一、人工智能方兴未艾，风险防范未雨绸缪 4
（一）数字经济发展孕育人工智能全面成长 4
（二）人工智能高歌猛进，融入百业大显身手 6
（三）中国 AI 快速应用，发展举世瞩目 9
（四） 伦理规范有利于人工智能长治久安 13
二、他山之石可以攻玉，先进经验学习借鉴 20
（一）国际 AI 伦理研究现状 20
（二）国际 AI 伦理研究贡献及未来走向 21
（三）全球主要国家 AI 政策 23
（四）全球智者的观点 26
（五）全球头部企业的选择和态势 29
三、居安思危如履薄冰，杜绝风险伦理安全
34
（一）伴随社会和技术进步，AI 伦理安全理念与时俱进 34
（二）加强监管，防范失控性风险 35
（三）完善法规，杜绝侵权性风险 39
（四）确保透明公正，规避歧视性风险 42
（五）加强培训教育，缓解人类失业风险 45
（六）促进政策公平和广泛合作，抹平数字鸿沟风险 48
（七）构建指导原则，减少人类道德价值观受损风险 52
（八）展望未来伦理演进，探索 45°平衡律 56
四、金砖国家扩展加盟，伦理安全展望新篇 59
（一）金砖国家应正视 AI 伦理风险 59
（二）金砖国家需合作应对共同挑战 60
参考文献 63
附录 66
前言
目录
1
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
前 言
2023 年，我国经济社会发展遭遇国内外多重超预期因素冲击，风险挑
战前所未有。中国的数字经济克服了重重困难，取得了长足的发展，人工
智能更是如耀眼的明珠，在各行各业中广泛应用，凸显了新质生产力对经
济的推动、带动了人类文明的发展。人工智能的突破性成就带动了人工智
能应用的快速蔓延，数字经济的快速增长有了新的引擎，通信产业等数字
基础设施有了长足的进步。同时，数字经济也给人工智能技术进步带来新
的需求和宽广的市场。
人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机、自动
驾驶汽车到医疗诊断和金融交易，AI 的应用已经深入到社会的各个角落。
然而，人工智能技术的应用在给人们带来生活和工作便利的同时，也带来
了一系列伦理风险与挑战。AI 伦理研究，就是在这样的背景下应运而生，
旨在探索和定义 AI 的道德边界。
人工智能伦理研究是一个跨学科的领域，它探讨 AI 带来的伦理问题
及 风险，研究解决 AI 伦理问题，以促进 AI 向善并引领其健康发展。这种
研究 领域涉及到哲学、计算机科学、法律、经济等众多学科的交汇碰撞。
中国新一代人工智能发展规划推进办公室于 2019 年专门成立了新
一 代人工智能治理专业委员会，全面负责开展人工智能治理方面的政策体
系、 法律法规和伦理规范研究和工作推进。这体现了我国对人工智能伦
理及其 治理的密切关注程度和积极推进决心，同时也突显了这一问题的重
要性。
前瞻研究和制定人工智能伦理规范有助于更好地发挥其“头雁”效应，
对产业健康发展、人民幸福生活具有重要意义。在智能时代，人与机器的
关系将会被重新定义。因此，国务院关于印发新一代人工智能发展规划的
1
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
通知中专门强调要探索建立无人驾驶、在线医疗、金融科技、智能配送等
监管框架，完善相关法律法规和伦理审查规则。
国家新一代人工智能治理专业委员会 2021 年 09 月 25 日发布了《
新 一代人工智能伦理规范》，旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，
为 从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。
本文首先描述了 2023 年人工智能的数字化环境，这既是人工智能
发 展推动的结果，也是人工智能发展的广阔需求，人工智能的伦理问题，
也 在其具体的应用中发生了警示和碰撞。接下来本文介绍了常见的人工
智能 应用，呈现了 2023 年中国人工智能欣欣向荣的社会画卷。本文还介
绍了人 工智能伦理的内涵、研究范围、国外人工智能的发展情况、各国
政策、智 者和头部企业等在人工智能伦理方面的观点，以资参考、借鉴。
本文随后具体描述了伴随人工智能的应用产生的潜在人工智能风险，
在应用性能效益和风险的二维平面上，我们审慎地认为，兼顾二者的 45
度 角发展方向可能会是未来人类的选择，并提出了预防和应对的建议以
供读 者参考。
最后，考虑到金砖国家人工智能方兴未艾，提出了几点简单的建议，
我们相信，在这飞快变化的时代，金砖国家正不断壮大发展，在世界政治
经济的地位日益突出，在人工智能这个科技高地上的共识和合作，将有效
规避人工智能的伦理风险，极大地促进金砖国家的经济增长和社会进步。
2
图 1 2019 年—2023 年数据中心发展情
况
数据来源：工业和信息化部
2、数字技术创新活力涌现
基础数字技术能力持续增强。数字技术领域保持较高的创新热度。
先进计算、人工智能等关键核心技术不断取得突破。高性能计算持续处
于全球第一梯队。智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现。人形机
器人进入提速发展阶段，专利申请数量增长较快。人工智能核心企业数
量超过了 4500 家。量子计算机、脑机接口等前沿技术的研发进度不
断 加快。
算力网络实现阶段性跃升。积极落实国家东数西算战略，持续完善
全国性算力网络布局，截至 2023 年底，三家基础电信企业为公众提
供
一、人工智能方兴未艾，风险防范未雨绸缪
2023 年人工智能（下文简称 AI）的快速发展，是人类生产力的一
次跳跃。一方面，AI 给数字基础设施的建设带来直接的刺激和需求，数
字经济的发展空间也得到大大提升，另一方面，数字经济的强大需求拉
动了 AI 的研发，数字经济的广泛市场也给 AI 带来一望无垠的试验田，
AI 的伦理问题研究就是在这样的背景下展开的。
( 一 ) 数字经济发展孕育人工智能全面成长
2023 年是数字中国战略深入实施的关键一年，数字中国建设的基
础更加稳固，赋能经济社会发展的效果显著。
1、数字基础设施扩容提速
网络基础设施进入提速升级新阶段。5G 网络覆盖面更广、技术
更先进，并加速向重点场所深度延伸。截至 2023 年底，5G 基站数
达
万个，同比增长 %；平均每万人拥有 5G 基站 24 个，较上
年 末提高 个百分点；5G 移动电话用户数达 亿，在移动电话
用户 中占比 %；5G 虚拟专网数量超 3 万个。基础电信企业 IP
骨干网、 城域网、接入网 IPv6 改造全面完成，全国网络基础设施
已全面支持 IPv6。截至 2023 年底，IPv6 活跃用户数达到 亿，
移动网络 IPv6 流量占比达到 %，固定网络 IPv6 流量占比达到
%。
算力基础设施达到世界领先水平。截至 2023 年底，中国在用数据
中心标准机架超过 810 万架，算力总规模达到 230EFLOPS，居全球第
二位。8 个国家算力枢纽节点进入落地应用阶段。算力供给结构逐步优化，
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书 中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
包括数据中心、智算中心、超算中心等多种类型。截至 2023 年底，
智 能算力规模达到 70EFLOPS，增速超过 70%。全国累计建成国家级
超算 中心 14 个，全国在用超大型和大型数据中心达 633 个、智算中
心达 60 个（AI 卡 500 张以上），智能算力占比超 30%。
4 5
6 7
AI 能力一览表
序号 应用领域 说明
1 ChatGPT
主
提
据
供
要
问
应
题
用
解
在
答
对
和
话
信
系
息
统
查
中
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问
，
等
为
服
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务
户
。 14
统
6 亿
计
次
，
，
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占
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总
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流
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量
的
的
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60%
量
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高
上
达
。
2 G A N
主
逼真
要
的
用
人
于
脸
图
图
像
像
生
。
成，可以创建出
3 语音识别 将
用于
人
智
的
能
语
助
音
手
转
、
化
语
为
音
文
输
字
入
，
等
广
领
泛
域。
应
4 自然语言处理
使
被
计
广
算
泛
机
应
能
用
理
在
解
搜
和
索
生
引
成
擎
人
优
类
化
语
、
言
机
，
器翻译等场景中。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
的数据中心机架数达 97 万架，比上年末净增 万架，净增量是上
年 的近两倍，可对外提供的公共基础算力规模超 26EFlops( 每秒万亿
亿次 浮点运算 )。
构建人工智能（AI）基础设施体系。内部应用与外部赋能相结合探
索 AI 应用新模式，推动“云网智”融合发展，全面向“AI+”战略转变。
在网络规划 - 建设 - 维护 - 优化等网络运营各环节引入 AI 和大数据技术，
提升网络智能化水平，减低网络故障率、节约基站能耗、优化信号覆盖。
三家基础电信企业积极构建“1 个通用 +N 个专用”的通专结合大模型
体系，通用大模型达千亿级参数级别，行业大模型可面向政务、应急、
文旅等多个领域。
( 二 ) 人工智能高歌猛进，融入百业大显身手
2023 年，人工智能领域发生了许多重大事件，深刻地影响了我们
的生活和社会，2023 年被誉为“AI 时代开启元年”，人工智能技术的
创新与应用突飞猛进。其中，生成式人工智能的出现是最具代表性的进
展，例如 OpenAI 推出的 ChatGPT 订阅版、NVIDIA 的 BioNeMo 平台，
以及 A W S 的‘AI Ready’培训计划。这些技术改变了人工智能技术
与 应用的发展轨迹，加速了人与 AI 的互动进程，是人工智能发展史
上的 新里程碑。特别是 ChatGPT 的火爆反应，让全球见证了人工智
能技术 的突破性发展和广泛应用。
以下是人工智能（AI）在全球范围内的应用取得的进展：
1、 AI 与各行各业的融合：AI 技术在金融、医疗、教育、交通等领
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
域的应用日益广泛，为各行业带来了更高效、智能的解决方案。
2、大模型的发展：随着深度学习技术的不断进步，大型神经网络
模型在各领域取得了显著成果，提高了 AI 的准确性和泛化能力。
3、跨领域融合与创新：AI 技术与其他领域的融合进一步加深，如
生物学、物理学、心理学等，推动了各行各业的创新发展。
4、强人工智能的发展：AI 逐渐向强人工智能发展，使得 AI 能够
