平臺發(fā)布倫理實(shí)踐報告，形成行業(yè)示范效應(yīng)，引導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“向善創(chuàng)新”。
再次，強(qiáng)化跨部門協(xié)同監(jiān)管，縮小治理空窗與責(zé)任模糊地帶。應(yīng)盡快建立跨部門監(jiān)管協(xié)調(diào)機(jī)制，共同組成AIGC綜合治理小組，統(tǒng)籌推進(jìn)法規(guī)制定與執(zhí)行落地；加快出臺生成內(nèi)容識別、數(shù)據(jù)權(quán)屬界定、算法責(zé)任歸屬等專項(xiàng)法規(guī)，明確平臺在生成內(nèi)容中的主體責(zé)任；對AIGC生成內(nèi)容可設(shè)“可推定責(zé)任”原則，即平臺無法證明無過錯即需承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任，防止企業(yè)借“算法自動生成”之名規(guī)避治理義務(wù)，建立事前預(yù)防、事中監(jiān)管與事后問責(zé)相結(jié)合的全鏈條治理體系。
同時，完善訓(xùn)練數(shù)據(jù)治理規(guī)則，消解算法偏見與價值錯位。應(yīng)由權(quán)威第三方主導(dǎo)建立公共訓(xùn)練語料庫，提供多樣、可信、經(jīng)過審核的語料資源供企業(yè)使用，提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的倫理質(zhì)量；強(qiáng)制企業(yè)披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源、去偏技術(shù)及價值審核流程，并設(shè)立算法備案機(jī)制，強(qiáng)化外部監(jiān)督；推動企業(yè)在算法目標(biāo)中引入公平性、多樣性等多元指標(biāo)，改變目前以“點(diǎn)擊率”“停留時長”為主的單一商業(yè)導(dǎo)向，構(gòu)建價值均衡的AIGC應(yīng)用邏輯。
最后，還要提升公眾數(shù)字素養(yǎng)，夯實(shí)共識型倫理治理基礎(chǔ)。應(yīng)將AI倫理與算法素養(yǎng)教育納入中小學(xué)與高校課程體系，支持媒體、行業(yè)協(xié)會與公益組織等社會力量參與AI倫理治理，通過設(shè)立“公眾技術(shù)觀察團(tuán)”“倫理風(fēng)險報告窗口”等方式，推動民間監(jiān)督常態(tài)化；鼓勵平臺建立倫理科普與風(fēng)險提示機(jī)制，對AIGC熱點(diǎn)應(yīng)用及時發(fā)布技術(shù)解讀與倫理指引，緩解公眾焦慮，增強(qiáng)社會整體對AIGC的識別與防范能力。
生成式人工智能的商業(yè)化應(yīng)用，是技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展融合的重大機(jī)遇，亦是對倫理治理體系的嚴(yán)峻考驗(yàn)。唯有以系統(tǒng)治理理念統(tǒng)籌發(fā)展與規(guī)范，強(qiáng)化制度設(shè)計與責(zé)任落實(shí)，方能在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時守住倫理底線，培育安全、可持續(xù)、可信賴的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)。
（作者：李大元系中南大學(xué)商學(xué)院教授，蘇亞系中南大學(xué)商學(xué)院博士研究生）
以大模型為核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商業(yè)場景，但過程中所引發(fā)的倫理問題也日益凸顯，特別是在算法“黑箱”、數(shù)據(jù)濫用、責(zé)任逃避等方面呈現(xiàn)出明顯的市場驅(qū)動特征，亟須制度性治理，以應(yīng)對新型技術(shù)性市場失靈。
筆者整理了商業(yè)化背景下，AIGC倫理風(fēng)險的表現(xiàn)：
