筆者整理了商業(yè)化背景下,AIGC倫理風險的表現(xiàn):
——數(shù)據要素產權尚不明晰,誘發(fā)數(shù)據濫采與技術“黑箱”。數(shù)據這一核心數(shù)字生產要素尚未實現(xiàn)明確的確權與合理定價機制,平臺企業(yè)可通過模糊授權、跨平臺抓取等手段低成本攫取用戶數(shù)據,而用戶對數(shù)據缺乏掌控權。在此結構性不對稱下,AIGC產品借助SaaS模式廣泛嵌入業(yè)務流程,算法邏輯高度封閉不透明,形成技術“黑箱”,用戶在不知情的情況下被動貢獻數(shù)據,知情權和選擇權未能有效保障。
——企業(yè)治理結構相對滯后,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)化壓力驅動下,一些企業(yè)選擇在敏感領域應用AIGC技術,如用于深度偽造、情緒操控、消費誘導等,操控用戶決策甚至影響公共認知,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,導致治理空窗與責任真空。現(xiàn)有監(jiān)管體系在權責劃分、技術理解與執(zhí)法手段上尚未能完全適應AIGC快速演進,使部分企業(yè)得以在監(jiān)管盲區(qū)內推進業(yè)務。當生成內容引發(fā)爭議時,平臺常以“技術中立”“非人為控制”為由規(guī)避責任,形成社會風險與經濟利益失衡的局面,削弱了公眾對治理機制的信心。
——算法訓練機制存在偏差,固化偏見與價值錯位。企業(yè)出于效率與經濟性考慮,往往采用歷史數(shù)據進行模型訓練,若缺乏偏差控制機制,易導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,這類偏差可能進一步強化標簽化傾向,影響特定群體權益,甚至引發(fā)社會價值認知偏離。
——社會認知基礎薄弱,助推倫理風險外溢。多數(shù)用戶對AIGC技術的工作原理及其潛在風險缺乏了解,難以識別虛假信息與潛在引導行為。教育、媒體與平臺等多方未能形成合力推進倫理素養(yǎng)普及,使得公眾更易陷入誤信誤導,為AIGC濫用提供了低阻力環(huán)境,風險迅速蔓延至公共輿論與認知安全層面。
那么,該如何完善倫理風險治理制度設計,確保科技向善呢?
筆者認為,破解AIGC商業(yè)化應用中的倫理風險困境,需要從產權制度、企業(yè)治理、監(jiān)管體系、算法機制及公眾素養(yǎng)等多維度入手,構建覆蓋前中后全流程、點面結合的系統(tǒng)性治理架構,實現(xiàn)倫理風險的前瞻性預警與結構性緩釋。
首先,建立數(shù)據產權與定價機制,破解數(shù)據濫采與技術“黑箱”。應加快推動數(shù)據要素確權立法,明確數(shù)據的所有權、使用權和交易權邊界,保障用戶“數(shù)據知情—授權—撤回—追溯”的完整權利鏈條;建設統(tǒng)一的數(shù)據交易平臺與明示定價機制,使用戶能夠主動管理和定價自身數(shù)據;推動平臺披露算法運行機制或提供可解釋性披露,并建立信息來源標注機制,提升AIGC運行的透明度與用戶的感知能力。
其次,改革企業(yè)治理結構,嵌入倫理責任與價值導向。建議將AI倫理治理納入企業(yè)戰(zhàn)略議題,設立算法倫理委員會與道德責任官,強化從組織結構層面對倫理的內嵌化管理;建立“技術倫理評估”前置機制,在產品設計和部署前進行倫理影響評估,確保價值取向合理、安全邊界明確;引入倫理審計制度,并將倫理實踐納入ESG績效考核體系;鼓勵頭部平臺發(fā)布倫理實踐報告,形成行業(yè)示范效應,引導企業(yè)實現(xiàn)“向善創(chuàng)新”。
再次,強化跨部門協(xié)同監(jiān)管,縮小治理空窗與責任模糊地帶。應盡快建立跨部門監(jiān)管協(xié)調機制,共同組成AIGC綜合治理小組,統(tǒng)籌推進法規(guī)制定與執(zhí)行落地;加快出臺生成內容識別、數(shù)據權屬界定、算法責任歸屬等專項法規(guī),明確平臺在生成內容中的主體責任;對AIGC生成內容可設“可推定責任”原則,即平臺無法證明無過錯即需承擔相應責任,防止企業(yè)借“算法自動生成”之名規(guī)避治理義務,建立事前預防、事中監(jiān)管與事后問責相結合的全鏈條治理體系。
同時,完善訓練數(shù)據治理規(guī)則,消解算法偏見與價值錯位。應由權威第三方主導建立公共訓練語料庫,提供多樣、可信、經過審核的語料資源供企業(yè)使用,提升基礎數(shù)據的倫理質量;強制企業(yè)披露訓練數(shù)據來源、去偏技術及價值審核流程,并設立算法備案機制,強化外部監(jiān)督;推動企業(yè)在算法目標中引入公平性、多樣性等多元指標,改變目前以“點擊率”“停留時長”為主的單一商業(yè)導向,構建價值均衡的AIGC應用邏輯。
最后,還要提升公眾數(shù)字素養(yǎng),夯實共識型倫理治理基礎。應將AI倫理與算法素養(yǎng)教育納入中小學與高校課程體系,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,通過設立“公眾技術觀察團”“倫理風險報告窗口”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險提示機制,對AIGC熱點應用及時發(fā)布技術解讀與倫理指引,緩解公眾焦慮,增強社會整體對AIGC的識別與防范能力。
生成式人工智能的商業(yè)化應用,是技術進步與經濟發(fā)展融合的重大機遇,亦是對倫理治理體系的嚴峻考驗。唯有以系統(tǒng)治理理念統(tǒng)籌發(fā)展與規(guī)范,強化制度設計與責任落實,方能在推動技術創(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)字經濟生態(tài)。
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