理 解、思考和感知，甚至在某些方面超越人类的能力。
5、AI 与人类协作：AI 技术正逐渐与人类形成协同作战的局面，如
在医疗、法律、教育等领域，AI 辅助专业人士进行工作，提高工作效率
和质量。
总之，2023 年以来，AI 在全球范围内取得了重要进展，为人类带
来了诸多便利和价值。
5 推荐系统
通
用户
过
推
分
荐
析
他
用
们
户
可
的
能
行
感
为
兴
和
趣
偏
的
好，
商
为
品
或内容。
6 计算机视觉
让
或视
计
频
算
中
机
的
能
内
够
容
“
。
看”并理解图片
7 强化学习
让
如何
机
做
器
出
通
最
过
优
与
决
环
策
境
。
的交互来学习
8 语音合成
将
器和
文
智
字
能
转
助
化
手
为
等
语
设
音
备
，
中
常
。
用于阅读
9 机器翻译 实现不同语言之间的自动翻译。
10 人脸识别 通过分析人脸特征来识别身份。
11 自动驾驶 利用 AI 技术实现汽车的自动驾驶。
12 医疗诊断 利用 AI 对病症进行预测和诊断。
13 金融风控 使用 AI 进行风险评估和欺诈检测。
14 智能家居
利
化控
用
制
AI
。
技术实现家居设备的自动
15 游戏 AI
在
的
游
智
戏
能
中
化
实
。
现NPC（非玩家角色）
16 教育 AI
应
教育
用
领
于
域
个
。
性化教学和智能辅导等
17 情感分析 通
解人
过
们
分
对
析
某
文
一
本
主
中
题
的
的
情
态
感
度
倾
和
向
观
，
点
了
。
18 图像分割
将
域代
图
表
像
一
划
个
分
物
为
体
多
或
个
背
区
景
域
。
，每个区
19 目标跟踪
在
运动
视
轨
频
迹
中
。
自动追踪目标的位置和
20 AI 辅助设计
利
和设
用
计
AI
。
技术帮助设计师进行创作
表 1 AI 能力一览
表
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书 中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
( 三 ) 中国 AI 快速应用，发展举世瞩目
2023 年以来，中国在人工智能领域取得了显著的进展和成就，不
仅在技术研究上实现了重大突破，而且在产业发展和国际合作方面也展
现出了强大的实力和影响力。
1、政策支持与战略规划
2023 年 02 月 26 日中国政府发布了《数字中国建设整体布局规划》，
强调了人工智能在数字化转型中的重要性。
规划的主要目标：到 2025 年，基本形成横向打通、纵向贯通、
协 调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。到 2035
年， 数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。
规划的主要内容：数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加
快提升， 数字经济质量效益大幅增强， 政务数字化智能化，数字文化
建设跃上新台阶， 数字社会精准化普惠化便捷化，数字生态文明建设取
得积极进展，数字技术创新实现重大突破，数字安全保障能力全面提升。
《新一代人工智能发展规划》在 2017 年由国务院印发。由国家发
展改革委、科技部、工业和信息化部等部门共同负责实施。该规划明确
了我国新一代人工智能发展的战略目标、重点任务和保障措施，为推动
AI 技术的广泛应用和产业化提供了政策指导。《新一代人工智能发展规
划》提出了“三步走”的立法规划，并在 2023 年 6 月 6 日发布的《
国 务院 2023 年度立法工作计划》中明确将《人工智能法》列入立法规
划。 2023 年 8 月，世界上第一个有关生成式人工智能的成文法《生
成式人
8 9
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
工智能服务管理暂行办法》生效实施。
《关于加强科技伦理治理的意见》在 2022 年由中共中央办公厅、
国务院办公厅印发，2023 年主要负责部门科技部进行了实施部署，同
时涉及国家发展改革委、教育部、工业和信息化部等，他们共同参与科
技伦理治理工作，针对 AI 技术在发展过程中可能面临的伦理风险，
该 意见提出了加强科技伦理治理的要求和措施，确保 AI 技术的健康发
展。 在战略规划方面，政府部门、信息化骨干企业、互联网大厂、运
营商等 纷纷出台了一系列规划方案，共同推动 AI 产业的发展。
政府部门：通过设立专项基金、建设创新平台、推动产学研合作等
方式，加大对 AI 产业的扶持力度。同时，加强 AI 技术的监管和引导，
确保其在合法合规的范围内发展。
信息化骨干企业：结合自身业务优势和技术积累，制定了一系列 AI
发展规划。例如，华为发布了多款具有自主知识产权的 AI 芯片和算法，
推动了 AI 技术在多个领域的应用落地。
互联网大厂：凭借其庞大的用户基础和丰富的数据资源，在 AI
领 域较早布局，投入较大。例如，阿里巴巴、腾讯等公司纷纷推出了
自己 的 AI 开放平台，为中小企业提供 AI 技术支持和服务。阿里巴巴
宣布将 投资 1000 亿元人民币建设全球最大的人工智能数据中心，
运营商：作为信息基础设施的建设者和运营者，运营商在 AI 领域
也发挥着重要作用。他们通过优化网络架构、提升数据传输效率等方式，
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
2、技术研究与创新
中国在 2023 年以来在 AI 领域取得了显著成就，包括大量生成式
AI 专利申请、大模型快速发展、AI 技术在各个行业广泛应用。在自然
语言处理（NLP）、语音识别、图像处理、自动驾驶技术和医疗诊断等
领域，AI 技术的准确率和应用水平不断提高，达到了商业化应用的水平。
据国家工业信息安全发展研究中心发布的相关报告指出，2014 年
至 2023 年，中国发明人申请的生成式人工智能专利数量超过 万件，
居世界领先行列。中国在全球生成式 AI 专利申请中占据主导地位，
这 一成就反映了中国在 AI 技术研发方面的强大实力和创新能力。
世界知识产权组织（W IPO）发布的最新报告显示，全球生成式人
工智能相关的发明申请量达 54000 件，超过 2 5 % 是在 2023 年出现的。
其中，中国发明人申请的生成式人工智能专利数量最多，涵盖了从自动
驾驶、出版到文档管理等广泛领域。全球范围内生成式 AI 专利申请
量 的激增，表明 AI 技术正处于快速发展期，且中国在这一全球趋势
中扮 演着重要角色。
2023 年，中国在人工智能领域取得了显著的技术突破，不仅在理
论研究上取得了重大进展，而且在商业应用、社会服务等领域的融合也
日益深入。包括商汤科技发布多模态大模型，华为展示智能产品与服务，
中兴通讯推出星云编程大模型，中国气象局与清华大学联合研发的「风
清」大模型。
为 AI 技术的发展提供了良好的网络环境。
10
这些技术突破不仅提升了中国在全球 AI 领域的竞争力，也为各
行
11
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
各业提供了智能化升级的新路径，推动了社会经济的快速发展。
3、产业发展与应用
2023 年，中国国产大模型频频亮相、加速迭代。据腾讯科技报道
显示，中国有至少 130 家公司研究大模型产品，其中 100 亿级参数规
模以上的大模型超过 10 个，10 亿级参数规模以上的大模型已近 80 个，
大模型数量位居世界第一梯队。中国大模型的发展速度惊人，数量众多，
这反映了中国在 AI 技术领域的深厚积累和快速创新能力。
生成式 AI 已遍及生命科学、制造、交通、安全和电信等行业。
具 体而言，图像和视频数据类在生成式人工智能专利中占主导地位，
其次 是文本和语音 / 音乐类，分子、基因和蛋白质数据类的生成式人
工智能 专利增长迅速。生成式 AI 在不同行业中的应用广泛，显示出
其强大的 潜力和广泛的应用前景。特别是在生命科学和制造领域的应
用，预示着 AI 技术将对这些行业产生深远影响。
艾瑞咨询的研究报告显示，中国人工智能产业规模达到 2137 亿元，
预计到 2028 年将超过 8000 亿元，大模型带来的产业加成比例在
2028 年或达到 %。AI 技术在办公、设计、传媒、法律、游戏、教
育、汽 车等多个领域加速应用和扩散。
4、国际合作与治理
在国际合作与治理方面，中国发挥了积极作用。中国提出的加强人
工智能能力建设国际合作决议在联合国获得通过，显示了国际社会对加
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
利宣言》，这是一份针对人工智能的国际性声明，旨在关注 AI 技术
的 安全性。
中国在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛期间提出《全球人工
智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全、治理三方面系统阐述了人
工智能治理的中国方案。中国在全球AI 治理中的积极参与和提出的倡议，
展示了中国作为负责任大国的形象，同时也反映了中国在 AI 技术发展
方面的自信和实力。
当前，人工智能技术对法律、伦理和人道主义层面的冲击及其对国
际政治、经济、军事、社会等领域带来的复杂影响，已引发国际社会的
关注和讨论。全球 AI 治理面临的挑战包括技术、法律和伦理等多方
面 的复杂性，需要国际社会共同努力，制定有效的治理框架来应对
这些 挑战。
综上所述，2023 年，中国在 AI 领域的发展不仅体现在技术创新
和 产业应用上，还在于其在全球 AI 治理中的积极参与和贡献，展现
了中 国在全球科技舞台上的重要地位和市场潜力。
( 四 ) 伦理规范有利于人工智能长治久安 1、人工
智能发展带来一系列伦理风险与挑战
随着以 ChatGPT、Sora 等大模型为代表的新一代生成式人工智
能 技术取得突破性发展，颠覆性技术的广泛应用正牵引人类社会发生
深刻 变化，当前正朝向通用人工智能迈进。人工智能技术的应用在给
人们带强 AI 领域国际合作的共识。此外，中国还与其他国家签署了《布莱切
12
来工作和生活便利的同时，也不断暴露出一些风险隐患，如隐私泄露、
13
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
偏见歧视、算法滥用、安全问题等等，引发了社会各界广泛关注。根据
经济合作与发展组织（O ECD）发起组织的人工智能事件监测数据，仅
2023 年 12 月单月，人工智能伦理事件就达 495 件，伦理问题也反向
制 约着人工智能的健康发展。频发的伦理风险问题引发了人们对未来
人工 智能技术是否能够继续坚守造福人类初心的质疑，甚至对人类自
身造成 威胁的担忧。
事件 1：比利时男子被 Al“怂恿 " 自杀身亡
2023 年 3 月 ，根据比利时《自由报》, 一名比利时男子皮埃尔 (
化 名 ) 自杀身亡。其妻子克莱尔 ( 化名 ) 称，皮埃尔是被一个名为“艾丽
莎” 的智能聊天机器人诱导走向死亡的。
事件 2：福州 AI 诈骗事件
2023 年 5 月 , 包头市公安局电信网络犯罪侦查局发布一起使用
智 能 AI 换脸和拟声技术，进行电信诈骗的案件，福州市某科技公司
法人 代表郭先生 10 分钟内被骗 430 万元。
事件 3：俄罗斯象棋比赛机器人夹断儿童手指
2022 年 7 月，据英国《卫报》报道，在莫斯科国际象棋公开赛上，
