导读：
人工智能算法伦理风险正成为制约技术赋能实体经济与包容性增长的关键瓶颈。本文以浙江省数字经济实践为研究场域，聚焦自动驾驶、AIGC等高频应用场景中的伦理治理挑战。基于"技术--社会--主体"三维分析框架，研究系统揭示了算法伦理风险的生成逻辑与多维呈现。研究发现，浙江在治理实践中虽展现出多元协同与敏捷治理特征，但仍面临治理科技鸿沟、标准缺失与协同梗阻等"系统性迟滞"。通过对欧盟刚性规制与美国柔性治理范式的比较与反思，本文构建了以监管沙盒为核心引擎的"基于风险的适应性治理"框架。该框架依托规制、技术与市场三大支柱，通过"风险识别--动态监管--效果评估--规则迭代"的闭环运行机制，实现技术创新与伦理规范的动态平衡。研究为解构算法伦理风险提供了系统理论视角，也为完善人工智能治理体系提供了兼具前瞻性与操作性的路径参考。
作者信息：
徐 丽：浙江越秀外国语学院国际商学院，浙江 绍兴；徐 翌：浙江越秀外国语学院数字贸易学院，浙江 绍兴
论文详情
本研究的核心任务并非简单移植欧美模式，而是致力于系统梳理浙江实践中的真问题与真需求，以欧美经验进行本土化整合与重构。基于上述考量，本研究将聚焦在如何基于浙江高频场景中的具体伦理风险，有机整合欧美治理经验中的有效成分，构建一个既立足中国地方实际又具备国际视野的算法伦理风险防控整合框架。
人工智能算法伦理风险的多维透视与生成逻辑
伦理风险类型：算法黑箱与可解释性缺失风险；算法偏见与公平性受损风险；数据滥用与隐私侵犯风险；责任归属与问责困境风险；不同领域人工智能应用的主要风险与治理趋势可归纳如下(见表1)。
风险生成的深层逻辑：技术内生维度存在算法与数据的双重缺陷；社会交互维度凸显技术理性与制度滞后的失衡；主体责任意识与风险感知的缺失。
浙江实践：治理探索、深化与典型困境
浙江省的算法治理政策体系，第一阶段(至2023年)：以产业发展与基础设施构建为核心。此阶段的政策重心在于为人工智能产业奠定基础、营造环境。第二阶段(2024年至今)伴随生成式人工智能的爆发式应用，浙江省的政策制定呈现出明显的"规制转向"，形成了"省级宏观指导--行业领域规范--地方创新实践"的多层次治理体系。
浙江的治理实践特征有三：一是构建"多元共治"的协同生态。二是践行"包容审慎"的监管创新。三是形成"场景驱动"的治理路径。
其面临的挑战：一是"治理科技"鸿沟，中小企业因专业算法审计与偏见检测工具成本高昂且操作复杂，合规难度大；二是标准体系缺失，现有政策多为原则性规定，缺乏细化的行业标准和可操作的合规指南，致使企业合规成本高，监管执法尺度不一；三是协同治理与人才支撑短板，算法治理涉及多部门，权责边界与协同机制尚不清晰，复合型治理人才稀缺，成为制约治理体系现代化的关键瓶颈。
欧美经验：两种范式的比较与反思
- 欧盟路径：欧盟始终致力于构建一个统一、刚性且以基本权利保护为核心的人工智能治理框架，其核心是"基于风险"的合规驱动模式。其具体风险分类与典型应用场景如表2所示。
- 美国路径：与欧盟的顶层设计不同，美国的AI治理呈现出"轻触式"联邦监管与"碎片化"州级立法并存，并高度依赖行业自律与市场机制的特点。
整合框架构建："基于风险的适应性治理"框架
本框架的构建立足于三大核心原则，
① 基于风险角度承认"一刀切"治理的低效与不切实际，转而依据人工智能算法的应用场景、潜在影响范围与可能危害程度进行风险等级划分。对高风险应用(如自动驾驶、疾病诊断)实施严格监管，对低风险应用(如娱乐推荐)采取柔性引导，从而实现监管资源的优化配置。
② 敏捷灵活是治理体系必须具备学习与演进的能力。这意味着监管规则不应是僵化的，而应能根据技术迭代、市场反馈和风险评估的变化进行动态调整。监管沙盒是本原则的核心体现，为创新提供安全的测试空间，并为规则迭代提供现实依据。
③ 多元协同下明确政府、企业、行业组织、用户与公众等多元主体的权责利，构建"赋能式治理"生态。政府的角色从"全能监管者"转变为"沙盒环境的构建者与治理底线的守护者"。
为实现上述原则，本框架由三个相互支撑的支柱构成，覆盖规制、技术与市场三个维度。
支柱一为规制层------构建"法律--标准--指南"多层规则体系。支柱二为技术层------发展治理科技与建设公共平台。支柱三为市场层------创新市场化工具体系。
该"基于风险的适应性治理"框架的整体结构与运行流程如图1所示。
结论与建议
通过整合浙江实践与欧美经验，本研究核心结论如下：其一，人工智能算法伦理风险本质是技术不确定性与社会结构性风险的交织，需超越技术修复，构建系统性制度设计；其二，单一刚性立法监管存在局限(如欧盟《人工智能责任指令》撤回)，治理需"刚柔并济"以平衡创新与规范；其三，浙江治理探索虽领先，但面临"治理科技落差""合规标准断层""多元协同梗阻"，需规制、技术、市场三轮驱动破局；其四，研究提出的"基于风险的适应性治理"框架，依托规制、技术、市场三大支柱及"风险识别--动态监管--效果评估--规则迭代"闭环，将"监管沙盒"升维为核心实施载体，为解决困境提供兼具理论自洽性与实践操作性的方案。
建议
(1) 浙江省层面：深化沙盒工具应用，精准化解伦理风险：
首先，推动沙盒从政策试验场向规则生成器演进。
其次，构建基于能力分层的协同治理网络，以破解中小企业伦理审查能力不足的瓶颈。
最后，强化沙盒激励约束，培育伦理友好型内生生态。
(2) 国家层面：从地方实践到国家治理体系的制度集成：
其一，推动实践成果的法治化转型，为全国治理提供规范性基础。
其二，构建开放协同的治理知识系统，实现国际经验的本土化融合。
其三，启动面向治理现代化的人才培养计划，强化国家层面的能力储备。
基金项目：
2024年度浙江省软科学研究计划项目《浙江人工智能应用的科技伦理风险评估及其治理路径研究》(编号2024C35048)研究成果之一。
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