——數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)尚不明晰，誘發(fā)數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。數(shù)據(jù)這一核心數(shù)字生產(chǎn)要素尚未實(shí)現(xiàn)明確的確權(quán)與合理定價機(jī)制，平臺企業(yè)可通過模糊授權(quán)、跨平臺抓取等手段低成本攫取用戶數(shù)據(jù)，而用戶對數(shù)據(jù)缺乏掌控權(quán)。在此結(jié)構(gòu)性不對稱下，AIGC產(chǎn)品借助SaaS模式廣泛嵌入業(yè)務(wù)流程，算法邏輯高度封閉不透明，形成技術(shù)“黑箱”，用戶在不知情的情況下被動貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，知情權(quán)和選擇權(quán)未能有效保障。
——企業(yè)治理結(jié)構(gòu)相對滯后，加劇倫理邊界退縮。部分企業(yè)仍延續(xù)傳統(tǒng)工業(yè)邏輯，以利潤與規(guī)模為導(dǎo)向，尚未將倫理治理充分納入企業(yè)戰(zhàn)略，或被邊緣化、或流于形式。在商業(yè)化壓力驅(qū)動下，一些企業(yè)選擇在敏感領(lǐng)域應(yīng)用AIGC技術(shù)，如用于深度偽造、情緒操控、消費(fèi)誘導(dǎo)等，操控用戶決策甚至影響公共認(rèn)知，雖有短期收益，卻破壞長期社會信任與倫理秩序。
——監(jiān)管規(guī)則尚不完善，導(dǎo)致治理空窗與責(zé)任真空?，F(xiàn)有監(jiān)管體系在權(quán)責(zé)劃分、技術(shù)理解與執(zhí)法手段上尚未能完全適應(yīng)AIGC快速演進(jìn)，使部分企業(yè)得以在監(jiān)管盲區(qū)內(nèi)推進(jìn)業(yè)務(wù)。當(dāng)生成內(nèi)容引發(fā)爭議時，平臺常以“技術(shù)中立”“非人為控制”為由規(guī)避責(zé)任，形成社會風(fēng)險與經(jīng)濟(jì)利益失衡的局面，削弱了公眾對治理機(jī)制的信心。
——算法訓(xùn)練機(jī)制存在偏差，固化偏見與價值錯位。企業(yè)出于效率與經(jīng)濟(jì)性考慮，往往采用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，若缺乏偏差控制機(jī)制，易導(dǎo)致算法輸出固化偏見。在廣告推薦、人才篩選、信息分發(fā)等環(huán)節(jié)中，這類偏差可能進(jìn)一步強(qiáng)化標(biāo)簽化傾向，影響特定群體權(quán)益，甚至引發(fā)社會價值認(rèn)知偏離。
——社會認(rèn)知基礎(chǔ)薄弱，助推倫理風(fēng)險外溢。多數(shù)用戶對AIGC技術(shù)的工作原理及其潛在風(fēng)險缺乏了解，難以識別虛假信息與潛在引導(dǎo)行為。教育、媒體與平臺等多方未能形成合力推進(jìn)倫理素養(yǎng)普及，使得公眾更易陷入誤信誤導(dǎo)，為AIGC濫用提供了低阻力環(huán)境，風(fēng)險迅速蔓延至公共輿論與認(rèn)知安全層面。
那么，該如何完善倫理風(fēng)險治理制度設(shè)計，確?？萍枷蛏颇?？
筆者認(rèn)為，破解AIGC商業(yè)化應(yīng)用中的倫理風(fēng)險困境，需要從產(chǎn)權(quán)制度、企業(yè)治理、監(jiān)管體系、算法機(jī)制及公眾素養(yǎng)等多維度入手，構(gòu)建覆蓋前中后全流程、點(diǎn)面結(jié)合的系統(tǒng)性治理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)倫理風(fēng)險的前瞻性預(yù)警與結(jié)構(gòu)性緩釋。
首先，建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)與定價機(jī)制，破解數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。應(yīng)加快推動數(shù)據(jù)要素確權(quán)立法，明確數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)和交易權(quán)邊界，保障用戶“數(shù)據(jù)知情—授權(quán)—撤回—追溯”的完整權(quán)利鏈條；建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交易平臺與明示定價機(jī)制，使用戶能夠主動管理和定價自身數(shù)據(jù)；推動平臺披露算法運(yùn)行機(jī)制或提供可解釋性披露，并建立信息來源標(biāo)注機(jī)制，提升AIGC運(yùn)行的透明度與用戶的感知能力。