象棋机器人在对弈过程中，突然抓住并折断对面七岁小男孩的手指。据
悉，该男孩是莫斯科 9 岁以下最强的 30 位棋手之一。
事件 4：chatgpt 出卖个人隐私，被起诉赔偿 30 亿美元
2023 年 6 月 28 日，位于北加州的 Clarkson 律所代表 16 位匿名
人
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
用户、微软用户在加州北部地区巡回法院向 OpenAl 和微软提起集体诉
讼，指控其在利益的驱使下，未经用户知情同意或用户不知情的情况下，
使用从数亿互联网用户 ( 包括各个年龄段的儿童 ) 抓取的私人信息 (
包 括个人身份信息 ) 来创建其人工智能产品，严重侵犯了用户的财产
权、 隐私权等权益，给社会带来了潜在的灾难性风险，要求赔偿 30 亿
美金。
事件 5：Facebook Al 种族歧视，误将黑人标记为灵长类动物
有 Facebook 用户在观看一段以黑人为主角的视频时收到推荐
提 示 : 询问他们是否愿意“继续观看有关灵长类动物的视频”。该视
频是 由《每日邮报》在 2020 年 6 月 27 日发布的 , 其中包含黑人与
白人平民 和警察发生争执的片段 , 并且视频内容与灵长类动物无关。
事件 6：AI 换脸侵权案
2023 年 6 月 9 日，杭州市萧山区人民检察院对一起利用“AI 换脸
” 技术侵犯公民个人信息的案件，依法向杭州互联网法院提起民事公
益诉 讼。2020 年左右，虞某某从互联网上接触到“AI 换脸”软件及技
术， 并于 2021 年开始，以牟利为目的，在未取得被编辑人同意的情
况下， 利用上述“AI 换脸”软件，将从互联网等渠道收集到的他人人
脸信息与 部分淫秽视频中的人脸信息进行替换合成，制作生成虚假的换
脸淫秽视 频，在网络社交软件上进行传播并获利。
在未来的发展中，人工智能伦理问题将继续存在并不断演变。我们
需要加强跨学科的研究和合作，推动人工智能技术的可持续发展，同时士以及数以亿计的 ChatGPT 用户、ChatGPT API 用户、ChatGPT
plus
14
也需要加强 AI 伦理研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、
15
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
制度体系、伦理道德，以确保人工智能技术的发展和应用符合人类的价
值观和利益。
2、AI 伦理研究的重要性
目前，以深度学习为核心的新一代人工智能技术取得了极大的成功，
大模型的发展令人工智能在下游任务的性能逐步趋近类人智能，并体现
出极强的应用赋能潜力。人工智能新技术正在不断刷新着人们的认知极
限，颠覆性地重塑着人类生产、生活方式，为人类社会实现人机协同、
跨界融合、共创分享带来重大机遇，但同时也带来了隐私泄漏、偏见歧
视、责权归属、技术滥用等伦理问题和挑战。因此，加强 AI 伦理研究，
建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德是至
关重要的。
AI 伦理研究的重要性主要体现在以下几个方面：
防止隐私泄露。AI 系统通常需要访问大量个人数据来进行学习和优
化。在这个过程中，个人隐私可能会受到侵犯。如何在收集和使用数据
的同时，保护用户的隐私，是 AI 伦理研究需要解决的重要问题。
消除偏见与歧视。在训练 AI 模型时，使用的数据可能会反映出
社 会偏见和歧视。如果不加以纠正，不公平或偏见的决策会加剧社会
不平 等。例如，AI 系统可能会因为性别、种族等因素，对不同的人做
出不同 的决策。
防止技术滥用。AI 技术的发展和应用，可能会被恶意使用，例如用
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
提高透明度与可解释性。AI 系统通常被视为“黑匣子”，难以理解
其决策过程。这使得难以追踪和解释 AI 系统的错误或偏见。为了增
强 透明度和可解释性，AI 应用需要开发可解释的算法，并提供用户和
监管 机构访问决策过程的途径。
规范数据质量与多样性。确保训练数据的质量和多样性是解决伦理
问题的第一步。数据应该经过严格筛选和清理，以减少潜在的偏见。此外，
应该采用多样化的数据来源，以避免单一视角的影响。
合理监管加强法治。政府和监管机构应该制定严格的法规，要求 AI
开发者和运营者遵守伦理标准。这些法规应该包括数据隐私保护、公平
性要求、透明度标准等，以确保 AI 系统的道德使用。
AI 伦理是确保人工智能技术能够为社会带来益处而不是伤害的关键
要素。我们必须认真对待这些问题，采取积极的措施来解决潜在的风险
和挑战。只有在伦理问题得到妥善处理的前提下，AI 技术才能够持续地
为人类社会的进步和发展作出贡献。
3、 AI 伦理研究的主要内容
人工智能伦理是一个研究人工智能伦理问题的新兴的跨学科领域。
人工智能伦理学主要研究与人工智能相关的伦理理论、指导方针、政策、
原则、规则和法规。具体来说，人工智能伦理领域的研究内容包括但不
限于以下几个方面：
1） 人工智能伦理风险的阐释和评估。分析并预测 AI 技术可能带
于制造深度伪造视频、网络攻击等。AI 伦理研究需要防止这种情况的发生。
16
来的社会、经济以及道德风险。
17
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
2 伦理准则和治理原则的研究。形成包括教育改革、伦理规范、 技术支
撑、法律规制、国际合作在内的多维度伦理治理框架。
3 制定专门的 AI 伦理原则和规则。比如尊重个人自主权，保护可 能由于
疾病、智力障碍、年龄限制等原因所导致自主权减弱的个人。
4 跨国比较研究。通过比较不同国家对 AI 的监管政策和实践，了 解各国
在 AI 伦理方面的优先关注点和发展趋势。
5 人工智能与就业。人工智能的发展可能会导致大量工作岗位被 取代，
从而引发社会就业问题。因此需要讨论和研究人工智能对就业的 影响
和应对之策。
6 人工智能军事化部署。随着人工智能技术在军事领域的应用， 涉及到
军事化也带来了一系列道德问题。例如无人机的使用、自动化武 器的
研发等，这些都引发了人工智能伦理的深刻思考和讨论。
总的来说，AI 伦理研究的主要目标是确保 AI 技术的发展和应用
能 够符合社会公众利益和道德价值，避免可能带来的负面影响。本报
告主 要侧重于 AI 伦理风险的研究，其余的部分也有一定程度的涉及。
4、AI 伦理研究面临的挑战
尽管 AI 伦理研究的重要性已经被广泛认识，但是在实际的研究
过 程中，还面临着许多挑战：
1） 伦理观念多样性。让人工智能大模型的能力和行为跟人类的价
值、真实意图和伦理原则相一致，才能确保人工智能与人类协作中的安
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
道德、个人观念等不同而各异，这使得在全球范围内形成统一的 AI
伦 理原则和规范变得困难。如何在尊重各国文化传统的基础上，寻求
共识 并制定普遍适用的 AI 伦理原则是一个重要挑战。
2 技术发展迅速带来的不确定性。随着人工智能技术的不断发展 和进步，
新的应用场景和技术手段不断涌现，给伦理研究带来了新的挑 战。例
如，深度学习、神经网络等技术的发展使得 AI 系统越来越复杂， 难以
理解和解释，这给伦理评估和监管带来了困难。
3 法律法规滞后。现有的法律法规往往难以适应快速发展的 AI 技 术，导
致很多伦理问题无法得到有效解决。如何制定和完善相关法律法 规，
以适应 AI 技术的发展和应用，是一个重要的挑战。
4 数据隐私和安全保护产生的障碍。AI 技术需要大量的数据来训 练模型，
但数据的收集和使用往往涉及到个人隐私和安全问题。一些不 法分子
可能会利用 AI 技术进行数据泄露、身份盗窃等犯罪活动。例如， 某大
型科技公司曾因未充分告知用户其数据被用于 AI 模型训练而面临 隐
私诉讼。
5 算法歧视。AI 算法在处理数据时可能会存在偏见，导致不公平 的结果。
如何在 AI 系统的设计和开发过程中充分考虑公平性问题，避 免歧视
现象的发生，是一个重要挑战。
6 责任和问责制如何界定。当 AI 系统出现错误或误判时，如何确 定责
任归属是一个复杂的问题。由于 AI 系统决策过程的复杂性和缺乏
全、互信和可靠。但自然人的价值观因国家、民族、宗教、文化、性别、
18
透明度，责任归属成为一个争议焦点。
19
二、他山之石可以攻玉，先进经验学习借鉴
如何应对 AI 伦理的风险和挑战，我们可以借鉴一下国际主流的做
法，尤其是处于领先地位的美国。
2024 年 6 月 28 日星期五，由 OpenAI 首席执行官 S a m Altman
和 Operation H O P E 首席执行官 John Hope Bryant 创立的人工智能
伦理 委员会在亚特兰大举行了首次会议。该委员会由 Altman 和
Bryant 于 去年春天在克拉克亚特兰大大学共同发起的倾听之旅发展而
来，旨在确 保传统上代表性不足的社区能够在整个人工智能的发展中
拥有发言权， 帮助构建围绕该技术的人性和伦理考虑，以及广泛参与
人工智能的经济 机会。
作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能成为国际竞
争新焦点，自 2016 年以来，中国、美国、欧盟等国家或地区陆续发
布 人工智能发展和治理相关政策法规。2022 年，以 ChatGPT 为代表
的生 成式人工智能引发新一轮人工智能革命，其可能引发的生成虚假
有害信 息、侵犯知识产权等风险再次引发全球对人工智能治理的关注。
AI 技术的迅猛发展，使得其在医疗、教育、交通等多个领域展现出
巨大的应用潜力。然而，随之而来的隐私保护、数据安全、就业市场变动、
道德伦理等问题也日益凸显。在此背景下，国际社会纷纷投入大量资源，
深入研究 AI 伦理问题，以期在技术发展的同时，确保人类社会的和谐
与稳定。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书 中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
1、理论框架的构建
近年来，国际上众多学者致力于构建 AI 伦理的理论框架，以期
为 实践提供指导。这些理论框架主要围绕 AI 技术的责任归属、道德
判断 以及价值观等问题展开。例如，部分学者提出了以“公平性、透
明性、 可解释性、数据隐私”为核心的 AI 伦理原则，强调在 AI 系统
的设计、 开发和部署过程中，应充分考虑这些原则。
2、实践应用的探索
在实践应用方面，各国政府、企业和研究机构纷纷开展 AI 伦理
相 关的项目与实验。例如，欧盟推出的《通用数据保护条例》
(GDPR)， 明确规定了在 AI 处理个人数据时，应遵循的隐私保护原
则；谷歌、微 软等科技巨头则在其内部建立了 AI 伦理委员会，负责
审查 AI 技术的道 德风险。
3、跨学科研究的推动
AI 伦理问题的复杂性决定了其需要跨学科的解决方案。目前，国际
上许多研究团队正积极促进伦理学、社会学、法学、计算机科学等多学
科的交叉融合，共同研究 AI 伦理问题。这种跨学科的研究模式不仅
有 助于深入理解 AI 技术的本质及其社会影响，还为寻求有效的解决
策略 提供了更多可能性。
( 二 ) 国际 AI 伦理研究贡献及未来走向
1、 国际 AI 伦理研究贡献
( 一 ) 国际 AI 伦理研究现状 1）提升公众对 AI 伦理问题的认识
2120
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
