在创新与规范之间寻找平衡 随着人工智能深度融入生产生活各领域，技术带来效率革命的同时，也衍生出数据滥用、算法偏见、责任模糊等突出伦理风险。党的二十届四中全会明确提出加强人工智能治理，构建科学完备的伦理框架已成为推动AI向善发展的核心命题。2025年，我国"软法+硬法"协同的治理体系逐步成型，但在实践落地中仍面临多重挑战。如何在鼓励技术创新与守住伦理底线之间实现动态平衡，成为新时代AI治理的关键课题。
人工智能伦理风险的多维度扩散，对社会公平与公共信任构成严峻挑战。数据安全与隐私侵犯风险贯穿全流程，平台企业通过模糊授权、跨平台抓取等方式低成本攫取用户数据，而算法 "黑箱" 的封闭性使得用户难以知晓数据用途，知情权与控制权被严重削弱。在社会公平领域，训练数据失衡与算法设计偏好引发的歧视问题日益凸显，招聘 AI 筛选简历时可能歧视特定群体，推荐算法加剧 "信息茧房" 效应，导致老年人、残障群体等 "数字弱势群体" 进一步边缘化。就业市场同样受到冲击，AI 技术的梯度替代特征不仅影响低技能岗位，更开始渗透创造性领域，引发就业结构失衡与社会分化焦虑。更为棘手的是责任认定难题，算法黑箱与多主体参与导致侵权事件中追责困难，形成治理盲区。
我国已构建具有自身特色的 AI 伦理治理体系，形成 "顶层设计引领、软硬法协同" 的鲜明特征。软法层面，从 2019 年《新一代人工智能治理原则》确立负责任导向，到 2021 年《新一代人工智能伦理规范》将伦理融入全生命周期，再到 2022 年《关于加强科技伦理治理的意见》提出五大治理要求，政策框架不断完善。2025 年 8 月印发的《国务院关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》，进一步明确 "探索形成智能向善理论体系" 的目标。硬法层面，《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规范性文件相继出台，明确伦理审查要求；新修订的《中华人民共和国网络安全法》将于 2026 年 1 月生效，新增 AI 风险监测评估条款，综合性人工智能法也已列入立法计划。治理架构上，形成以国家科技伦理委员会为统筹、多部门分工监管的格局，同时通过《全球人工智能治理倡议》积极参与全球治理。
尽管治理框架不断完善，但 AI 伦理准则从文本到实践的转化仍面临四大突出问题。一是原则抽象导致落地困难，现有伦理准则多为宏观导向，缺乏具体评估指标与实施细则，企业难以转化为实际操作流程。二是法律滞后与协同不足，现行法律对 AI 引发的新型风险覆盖不全，跨部门监管联动机制尚未完全建立，存在治理碎片化现象。三是责任界定模糊，技术链条长、参与主体多元使得侵权事件中责任划分困难，影响问责机制运行。四是治理前瞻不足，现有体系偏重 "事后补救"，缺乏对技术全生命周期的动态监管，难以应对快速迭代的技术风险。这些问题的存在，导致伦理治理未能形成有效约束，部分企业在商业利益驱动下忽视伦理边界，加剧了社会信任危机。
完善 AI 伦理治理体系，需要从实施机制、治理范式、能力支撑与全球协同四个维度协同发力。在实施体系构建上，应强化国家主导、部门协同、产学研联动机制，由国家科技伦理委员会统筹制定风险分级标准，将医疗、金融、自动驾驶等纳入高风险清单；强制高风险企业建立内部伦理审查委员会，推行伦理影响评估报告公开制度，实现刚性约束与行业自律结合。治理范式上，需推动从 "技术先行" 向 "伦理先行" 转型，构建覆盖设计、开发、测试、部署、运维、退役的全生命周期治理机制，在研发阶段开展数据偏见检测，应用阶段实施动态监测，退役阶段规范数据销毁与算法迭代。
能力支撑体系的强化是伦理落地的关键。教育层面，应在高校人工智能专业开设伦理必修课，常态化开展企业研发人员培训；审查层面，组建跨学科伦理专家库，建立 "随机抽查 + 重点核查" 的监督模式；科普层面，通过媒体宣传与公益讲座普及伦理知识，畅通公众参与渠道。同时，需推动伦理准则的场景化转化，将宏观原则细化为医疗、金融等行业的具体标准与技术规范。在全球协同方面，应主动落实《全球人工智能治理倡议》，参与国际认证体系建设，建立全球伦理风险预警与案例共享机制，形成广泛共识的治理框架。
人工智能的伦理治理，本质上是对技术发展边界的界定与规范，更是对数字时代社会价值的坚守。2025 年作为 AI 治理体系成型的关键节点，既要保持技术创新的活力，又要通过制度设计守住伦理底线。唯有构建多元协同、全流程覆盖、能力匹配、全球联动的治理体系，才能让人工智能真正服务于人类福祉，在创新与规范之间实现动态平衡，培育安全、可持续、可信赖的数字经济生态。