其次，改革企業(yè)治理結(jié)構(gòu)，嵌入倫理責(zé)任與價值導(dǎo)向。建議將AI倫理治理納入企業(yè)戰(zhàn)略議題，設(shè)立算法倫理委員會與道德責(zé)任官，強(qiáng)化從組織結(jié)構(gòu)層面對倫理的內(nèi)嵌化管理；建立“技術(shù)倫理評估”前置機(jī)制，在產(chǎn)品設(shè)計和部署前進(jìn)行倫理影響評估，確保價值取向合理、安全邊界明確；引入倫理審計制度，并將倫理實(shí)踐納入ESG績效考核體系；鼓勵頭部平臺發(fā)布倫理實(shí)踐報告，形成行業(yè)示范效應(yīng)，引導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“向善創(chuàng)新”。
再次，強(qiáng)化跨部門協(xié)同監(jiān)管，縮小治理空窗與責(zé)任模糊地帶。應(yīng)盡快建立跨部門監(jiān)管協(xié)調(diào)機(jī)制，共同組成AIGC綜合治理小組，統(tǒng)籌推進(jìn)法規(guī)制定與執(zhí)行落地；加快出臺生成內(nèi)容識別、數(shù)據(jù)權(quán)屬界定、算法責(zé)任歸屬等專項(xiàng)法規(guī)，明確平臺在生成內(nèi)容中的主體責(zé)任；對AIGC生成內(nèi)容可設(shè)“可推定責(zé)任”原則，即平臺無法證明無過錯即需承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任，防止企業(yè)借“算法自動生成”之名規(guī)避治理義務(wù)，建立事前預(yù)防、事中監(jiān)管與事后問責(zé)相結(jié)合的全鏈條治理體系。
同時，完善訓(xùn)練數(shù)據(jù)治理規(guī)則，消解算法偏見與價值錯位。應(yīng)由權(quán)威第三方主導(dǎo)建立公共訓(xùn)練語料庫，提供多樣、可信、經(jīng)過審核的語料資源供企業(yè)使用，提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的倫理質(zhì)量；強(qiáng)制企業(yè)披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源、去偏技術(shù)及價值審核流程，并設(shè)立算法備案機(jī)制，強(qiáng)化外部監(jiān)督；推動企業(yè)在算法目標(biāo)中引入公平性、多樣性等多元指標(biāo)，改變目前以“點(diǎn)擊率”“停留時長”為主的單一商業(yè)導(dǎo)向，構(gòu)建價值均衡的AIGC應(yīng)用邏輯。
最后，還要提升公眾數(shù)字素養(yǎng)，夯實(shí)共識型倫理治理基礎(chǔ)。應(yīng)將AI倫理與算法素養(yǎng)教育納入中小學(xué)與高校課程體系，支持媒體、行業(yè)協(xié)會與公益組織等社會力量參與AI倫理治理，通過設(shè)立“公眾技術(shù)觀察團(tuán)”“倫理風(fēng)險報告窗口”等方式，推動民間監(jiān)督常態(tài)化；鼓勵平臺建立倫理科普與風(fēng)險提示機(jī)制，對AIGC熱點(diǎn)應(yīng)用及時發(fā)布技術(shù)解讀與倫理指引，緩解公眾焦慮，增強(qiáng)社會整體對AIGC的識別與防范能力。
生成式人工智能的商業(yè)化應(yīng)用，是技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展融合的重大機(jī)遇，亦是對倫理治理體系的嚴(yán)峻考驗(yàn)。唯有以系統(tǒng)治理理念統(tǒng)籌發(fā)展與規(guī)范，強(qiáng)化制度設(shè)計與責(zé)任落實(shí)，方能在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時守住倫理底線，培育安全、可持續(xù)、可信賴的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)。
（作者：李大元系中南大學(xué)商學(xué)院教授，蘇亞系中南大學(xué)商學(xué)院博士研究生）
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