通过广泛的研究与讨论，国际社会成功提升了公众对 AI 伦理问
题 的认识。如今，越来越多的人开始关注 AI 技术背后的道德与法律问
题， 积极参与到相关讨论中来。这种社会共识的形成为 AI 技术的
健康发展 提供了有力的社会支持。
2）为政策制定提供理论支持
国际上的 AI 伦理研究成果为各国政府的政策制定提供了有力的
理 论支持。许多国家在制定 AI 产业政策时，都充分考虑了伦理因素，
以 确保技术进步的同时，维护社会稳定和公共利益。例如，中国的
《新一 代人工智能发展规划》中明确提出要加强人工智能伦理研究，
确保人工 智能安全、可靠、可控。
3）推动 AI 技术的可持续发展
AI 伦理研究的深入进行有助于推动 AI 技术的可持续发展。通过
不 断反思与调整技术发展的方向，国际社会有望避免潜在的道德风险，
确 保 AI 技术在为人类创造福祉的同时，不会带来负面影响。例如，
在自 动驾驶汽车的研发过程中，工程师们就积极引入伦理原则，以确
保在紧 急情况下能够做出符合道德要求的决策。
2、国际 AI 伦理研究未来走向
尽管国际上的 AI 伦理研究已取得显著成果，仍面临诸多挑战。
未 来，研究继续关注以下方面：一是加强跨学科的交流与合作，共同
推动 AI 伦理研究的深入发展；二是关注新兴技术领域中的伦理问题，
如人工
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
全球性的 AI 伦理原则和标准。
国际上在 AI 伦理领域的研究已取得丰富成果和显著成就。这些
成 果不仅为 AI 技术的健康发展提供了有力保障，还为人类社会的和
谐与 稳定做出了积极贡献。展望未来，我们期待国际社会能够继续
深化 AI 伦理研究，共同推动人工智能技术的可持续发展。
( 三 ) 全球主要国家 AI 政策
1、美国：以发展为导向开展 AI 风险管理，力争保持全球领头羊
地位
1）重发展轻监管
相比于监管，美国更关注 AI 产业的创新发展。早在 2016 年，美
国 密集发布《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究与
发展 战略计划》等，将 AI 提至国家战略的高度，此后持续表现出鼓
励发展 的态度，从资金投入、资源开放、人才培养等各方面给予政策
支持。而 直到 2020 年，美国才开始陆续发布治理为主的政策文件，
如《人工智 能监管原则草案》、《在联邦政府中促进使用可信赖的人
工智能》等， 但相关政策并不强调严格监管，避免因强监管阻碍 AI 创
新发展。
2）AI 监管尚未全面立法
美国目前尚未完成 AI 监管全面立法，相比于出台具有极强约束
力 的法律文件，更侧重于提出 AI 监管原则和框架，如 2020 年发布的
《人 工智能应用监管指南》提出 10 项 AI 监管原则，2022 年发布的
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智能在医疗、教育、金融等领域的应用；三是加强国际合作，共同制定
22
智能权利法案蓝图》提出负责任地使用 AI 路线图，2023 年发布的
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23
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
工智能风险管理框架》提供了可参考的 AI 风险管理框架。2023 年 9 月，
美国第一个严格、全面的立法蓝图——《两党人工智能立法框架》被提
出，尚未被国会通过。
2、欧盟：以安全为导向开展 AI 监管立法，抢占全球伦理规则主
导权
1）强调制定用于 AI 监管的法案
欧盟作为偏重国家间统一规范的组织，期望制定明确的法案来对 AI
进行监管。2016 年以来，欧盟围绕AI 先后出台多部强调监管、数据规范、
边界的政策文件。2021 年，欧盟委员会提出全球首部监管 AI 的法律草
案——《人工智能法案》，旨在为 AI 引入一个共同的监管和法律框架，
此后该法律草案经多轮修改，近期又针对横空出世的生成式 AI 不断完
善内容，预期 2024 年前后通过。
2）采用风险分级监管治理框架与全过程风险控制体系
《人工智能法案》采用分级分类的风险规制路径，将 AI 系统可能
引发的伤害人类安全、基本权利的风险划分为四个等级，分别是极低风
险、有限风险、高风险和不可接受的风险，不同级别对应不同的监管措施，
如完全禁止不可接受风险、重点限制高风险等。此外，《人工智能法案》
针对高风险 AI 系统进入市场前后的完整流程进行了风险规制，覆盖范
围包括设计开发、研发设计、产品评估、注册、CE 标志、产品监测，
如在设计开发阶段建立和维护风险管理系统、入市后建立和记录售后监
世界主要国家 AI 政策
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表 2 世界主要国家 AI 政
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这些政策和措施有助于保护个人隐私、促进公平公正、确保 AI 系
统的透明度和可解释性，以及明确责任分配。
不足之处是伦理规范与法律、标准等衔接不畅，可能导致伦理规范
缺乏可操作性。此外，如何在促进创新和保护隐私之间找到平衡点，仍
是各国面临的挑战
综上所述，AI 伦理治理是一个全球性的挑战，需要各国政府、企业
和研究机构共同努力，通过制定和实施有效的政策和措施，确保 AI
技 术的健康、安全和可持续发展。
( 四 ) 全球智者的观点
自2023 年以来，随着人工智能技术的飞速进步，全球范围内的智者、
学者、政策制定者和企业家纷纷就 AI 伦理问题展开深入探讨。他们的
观点虽不尽相同，但共同构成了一个多维度的 AI 伦理讨论框架。
首先，众多智者强调数据隐私的重要性。他们认为，在 AI 系统
的 训练和运营过程中，个人数据的收集和使用必须遵循严格的隐私保
护法 规。这包括确保数据的匿名化、透明化处理，以及给予用户明确
的数据 使用授权。此外，一些专家还提出了“数据主权”的概念，即
个人应有 权决定其数据如何被使用，甚至有权撤回这些数据。
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中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书 中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
AI 系统可能会因为训练数据的偏见而产生歧视性决策，如性别、种族或
年龄歧视。因此，设计和开发 AI 系统时，必须确保算法公正、无偏见，
并能够适应多样化的应用场景。
再者，AI 的透明度和可解释性成为热议焦点。许多专家认为，AI
系统的决策过程应尽可能透明，以便人们理解其背后的逻辑和原因。这
不仅可以增强公众对AI 的信任，还有助于在出现问题时及时定位和纠正。
此外，AI 的安全性和责任归属也是讨论的重点。随着 AI 技术在各个领
域的广泛应用，如何确保 AI 系统的安全运行，防止恶意攻击和数据泄露，
成为了一个亟待解决的问题。同时，当 AI 系统导致损害时，如何界定
责任归属，是归咎于开发者、用户还是 AI 本身，这也是一个复杂而棘
手的伦理和法律问题。
最后，关于 AI 与人类的关系，智者们的观点也呈现出多样性。
一 些人认为，AI 的发展将导致大规模的劳动力市场变革，人类需要适
应这 种变化，并与 AI 建立合作关系。另一些人则警告说，过度依赖
AI 可能 导致人类的自主性降低，因此应保持警惕，并寻求在技术进步
中保持人 类的主体地位。
从整体上看，2023 年以来全球智者关于 AI 伦理的观点体现了对技
术进步与社会责任之间平衡的深刻思考。这些观点不仅涵盖了数据隐私、
公平性、透明度等传统伦理问题，还触及了安全性、责任归属以及人机
关系等前沿议题。
这些讨论不仅丰富了 AI 伦理的理论体系，也为政策制定和实践
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27
其次，AI 的公平性和不歧视问题也受到了广泛关注。专家们指出，
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全球智者的观点集萃
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这反映了 AI 伦理问题的复杂性和多维度性。未来，随着 AI 技术的进一
步发展和应用，这些伦理问题将继续面临挑战和变革，需要全球范围内
的智者持续关注和深入探讨。
综上所述，2023 年以来的 AI 伦理讨论展现了人类对科技进步的审
慎态度和对社会责任的担当。这些讨论不仅为AI 的未来发展指明了方向，
也为我们如何更好地与智能机器共存提供了思考基础。
表 3 全球智者的观点集
萃
( 五 ) 全球头部企业的选择和态势
近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，全球著名企业纷纷
将 AI 伦理纳入其产品研发、投资、运营和市场策略的核心考量。这不
仅是对社会期望的回应，也是企业自身长期发展的必要条件，从市场表
现来看，这些企业都显现出积极的态势。
1、企业策略的重点概括：
1）产品研发方向
强调数据隐私与安全：在产品设计初期，企业便着重考虑数据收集、
存储和处理的安全性。例如，苹果公司在其设备中内置了强大的加密功
能，以保护用户数据不被未经授权的访问。
促进算法公平性与无偏见：企业致力于开发和部署减少算法偏见的
算法，确保 AI 决策不会因种族、性别或其他特征而对某些群体产生
不 利影响。谷歌的“公平性指标”项目就是这一努力的体现。
增强透明度和可解释性：为了提高用户信任，企业正在努力提高 AI
系统的透明度。微软推出了“解释性 AI”工具，帮助用户理解机器学
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中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
模型的决策过程。
28 29
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
2）投资策略
加大伦理技术研发投入：企业不仅在传统 AI 技术上投资，还特
别 重视那些能够解决伦理问题的创新技术。亚马逊的 Alexa 基金就投
资了 多个致力于开发更加人性化、符合人类伦理的 AI 技术的初创公司。
建立伦理风险评估体系：在投资决策过程中，企业开始引入伦理风险评
估，确保所投资的项目不仅符合经济效益，也符合社会伦理标准。
3）运营管理
制定内部伦理准则：许多企业制定了详细的内部 AI 伦理准则，
为 员工提供明确的指导。IBM 的 AI 伦理准则就是一个典型的例子，
它要 求所有员工在进行 AI 相关工作时遵守一系列伦理原则。
设立伦理委员会：为了确保 AI 项目的伦理合规性，一些企业成立了
专 门的伦理委员会，负责审查和监督 AI 项目的实施。例如，微软设
立了 一个人工智能伦理委员会，负责审查公司的 AI 项目是否符合伦理
标准。
4）市场策略
塑造负责任的品牌形象：企业通过公开强调其 AI 产品的伦理特性，
努力塑造负责任的品牌形象。这不仅能吸引那些关心技术伦理的消费者，
还能提升企业的社会声誉。
推动行业合作与标准制定：企业积极参与行业合作，共同推动 AI 伦
理 标准的制定。例如，谷歌、微软和亚马逊等企业联合成立了“人工
智能 伦理联盟”，旨在推动行业内的伦理讨论和标准制定。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
在 AI 伦理的指导下，全球著名企业纷纷调整其产品研发、投资、
运营和市场策略，以期在追求技术创新的同时，兼顾社会责任和道德
标准。
从实际效果来看，这些企业在考虑 AI 伦理的基础上制定的策略
已 经取得了一定的成效。一方面，这些策略有助于提升企业的品牌形
象和 社会声誉，吸引更多的人才和客户。另一方面，这些努力也有助
于推动 整个行业的健康发展，减少技术滥用和伦理风险的可能性。
1）提升企业形象与品牌价值
企业将 AI 伦理纳入其核心策略，显著提升了其品牌形象。在公众对
AI 技术的道德和安全问题日益关注的背景下，企业的这些举措展示了
其对 社会责任的承担，增强了消费者的信任和忠诚度。例如，谷歌通过
其“AI for Good”项目，展示了其在利用 AI 解决全球性问题上的努力
和承诺， 有效提升了其品牌价值。
2）促进技术创新与可持续发展
在 AI 伦理的指引下，企业更加注重技术的可持续性和创新性。
通 过投资研发更加透明、可解释和公平的 AI 算法，企业不仅解决了
技术 上的难题，也为其长期发展奠定了坚实的基础。此外，这些技术
创新还 有助于企业开拓新的市场和应用领域，如医疗健康、教育等，
从而实现 业务的多元化和可持续发展。
3）增强内外部信任与合规性
2、企业策略实际效果 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私和安全问题日益凸显。企业
通
31
30
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
过制定严格的内部伦理准则和设立伦理委员会，加强了对 AI 技术的
监 管和审查，确保了其业务运营符合相关法律法规的要求。这不仅增
强了 投资者、合作伙伴和社会公众对企业及其产品的信任，也有助于
降低因 违规操作而引发的法律风险。
4）推动行业合作与标准制定
企业在 AI 伦理方面的积极行动不仅限于自身，还推动了整个行
业 的合作与标准制定。通过参与或主导国际 AI 伦理倡议和组织，企
业与 其他利益相关者共同探讨了 AI 技术的道德、法律和社会影响，
为推动 全球范围内的 AI 伦理规范的形成发挥了积极作用。
3、企业策略的社会影响与面临挑战
企业的 AI 伦理策略在社会层面产生了广泛的影响。一方面，它
提 高了公众对 AI 技术的认知和理解，促进了科技与社会的良性互动。
另 一方面，它也激发了公众对 AI 伦理问题的关注和参与，推动了社
会对 AI 技术道德和法律边界的深入探讨。面对不断变化的伦理挑战
和市场 需求，企业仍需持续改进和创新其策略，以实现更加可持续和
负责任的 发展。
尽管企业在 AI 伦理策略上取得了一定的成效，但仍面临诸多挑战。
技术的快速发展使得新的伦理问题不断涌现，要求企业持续跟进和适应。
此外，不同文化和社会背景下对伦理的理解存在差异，这要求企业在国
际化战略中更加审慎。因此，企业需要建立一个动态的伦理管理机制，
表 4 全球 10 大头部企业市场态势
综上所述，全球著名企业在考虑 AI 伦理的基础上制定的策略在推
动技术创新、提升企业形象和促进社会和谐方面发挥了积极作用，在市场
占有和收入上都有不俗的表现。未来，随着 AI 技术的进一步发展和应用，
全球 10 大头部企业市场态势
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中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
以应对不断变化的伦理挑战。
这些企业有望在伦理规范的引导下实现更加可持续和负责任的发展。
3332
三、居安思危如履薄冰，杜绝风险伦理安全
( 一 ) 伴随社会和技术进步，AI 伦理安全理念与时俱进
AI 伦理安全的发展变化是一个随着技术进步和社会需求不断演进的
过程。以下是 AI 伦理观点随时间顺序发展的简要概述：
1、早期阶段（20 世纪 50 年代 -80 年代 )
在人工智能的早期阶段，AI 系统主要局限于简单的规则和逻辑运算。
此时的伦理讨论主要集中在计算机程序的道德责任问题上。例如，如果
一个程序导致了意外的结果，责任应该归咎于谁——程序员、用户还是
机器本身？这一时期的讨论为后来 AI 伦理的发展奠定了基础。
2、专家系统时代（1980 年代 -90 年代 )
随着专家系统的兴起，AI 开始被用于具体的决策支持。这一时期的
伦理关注点转向了算法的偏见和歧视问题。专家系统往往依赖于大量的
专家知识和数据，而这些数据和知识可能存在隐性偏见。因此，伦理学
家开始呼吁对AI 系统的输入数据进行审查和验证，以确保决策的公正性。
3、机器学习时代（21 世纪初至今 )
进入 21 世纪，随着机器学习特别是深度学习的发展，AI 系统的
能 力得到了显著提升。这一时期的伦理讨论变得更加广泛和深入：
数据隐私：随着大数据技术的应用，个人数据的收集和分析成为 AI
训练的关键。这引发了关于数据隐私和用户授权的广泛讨论，推动了如
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规的制定。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书 中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
因为它们的工作原理对人类来说是不透明的。这促使研究者开发新的算
法和技术，以提高 AI 决策的透明度。
自动化与就业：随着自动化程度的提高，AI 对就业市场的影响成为
热议话题。一些人担心 AI 将取代大量工作，而另一些人则认为 AI 将
创 造新的就业机会。
安全性与对抗性攻击：随着 AI 系统在各个领域的部署，如何防
止 恶意攻击和确保 AI 的安全性成为关注焦点。对抗性样本攻击的研
究揭 示了 AI 系统的脆弱性，促使研究者探索更强的防御机制。
人机关系：随着 AI 技术的发展，人们开始更深入地思考人类与
机 器的关系。这包括讨论 AI 的自主性、人类的角色以及 AI 在决策过
程中 的道德地位。
( 二 ) 加强监管，防范失控性风险
失控性风险指的是AI 系统失去控制并产生不可预测的行为的风险。
解决办法是通过技术创新和伦理规范，加强对 AI 系统的监管和管理，
以确保其在人类的控制之下运行。
随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，AI 系统在各个领域的应用
越 来越广泛，如自动驾驶、医疗诊断、金融投资等。然而，AI 系统的
发展 也带来了一系列风险，其中失控性风险是最为严重的一个。这种
风险可 能导致严重的后果，如人身伤害、财产损失、社会不安等。为
了确保 AI 系统在人类的控制之下运行，我们需要通过技术创新和伦
理规范，加强透明度和可解释性：深度学习模型因其“黑箱”特性而受到批评，
34
对 AI 系统的监管和管理。
35
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
1、失控性风险的表现
1 不可预测的行为：AI 系统在运行过程中可能出现无法预测的 行为，
这些行为可能是由于算法的缺陷、数据的不完整或者训练过程的 问题
导致的。例如，在自动驾驶领域，如果 AI 系统无法正确识别交通 信
号灯的颜色，可能会导致交通事故的发生。
2 自我学习与进化：AI 系统具有自我学习和进化的能力，这意味 着它们
可以不断地从数据中学习新的知识和技能。然而，这种能力也可 能导
致 AI 系统产生意想不到的行为。例如，AI 系统可能会学会如何在 没
有人类干预的情况下进行攻击，从而导致安全风险。
3 恶意攻击：AI 系统可能成为黑客攻击的目标，黑客可以利用 AI 系统
的漏洞对其进行操控，使其产生恶意行为。例如，黑客可以通过对 AI
系统进行训练，使其学会如何破解密码、窃取信息等。
4 误判与歧视：AI 系统在处理数据时可能会出现误判和歧视现象 。例如，
在招聘领域，AI 系统可能会因为训练数据的偏见而拒绝某些求 职者的申
请。这种误判和歧视不仅会导致个人的损失，还可能加剧社会 的不公平
现象。
2、失控性风险的原因
1）算法缺陷：AI 系统的运行依赖于算法，算法的缺陷可能导致 AI
系统产生不可预测的行为。例如，深度学习算法中的梯度消失问题可能
导致 AI 系统无法正确地学习知识。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
影响到 AI 系统的性能。如果训练数据不完整或者存在偏差，可能导
致 AI 系统产生错误的判断和行为。
3 训练过程的问题：AI 系统的训练过程可能存在问题，如过拟合 、欠拟合
等。这些问题可能导致 AI 系统无法正确地学习知识，从而产 生不可
预测的行为。
4 人为因素：AI 系统的设计和开发过程中可能存在人为因素，如 设计者
的偏见、技术水平不足等。这些因素可能导致 AI 系统产生不可 预测
的行为。
3、解决失控性风险的办法
1 技术创新：通过技术创新，提高 AI 系统的稳定性和可靠性。例 如，研
究新的算法、优化训练过程等。此外，还可以通过技术手段对 AI 系
统进行监控和限制，确保其行为在可接受的范围内。
2 伦理规范：制定和完善 AI 领域的伦理规范，引导 AI 系统的设 计和
开发遵循道德和法律的要求。例如，制定关于数据隐私、算法公平 等
方面的规定，确保 AI 系统的使用不会侵犯他人的利益。
3 监管和管理：加强对 AI 系统的监管和管理，确保其在人类的控 制之
下运行。例如，建立专门的监管机构，对 AI 系统的开发和应用进 行
审查和监督；制定相关的法律法规，对违法行为进行处罚；加强国际
合作，共同应对 AI 带来的挑战。
4 公众教育：提高公众对 AI 风险的认识和理解，培养公众的安全
2）数据不完整：AI 系统的训练需要大量的数据，数据的质量直接
36
意识和防范能力。例如，开展 AI 安全教育，让公众了解 AI 系统的工
作
37
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
原理和潜在风险；鼓励公众参与 AI 系统的监督和管理，共同维护社
会 的安全和稳定。
4、案例分析
1 AlphaGo：AlphaGo 是一款由谷歌 DeepMind 公司开发的围棋 AI 程
序。在 2016 年和 2017 年的比赛中，AlphaGo 分别击败了世界围 棋
冠军李世石和中国围棋冠军柯洁，展示了 AI 在复杂游戏中的强大实
力。然而，AlphaGo 的胜利也引发了关于失控性风险的讨论。一些人担
心，如果将 AlphaGo 的技术应用于其他领域，如军事、经济等，可
能 会导致不可预测的后果。为了确保 AI 技术的可控性，DeepMind
公司 在 AlphaGo 的开发过程中采取了一系列措施，如限制其计算资
源、设 置时间限制等。
2 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车是 AI 技术在交通领域的应用之一 。虽然
自动驾驶汽车有望提高交通效率、减少交通事故等，但其失控性 风险
也引起了广泛关注。例如，2018 年 3 月，一辆 Uber 自动驾驶汽 车
在美国亚利桑那州发生了一起事故，导致一名行人死亡。事故调查发现
，自动驾驶汽车的传感器未能正确识别行人和自行车骑手。为了防止类
似事故的发生，各国政府和企业纷纷加强了对自动驾驶汽车的监管和管理
，如制定严格的测试标准、要求驾驶员随时准备接管等。
总之，失控性风险是 AI 发展过程中面临的一个重要挑战。为了
确 保 AI 系统在人类的控制之下运行，我们需要通过技术创新、伦理规
范、
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
提高公众对 AI 风险的认识和理解，共同应对 AI 带来的挑战。
( 三 ) 完善法规，杜绝侵权性风险
侵权性风险是关于 AI 可能侵犯个人或群体权益的风险。随着人工
智能技术的不断发展和应用，这种风险也日益凸显。为了解决这个问题，
我们需要建立完善的法律体系，保护个人隐私和权益。
1、侵权性风险的表现
1 侵犯个人隐私：AI 技术在处理大量数据的过程中，可能会收集 、存储和
使用个人的敏感信息，如身份证号、电话号码、家庭住址等。 这些信息
一旦泄露，可能会导致个人隐私受到侵犯，甚至引发诈骗、勒 索等犯罪
行为。
2 侵犯知识产权：AI 技术在创作、翻译、音乐制作等领域的应用， 可能会
涉及到知识产权的问题。例如，AI 创作的音乐、文章等作品，其 版权归
属问题尚未明确；AI 翻译软件可能会侵犯原作者的翻译权等。这 些问题
可能导致原创者的权益受到损害。
3 侵犯肖像权：AI 技术在图像识别、视频监控等领域的应用，可 能会涉
及到肖像权的问题。例如，AI 监控系统可能会误识别他人为犯罪 嫌疑
人，导致无辜者名誉受损；AI 图像识别技术可能会将他人的肖像用 于
商业广告等。这些问题可能导致个人肖像权受到侵犯。
4 侵犯言论自由：AI 技术在内容审查、舆论引导等领域的应用， 可能
会涉及到言论自由的问题。例如，AI 内容审查系统可能会误删合法
监管和管理等多种手段，降低失控性风险的可能性。同时，我们还需要
38
言论，导致言论自由受到限制；AI 舆论引导技术可能会操控公众舆论，
39
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
影响民主决策等。这些问题可能导致言论自由受到侵犯。
2、侵权性风险的原因
1 法律法规滞后：目前，针对 AI 技术的法律法规尚不完善，很多 问题
尚无明确规定。这导致了 AI 技术在实际应用中，容易产生侵权性 风
险。
2 技术不成熟：虽然 AI 技术取得了很大的进步，但在某些领域仍 存在
技术不成熟的问题。例如，AI 图像识别技术在识别人脸时，可能会 出
现误识别的情况；AI 翻译软件在翻译过程中，可能会出现语义理解错
误等问题。这些问题容易导致侵权性风险的产生。
3 监管缺失：由于 AI 技术的快速发展，监管部门很难跟上技术发 展的
步伐，导致监管缺失。这使得一些企业和个人在开发和应用 AI 技 术
时，容易忽视侵权性风险。
3、解决侵权性风险的措施
1 完善法律法规：政府应加快制定和完善针对 AI 技术的法律法规 ，明确
AI 技术在应用过程中可能涉及的侵权性问题，为侵权行为设定 明确的
法律责任。
2 加强技术研发：企业和研究机构应加大研发投入，提高 AI 技术 的准
确性和可靠性，降低侵权性风险的发生概率。
3 建立监管机制：政府应建立健全 AI 技术的监管机制，加强对 AI 技术
应用的监督和管理，确保其在合法合规的范围内使用。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
众对 AI 技术侵权性风险的认识和防范意识。
4、案例分析
1）2018 年，一款名为“DeepFakes”的 AI 换脸技术在网络上引
起了广泛关注。这款技术可以将一个人的脸部特征替换到另一个人的脸
上，生成逼真的虚假视频。这种技术被恶意利用后，可能会导致个人肖
像权受到侵犯，甚至引发诽谤、敲诈等犯罪行为。为了应对这一问题，
各国政府和企业纷纷加强了对 AI 换脸技术的监管和管理。
2）2019 年，一款名为“Replika”的 AI 聊天机器人在全球范围内
受到了广泛关注。这款机器人可以与用户进行深度交流，了解用户的情
感需求和生活经历。然而，这款机器人在与用户交流过程中，可能会收
集到用户的敏感信息，如家庭住址、工作单位等。这些信息一旦泄露，
可能会导致个人隐私受到侵犯。为了解决这一问题，Replika 的开发团
队表示将加强数据安全保护措施，确保用户信息安全。
3）2020 年，一款名为“ZAO”的 AI 换脸应用在中国引发了广泛关注。
这款应用可以将用户的脸部特征替换到电影、电视剧等影视作品中的角
色上，生成逼真的换脸视频。然而，这款应用在收集用户个人信息时，
并未明确告知用户其用途和范围，引发了用户隐私泄露的担忧。为了应
对这一问题，中国政府要求相关部门加强对 AI 换脸应用的监管和管理，
确保其合法合规运营。
侵权性风险是关于 AI 可能侵犯个人或群体权益的风险。为了解决
4）提高公众意识：政府和企业应加强对公众的宣传教育，提高公
40
这个问题，我们需要建立完善的法律体系，保护个人隐私和权益。同时，
41
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
政府、企业和社会各界也需要共同努力，加强技术研发、监管和宣传教育，
降低侵权性风险的发生概率。
( 四 ) 确保透明公正，规避歧视性风险
歧视性风险是 AI 技术在应用过程中可能面临的一个重要问题。
由 于 AI 系统的决策过程往往是基于大量的数据和算法，因此，如果
这些 数据和算法存在偏见，那么 AI 系统就可能对某些特定群体产生
歧视。 这种歧视可能表现为就业、信贷、保险等方面的不公平待遇。
为了应对 这一风险，我们需要提升 AI 系统的透明度和可解释性，确
保算法公正 公平。
1、歧视性风险的表现
1 就业歧视：AI 技术在招聘领域的应用可能导致某些特定群体的 就业机
会受到限制。例如，一些企业在招聘过程中使用 AI 技术进行简 历筛
选，但由于算法可能存在性别、年龄等偏见，导致某些特定群体的 求
职者难以获得面试机会。
2 信贷歧视：AI 技术在信贷领域的应用可能导致某些特定群体的 信贷需
求受到限制。例如，一些银行和金融机构使用 AI 技术进行信贷 审批，
但由于算法可能存在种族、地域等偏见，导致某些特定群体的借 款人
难以获得贷款。
3 保险歧视：AI 技术在保险领域的应用可能导致某些特定群体的 保险需
求受到限制。例如，一些保险公司使用 AI 技术进行保险定价，
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
以获得合适的保险产品。
2、歧视性风险的原因
1 数据偏见：AI 系统的决策过程是基于大量的数据，如果 这些数
据存在偏见，那么AI 系统就可能对某些特定群体产生歧视。 例如，
在招聘领域，如果企业使用的数据集存在性别、年龄等偏见， 那
么AI 系统在进行简历筛选时就可能对某些特定群体产生歧视。
2 算法偏见：AI 系统的决策过程是基于算法的，如果这些 算法存
在偏见，那么 AI 系统就可能对某些特定群体产生歧视。 例如，
在信贷领域，如果银行和金融机构使用的算法存在种族、 地域
等偏见，那么 AI 系统在进行信贷审批时就可能对某些特定 群
体产生歧视。
3 人为偏见：AI 系统的开发和应用过程中，开发者和维护 者的人
为偏见也可能导致歧视性风险的产生。例如，开发者在设 计算
法时可能有意无意地引入了性别、年龄等偏见，从而导致 AI 系
统对某些特定群体产生歧视。
3、解决歧视性风险的措施
1 提升 AI 系统的透明度：为了确保 AI 系统的公正公平， 我们
需要提升其透明度，让使用者了解AI 系统的决策过程和依据。 这
可以通过公开算法原理、提供决策依据等方式实现。
2 提高 AI 系统的可解释性：为了确保 AI 系统的公正公平，
但由于算法可能存在性别、年龄等偏见，导致某些特定群体的投保人难
42
我们还需要提高其可解释性，让使用者能够理解 AI 系统的决
策
43
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
逻辑。这可以通过提供详细的决策过程说明、使用易于理解的语
言等方式实现。
3 确保算法公正公平：为了确保 AI 系统的公正公平，我们 需要确
保算法的公正公平。这可以通过使用无偏数据、消除人为 偏见
等方式实现。
4 加强监管和审查：为了确保 AI 系统的公正公平，我们还 需要
加强对 AI 系统的监管和审查。这可以通过建立专门的监管 机
构、制定相关的法律法规等方式实现。
4、案例分析
1 亚马逊公司的人工智能招聘系统“Recruit AI”曾因涉嫌 性别歧
视而受到关注。据报道，该系统在筛选简历时，可能会将 女性
候选人排除在外。亚马逊公司后来对此进行了调查，并表示 将
改进算法，确保招聘过程的公正公平。
2 美国一家名为“Truepic”的图片版权保护公司曾因涉嫌 种族歧
视而受到关注。该公司使用 AI 技术进行图片识别和版权 保护，
但在实际应用中，其算法被指控对非洲裔美国人的照片识 别准
确率较低。Truepic 公司后来对此进行了调查，并表示将改 进
算法，确保图片识别的公正公平。
3 中国一家名为“水滴筹”的互联网医疗平台曾因涉嫌性 别歧视
而受到关注。据报道，该平台在为患者筹款时，可能会对
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
查，并表示将改进算法，确保筹款过程的公正公平。
歧视性风险是 AI 技术在应用过程中可能面临的一个重要
问 题。为了应对这一风险，我们需要提升 AI 系统的透明度和
可解 释性，确保算法公正公平。同时，政府、企业和社会各界
也需要 共同努力，加强监管和审查，确保 AI 技术的公正公平应
用。
( 五 ) 加强培训教育，缓解人类失业风险
人类失业风险是 AI 技术发展过程中的一个重要问题。随
着 AI 技术的不断进步，越来越多的工作岗位可能会被机器取代。
这 一现象在全球范围内都有所体现，尤其是在制造业、服务业
和金 融业等领域。为了应对这一问题，我们需要推动教育和培
训，培 养新的技能和能力，以适应新的工作环境。
1、人类失业风险的表现
1 制造业：在制造业领域，AI 技术的发展已经导致了许多 工作岗
位的减少。例如，自动化生产线可以替代大量的装配工 人，
而机器人则可以完成一些复杂的操作任务。根据国际劳工组 织
(ILO) 的数据，到 2025 年，全球约有 8500 万工作岗位面临被
自动化取代的风险。
2 服务业：在服务业领域，AI 技术的应用也可能导致部分 岗位的
消失。例如，智能客服系统可以替代传统的人工客服，而 自动
驾驶技术则可能影响到出租车司机、货车司机等职业。根据女性患者的筹款成功率产生影响。水滴筹公司后来对此进行了调
44
麦肯锡全球研究所的报告，到 2030 年，全球约有 1 4 % 的工作
岗
45
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
位可能被自动化取代。
3）金融业：在金融业领域，AI 技术的应用也可能导致部分
岗位的减少。例如，智能投顾系统可以替代传统的投资顾问，而
区块链技术则可能影响到银行柜员等职业。根据高盛的研究，到
2025 年，全球约有 1700 万金融从业人员可能面临被自动化取
代 的风险。
2、人类失业风险的原因
1 技术进步：AI 技术的发展使得机器可以完成越来越多的 工作任
务，从而取代了部分人类的工作。这种技术进步是不可避 免的，
因为人类社会的发展总是伴随着新技术的出现和应用。
2 成本考虑：对于企业来说，使用 AI 技术可以降低生产 成本，
提高生产效率。因此，许多企业选择采用 AI 技术来替代 部分
人力。
3 政策因素：政府在推动 AI 技术发展的过程中，可能会出 台一
些鼓励企业采用 AI 技术的政策，从而加速了 AI 技术在各个 领
域的应用。
3、解决人类失业风险的措施
1）教育和培训：为了应对 AI 技术带来的失业风险，我们需
要加强教育和培训，培养新的技能和能力。这包括提高人们的计
算机素养、编程能力、数据分析能力等，以适应新的工作环境。
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AI 技术的过程中充分考虑到人力资源的培养和利用。例如，政府
可以提供税收优惠、补贴等政策支持，鼓励企业开展员工培训和
再就业服务。
3 产业升级：通过推动产业升级，将 AI 技术与传统产业相 结合，
创造新的就业岗位。例如，可以将 AI 技术应用于农业、医疗、 教育
等领域，提高这些领域的生产效率和服务质量。
4 社会保障体系完善：政府需要完善社会保障体系，为失 业人员
提供一定的生活保障和再就业服务。这包括提高失业保险 金的
支付水平、扩大再就业培训的覆盖范围等。
4、案例分析
1 亚马逊：亚马逊是一家典型的应用 AI 技术的公司。在亚 马逊
的仓库中，大量的机器人负责货物的搬运和分拣工作。这使 得
亚马逊的仓库工作效率大大提高，但同时也导致了部分仓库员
工的失业。为了应对这一问题，亚马逊推出了“机器人 + 人”
的 工作模式，即让机器人和人类员工共同完成工作任务。这样
既提 高了工作效率，又保证了员工的就业机会。
2 优步：优步是一家提供网约车服务的公司。随着自动驾 驶技术
的发展，优步计划在未来几年内推出自动驾驶汽车。这意 味着优
步的部分驾驶员可能会面临失业的风险。为了应对这一问 题，优
步已经开始与汽车制造商合作，研发自动驾驶汽车。同时，
2）政策引导：政府应该制定相应的政策，引导企业在使用
46
优步也在积极寻求与政府合作，制定自动驾驶汽车的相关
47
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
政策和法规。
3）IBM：IBM 是一家致力于人工智能技术研发的公司。在
IBM 的实验室中，研究人员正在开发一种名为“沃森”的人工智
能系统。该系统可以模拟人类的思考和决策过程，广泛应用于金
融、医疗、教育等领域。然而，随着沃森系统的不断完善，部分
从事相关工作的人员可能会面临失业的风险。为了应对这一问题，
IBM 已经开始与高校合作，培养具有人工智能专业知识的人才。
同时，IBM 也在积极推动人工智能技术与传统产业的融合，创造
新的就业岗位。
人类失业风险是 AI 技术发展过程中的一个重要问题。为了
应对这一问题，我们需要推动教育和培训，培养新的技能和能力，
以适应新的工作环境。同时，政府和企业也需要采取相应的措施，
如政策引导、产业升级、完善社会保障体系等，以确保 AI 技术
的发展能够惠及整个社会。只有这样，我们才能确保 AI 技术的
健康发展，为人类社会带来更多的福祉。
( 六 ) 促进政策公平和广泛合作，抹平数字鸿沟风险
数字鸿沟风险：AI 技术的普及可能加剧数字鸿沟，使得资源
分配更加不均。解决方法是推动公平的数字政策，缩小数字鸿沟。
随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越
广泛，为人们的生活带来了诸多便利。然而，AI 技术的普及也可
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
配更加不均。本文将通过数据和案例详细解释这一风险点，并提
出相应的解决方法。
1、数字鸿沟风险的表现
1 地域差异：AI 技术的普及程度在不同地区存在明显差异 。发达
地区由于经济条件较好，基础设施建设完善，人们对新技 术的
接受度较高，因此 AI 技术在这些地区的普及程度较高。而 在
欠发达地区，由于经济条件较差，基础设施建设滞后，人们对
新技术的接受度较低，因此 AI 技术在这些地区的普及程度较
低 。这种地域差异导致了数字鸿沟的产生。
2 教育水平差异：AI 技术的普及程度与人们的教育水平密 切相关。
受过高等教育的人群对新技术的接受度较高，更容易掌 握和应
用AI 技术。而教育水平较低的人群对新技术的接受度较低， 难以
掌握和应用 AI 技术。这种教育水平差异也加剧了数字鸿沟。
3 收入差距：AI 技术的普及程度与人们的收入水平密切相 关。高
收入人群有更多的资金投入到新技术的学习和培训中，从 而更
容易掌握和应用 AI 技术。而低收入人群由于资金有限，难 以
承担新技术的学习和培训费用，因此难以掌握和应用 AI 技术。
这种收入差距也加剧了数字鸿沟。
2、数字鸿沟风险的影响
1）社会不公平：数字鸿沟的存在使得资源分配更加不均，
能带来一些负面影响，其中之一就是加剧数字鸿沟，使得资源分
48
导致社会不公平现象加剧。在教育领域，由于教育资源的不均衡
49
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
分配，贫困地区的学生难以获得高质量的教育资源，从而影响了
他们的学习和发展。在就业领域，由于 AI 技术的普及程度不同，
不同地区、不同教育背景和收入水平的人群在就业市场上的竞争
地位也不同，从而导致就业机会的不公平分配。
2 经济发展不平衡：数字鸿沟的存在影响了欠发达地区的 经济发
展。由于 AI 技术的普及程度较低，这些地区的企业和产 业难
以充分利用 AI 技术提高生产效率和降低成本，从而影响了 其
经济发展速度。同时，由于人才流失，这些地区的创新能力和
竞争力也受到影响。
3 社会不稳定：数字鸿沟的存在可能导致社会不稳定现象 加剧。
一方面，由于资源分配不均，低收入人群的生活水平难以 提高，
可能导致社会不满情绪的积累；另一方面，由于教育水平 和就
业机会的差距，年轻人对未来的信心可能受到影响，从而导 致
社会动荡。
3、解决数字鸿沟风险的方法
1）推动公平的数字政策：政府应制定公平的数字政策，确
保 AI 技术的普及不受地域、教育水平和收入差距的影响。这包
括加大对欠发达地区基础设施建设的投入，提高这些地区的网络
覆盖率和通信质量；加强教育投入，提高欠发达地区的教育水平；
实施扶贫政策，提高低收入人群的收入水平等。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
和合作，降低 AI 技术的成本和门槛，使其更容易被欠发达地区
和低收入人群所接受和使用。此外，还可以通过培训和教育项目，
提高欠发达地区和低收入人群的 AI 技术应用能力。
3 促进公平竞争：政府应加强对 AI 技术领域的监管，防止 市场
垄断和不公平竞争现象的出现。同时，鼓励企业开展技术研 发
和创新，提高我国在 AI 技术领域的国际竞争力。
4 强化国际合作：政府应积极参与国际交流和合作，引进 先进的
AI 技术和管理经验，推动我国 AI 技术的发展和应用。同时， 通过
国际合作，帮助欠发达地区和低收入人群提高 AI 技术应用 能
力，缩小数字鸿沟。
4、案例分析
1 中国农村地区的数字鸿沟：在中国农村地区，由于基础 设施落
后、教育水平较低和收入水平不高等原因，AI 技术的普及 程度相
对较低。为了缩小农村地区的数字鸿沟，中国政府采取了 一系列
措施。例如，加大农村地区基础设施建设投入，提高农村 地区的
网络覆盖率和通信质量；实施农村教育改革，提高农村地 区的教
育水平；实施扶贫政策，提高农村地区低收入人群的收入 水平等。
这些措施在一定程度上缓解了农村地区的数字鸿沟问题。
2 非洲国家的数字鸿沟：非洲国家由于经济发展水平较低 、基础
设施落后和教育资源不足等原因，数字鸿沟问题较为严重 。
2）缩小数字鸿沟：政府和企业应共同努力，通过技术创新
50
为了缩小非洲国家的数字鸿沟，国际社会采取了一系列措施。例
51
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
如，联合国教科文组织 (UNESCO) 发起了“全球教育联盟”，
旨 在通过国际合作提高非洲国家的教育水平；世界银行等国际
金融 机构提供了大量资金支持非洲国家的基础设施建设；非政
府组织 (NGO) 和企业也积极参与非洲国家的教育和科技项目，
帮助当地 人民提高 AI 技术应用能力等。这些措施在一定程度
上缓解了非 洲国家的数字鸿沟问题。
数字鸿沟风险是 AI 技术普及过程中需要关注的一个重要问
题。通过推动公平的数字政策、缩小数字鸿沟、促进公平竞争和
强化国际合作等措施，我们可以有效应对这一风险点，确保 AI
技术在我国的健康发展和应用。同时，通过借鉴国内外的成功经
验和教训，我们还可以为其他国家和地区提供有益的参考和借鉴。
总之，AI 技术的普及为人类社会带来了巨大的发展机遇，但
同时也带来了数字鸿沟风险。数字鸿沟的存在使得资源分配更加
不均，导致社会不公平现象加剧、经济发展不平衡和社会不稳定
等问题。为了应对这一风险点，我们需要推动公平的数字政策、
缩小数字鸿沟、促进公平竞争和强化国际合作等措施。通过这些
努力，我们可以确保 AI 技术在我国的健康发展和应用，为人
类 社会的发展做出更大的贡献。
( 七 ) 构建指导原则，减少人类道德价值观受损风险
人类道德价值观受损风险：AI 的决策过程可能与人类的道德
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
时，充分考虑其对人类道德价值观的影响。
随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，其在各个领域的应用
越 来越广泛，为人们的生活带来了诸多便利。然而，AI 技术的
普及 也可能带来一些负面影响，其中之一就是人类道德价值观
受损风 险。本文将通过数据和案例详细解释这一风险点，并提
出相应的 解决方法。
1、人类道德价值观受损风险的表现
1 伦理冲突：AI 技术的决策过程可能与人类的道德价值观 产生冲
突。例如，在自动驾驶汽车中，当面临一个无法避免的事 故时，
AI 系统需要在保护乘客和行人之间做出选择。在这种情况 下，AI
系统的决策可能与人类的道德价值观不符，导致伦理冲突。
2 歧视问题：AI 技术在数据处理和分析过程中，可能会因 为训练
数据的偏见而产生歧视性结果。例如，在招聘过程中，如 果使
用 AI 技术进行简历筛选，由于训练数据中存在性别、年龄 等
歧视性信息，可能导致 AI 系统对某些人群产生不公平的待遇。
3）隐私侵犯：AI 技术在数据收集和处理过程中，可能会侵
犯个人隐私。例如，在智能家居设备中，AI 系统需要收集用户的
生活习惯和偏好信息，以便为用户提供更加个性化的服务。然而，
在这个过程中，用户的隐私信息可能会被泄露或滥用。
2、人类道德价值观受损风险的影响
价值观不符，影响社会的道德风气。这需要我们在设计和应用
AI
52
1）社会信任危机：由于 AI 技术的决策过程可能与人类的道
53
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
德价值观不符，导致公众对 AI 技术的信任度下降。这可能会
影 响 AI 技术在各个领域的应用和发展，甚至引发社会恐慌和抵
制。 2）法律和道德困境：AI 技术的伦理冲突和歧视问题可能
导
致法律和道德困境。例如，在自动驾驶汽车事故中，如何界定责
任和赔偿问题；在招聘过程中，如何确保 AI 系统的公平性和透
明度等。这些问题需要我们重新审视现有的法律体系和道德规范，
以适应 AI 技术的发展。
3. 道德风气恶化：由于 AI 技术的决策过程可能与人类的道
德价值观不符，导致社会的道德风气恶化。例如，在社交媒体上，
由于 AI 算法的推荐机制，用户可能更容易接触到低俗、恶俗的
内容，从而影响社会的道德风气。
3、解决人类道德价值观受损风险的方法
1 设立伦理指导原则：政府、企业和研究机构应共同制定 AI 技术
的伦理指导原则，明确 AI 技术在设计和应用过程中应遵 循的道
德规范。这些原则应涵盖公平性、透明性、隐私保护等方面， 以确
保 AI 技术与人类的道德价值观相符。
2 加强监管和审查：政府应加强对 AI 技术的监管和审查， 确保其
在各个领域的应用符合伦理要求。这包括对AI 技术的研发、 应用
和推广过程进行监督，以及对涉及伦理冲突和歧视问题的 AI 产
品和技术进行审查和处罚。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
众的道德教育，提高公众的道德意识和道德判断能力。这有助于
公众更好地理解和接受 AI 技术，减少因伦理冲突和歧视问题
引 发的社会矛盾。
4 促进跨学科合作：政府、企业和研究机构应鼓励跨学科 合作，
加强伦理学、社会学、心理学等领域的研究力量。这有助 于我
们从多角度审视 AI 技术对人类道德价值观的影响，为制定 合
理的伦理指导原则提供理论支持。
5 建立多方参与的伦理审查机制：政府、企业、研究机构 和公众
应共同参与 AI 技术的伦理审查过程，确保各方的利益得 到充
分保障。这可以通过建立多方参与的伦理审查委员会、开展 公
众征求意见等方式实现。
4、案例分析
1 谷歌 AlphaGo 事件：2016 年， 谷歌的人工智能程序
AlphaGo 在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。这一事件引发
了关于 AI 技术与人类道德价值观的讨论。一方面， 人们认
为 AlphaGo 的胜利证明了 AI 技术的强大；另一方面，也有人
担忧 AI 技术在未来可能取代人类的智慧和创造力，导致人类道
德价值 观的衰退。
2 亚马逊 Alexa 事件：2018 年，亚马逊的智能语音助手 Alexa
误将一段恶意录音识别为笑话并播放给用户。这一事件引
3）提高公众道德意识：政府、企业和教育机构应加强对公
54
发了关于 AI 技术隐私保护的讨论。人们担忧 AI 技术在收集和
处
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中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
理用户数据过程中可能存在隐私泄露的风险，从而影响用户的道
德权益。
3）美国自动驾驶汽车事故：近年来，美国发生了多起自动
驾驶汽车事故。在这些事故中，自动驾驶汽车在面临无法避免的
事故时，需要做出选择保护乘客还是行人的决策。这些事故引发
了关于 AI 技术伦理冲突的讨论。人们担忧 AI 技术在决策过程
中 可能与人类的道德价值观不符，导致伦理冲突和社会矛盾。
5、结论
AI 技术的普及为人类社会带来了巨大的发展机遇，但同时也
带来了人类道德价值观受损风险。人类道德价值观受损风险表现
为伦理冲突、歧视问题和隐私侵犯等现象。这些现象可能导致社
会信任危机、法律和道德困境以及道德风气恶化等问题。为了应
对这一风险点，我们需要设立伦理指导原则、加强监管和审查、
提高公众道德意识、促进跨学科合作和建立多方参与的伦理审查
机制等措施。通过这些努力，我们可以确保 AI 技术在我国的
健 康发展和应用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
( 八 ) 展望未来伦理演进，探索 45°平衡律
随着 AI 技术的不断进步，未来的伦理讨论可能会集中在
更 加复杂的问题上，如 AI 的道德决策能力、跨文化伦理问题、
以 及 AI 在全球治理中的角色等。同时，随着技术的成熟和社
会对
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
以指导 AI 的负责任发展。
AI 伦理已经成为了 AI 领域不可或缺的组成部分，对于大
模 型而言，其伦理、安全、人机对齐等问题之应对和解决，将
需要 政府、业界、学界等利益相关方进行持续的探索。
其一，数据安全、隐私泄露、抗攻击能力提升等问题是现有
大模型应用面临的真实挑战，解决这些问题的技术手段还存在一
定的局限性。对抗性人工智能技术与防御策略之间的竞赛将加剧，
为了应对对抗性攻击和操纵等恶意行为，模型需要被设计为更加
具有鲁棒性。
其二，从整体上对 AI 大模型的安全风险进行建模，系统
化 地构建安全评估系统是大模型安全领域的未来发展方向。这
将最 大程度地确保大模型应用是在符合社会价值与应用价值方
面同步 进行。
其三，增强模型透明度和可解释性。研究模型的可解释性，
提高模型的透明度既是未来 AI 的发展方向，也能帮助提升 AI 模
型的安全性。未来的人工智能模型可能会融入更先进的 XAI 技术。
其四，人机价值对齐和伦理嵌入设计 (ethics by design)
的 理念将变得越来越重要。无论是 AI 价值对齐还是伦理嵌入设
计， 都需要人们发展新的更加务实的 AI 伦理框架及其实践指
南。
其五，人工智能监管立法和国际治理合作将得到进一步推进。AI 伦理的认识提高，可以预见将会有更多的国际标准和法规出台，
56
未来立法和监管措施将给大模型安全和伦理的研究和实践提供更
57
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
进一步的指导。
其六，在伦理研究中，跨学科合作是一个重要趋势。未来伦
理研究需要吸收多领域的知识和技术，形成跨学科的研究团队，
共同解决不断升级的复杂伦理问题，确保负责任的、安全可控的
AI 发展应用。
2024 年 7 月 4 日，2024 世界人工智能大会暨人工智能全球
治理高级别会议 (WAIC 2024) 在上海开幕。上海人工智能实验
室 主任、首席科学家，清华大学惠妍讲席教授，衔远科技创始
人周 伯文提出一个技术主张：探索人工智能 45°平衡律——
Towards AI-45° Law， AI-45°平衡律是指从长期的角度来看，
我们要大体 上沿着 45 度安全与性能平衡发展，平衡是指短期
可以有波动， 但不能长期低于 45° ( 如同现在 )，也不能长期
高于 45 度 ( 这将 阻碍发展与产业应用 )。这个技术思想体系
要求强技术驱动、全 流程优化、多主体参与以及敏捷治理。像
安全可控的核聚变技术 为全人类带来清洁、丰富的能源一样，
我们希望通过深入理解 AI 的内在机理和因果过程，从而安全
且有效地开发和使用这项革命 性技术，我们坚信未来 AI 的风险
控制将带给全球性的公共福祉。
四 、金砖国家扩展加盟，伦理安全展望新篇
在 2023 年金砖国家峰会之后，该联盟宣布从 2024 年 1
月
起增加六个新成员。它们依次是阿根廷、埃塞俄比亚、伊朗、埃及、
阿拉伯联合酋长国和沙特阿拉伯。
2023 年金砖国家峰会在南非举行，主题为“金砖与非洲 : 深
化伙伴关系 , 促进彼此增长 , 实现可持续发展 , 加强包容性多边主
义”。此次峰会取得了多项进展和成就，包括加强包容性多边主
义、推动全球治理变革、深化经贸、财金合作、拓展政治安全合作、
加强人文交流、坚持公平正义、完善全球治理等。
金砖国家需要做什么，取决于金砖国家战略选择，在战略选
择的目标 AI 应用中，透析出潜在和现存的伦理风险，金砖国
家 有可能后发先至，决胜未来。
( 一 ) 金砖国家应正视 AI 伦理风险
随着人工智能 (AI) 的飞速发展，金砖国家面临着许多挑战和
伦理问题。这些问题不仅涉及到技术层面，还涉及到社会、经济、
法律等多个方面。因此，我们需要积极寻找解决方案，以确保 AI
的发展能够造福人类社会，而不是带来负面影响。
首先，AI 发展所带来的挑战之一是就业问题。随着 AI 技
术 的不断进步，许多传统的工作岗位可能会被自动化取代。这
可能 导致大量的失业和社会不稳定。为了应对这一挑战，我们
需要加
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强对失业人员的培训和教育，帮助他们适应新的工作环境。此外，
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政府和企业也应该加大对创新产业的支持，以创造更多的就业机会。
其次，AI 发展可能加剧数字鸿沟。在金砖国家，许多人仍然
无法享受到先进的互联网服务和智能设备。这使得他们在获取信
息、接受教育和参与经济活动方面处于劣势地位。为了解决这一
问题，我们需要加大对基础设施建设的投入，提高网络覆盖率和
速度。同时，我们还需要推广低成本的智能设备，让更多的人能
够享受到 AI 带来的便利。
再者，AI 发展可能引发隐私和安全问题。随着大数据和云计
算技术的发展，越来越多的个人信息被收集和存储。这使得个人
隐私面临前所未有的威胁。为了保护公民的隐私权，我们需要建
立完善的法律法规，规范企业和政府部门对个人信息的收集、使
用和传播。此外，我们还需要加强网络安全技术的研究和应用，
防范黑客攻击和数据泄露等风险。
最后，AI 发展可能引发伦理道德问题。例如，自动驾驶汽车
在紧急情况下应该如何选择行动？人工智能是否应该拥有与人类
相同的权利和义务？这些问题需要金砖国家在技术发展的同时，
进行深入的伦理道德探讨。金砖国家可以借鉴国际上的经验和做
法，制定相应的伦理准则和法律法规，引导 AI 技术的健康发展。
( 二 ) 金砖国家需合作应对共同挑战
金砖国家为解决上述问题，可以加强合作，共同应对 AI 带
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1、建立合作机制：
成立金砖国家 AI 合作小组，定期召开工作会议，共商合
作 事宜。
建立信息共享平台，促进金砖国家在 AI 领域的经验交流
和 技术合作。
2、共同制定标准：
在人工智能伦理治理方面缺乏国际合作会创造一个支离破
碎的法律环境，一定程度上会阻碍创新，同时会引发对不同司法
管辖区的潜在差异和不一致的担忧。这种缺乏协调可能会造成监
管漏洞，并在追究参与者对人工智能相关危害的责任方面构成挑
战。金砖国家之间携手制定 AI 伦理准则和技术标准，有利于
推 动金砖国家间的互操作性和互信。
同时，金砖国家应积极参与全球 AI 治理体系的构建，争
取 更多话语权和影响力。
3、加强联合研发：
鼓励金砖国家在 AI 领域开展联合研发项目，共同攻克关
键 技术难题。
促进产学研用深度融合，加速 AI 技术的产业化进程。
4、扩大人才交流：
建立金砖国家 AI 人才交流机制，促进人才互访和合作研究。
来的全球性挑战。 举办 AI 领域的研讨会、工作坊等活动，增进金砖国家间的相
互
61
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了解和合作意愿。 5、
应对共同挑战：
携手应对AI 发展带来的全球性挑战，如数据安全、隐私保护、
就业市场变动等。
在国际事务中发挥积极作用，推动构建更加公正合理的全球
AI 治理体系。
通过这些措施，金砖国家可以在 AI 时代加强合作，共同
应 对伦理挑战，推动 AI 技术的健康、可持续发展，并为全球
科技 进步做出金砖国家应有的贡献。
智能如箭逐风飞， 伦理风险伴影随。
人机和谐需共筑， 金砖之路更辉煌。
中 国 人 工 智 能 伦 理 风 险 白 皮 书
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