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标题: 向“智”而行因“治”而兴 ——人工智能商业运用的伦理必修课 [打印本页]

作者: vW5815vcl 时间: 3 天前
标题: 向“智”而行因“治”而兴 ——人工智能商业运用的伦理必修课
人工智能

伦理与社会管理

AI Ethics and Social Governance

FOREVER

1.文献分析——情形解释

请打开恣意购物软件，搜索“洗面奶”

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图源淘宝

AI倾向于为女性引荐“高价且利润高”的商品

“粉红税”成见管理——算法伦理

AI读取个人阅读历史、聊天记录来猜爱好

——隐私保护——数据伦理

AI无法辨认非正常价格的假冒伪劣成绩

合规监管——责任伦理

AI搜索替代真人商品导购这一职业

——失业转型——经济维度

低购买力用户总被推低价劣质商品

——社会公平——社会维度

AI规则混乱，诱导过度消费（搜“香奈儿洗面奶”再搜“洗面奶”）——监管政策——管理维度

2.文献分析——参考文献&关键词

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图B图C 图源中国知网

图D图源Web Of Science

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3.文献分析——伦理&维度划分

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概念之间构成了残缺逻辑链条：技术伦理——社会影响——管理呼应

01

算法伦理、数据伦理、责任伦理是AI伦理的核心基础，决议了AI系统的内在道德属性。

02

经济、社会、管理三个维度是AI伦理成绩在理想中的外部表现与影响结果。

03

管理维度是对前两类成绩的制度性回应。经过政策、伦理准绳、法律适配与全球协作，试图将AI的发展归入可控、可信、可持续的轨道，从而完成技术发展与社会价值的协同

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1

管理维度是衔接多个伦理议题的关键桥梁.

2

呈现多伦理、多维度交叉特征，尤其是算法与管理的交叉。

3

组合分析显示研讨不再孤立讨论特定的伦理或维度，而是强调其互相作用与全体影响。

4.案例引入

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图源小红书

5.摘要

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中国知网关键词交叉状况图

人工智能伦理与社会管理

随着人工智能技术，特别是生成式人工智能的打破性发展，其运用已深度浸透至经济、社会、管理等各个范畴。技术在带来宏大机遇的同时，也引发了日益复杂且严峻的伦理应战与社会影响。

本综述基于对超过80篇中英文核心文献的系统梳理，旨在总结并分析AI伦理与社会影响范畴研讨的当前形态、趋向和关键成绩。分析表明，该范畴研讨呈现出高度聚焦管理、多伦理维度交错、运用场景驱动三大特征。

AI社会影响

管理维度（62篇）是研讨焦点，远超社会维度（48篇）和经济维度（12篇）

AI伦理

在伦理划分上，算法伦理（58篇）与责任伦理（54篇）是两大核心议题，且常与数据伦理（18篇）交错出现，共同指向算法的公平性、透明度、可解释性以及技术运用背后的责任归属成绩。

研讨热点严密追踪技术前沿，从早期的算法成见、算法黑箱，迅速转向对生成式人工智能（AIGC）的伦理风险、价值对齐、以及动态风险管理的讨论。教育、旧事、医疗等详细运用场景成为伦理风险分析的次要场域。本综述以为，将来研讨需在深化跨学科交融、构建可操作的伦理管理框架、以及关注全球北方国家的AI伦理公平性等方面寻求打破，以应对人工智能发展带来的深入社会变革。

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研讨背景

人工智能伦理与社会影响研讨在近年的蓬勃兴起，并非偶然，而是技术迭代、运用深化、社会认知与政策博弈共同作用下的必然结果。

技术发展

人工智能“类人化”发展的伦理边界

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可解释性缺失

算法成见与歧视

信息茧房

AIGC内容生成的不可控性

理想“幻觉”成绩

知识产权争议

人工智能虽能经过技术手腕模拟人类的智能行为，却无法真正复刻人类的看法、情感与道德责任才能。

运用浸透

社会全域嵌入与风险样态多元化

AI技术已从实验室走向社会生活的方方面面，成为基础性存在。这种深度嵌入使得伦理风险从实际讨论变为理想关切。文献反映出研讨视野覆盖了多个关键范畴——

社会管理范畴

AI在提升管理效率的同时，也带来了权利运转方式的变化，如刑事司法中的算法决策对程序正义的应战，以及政府运用AI停止社会管理时的问责困境。

教育范畴

AI教育运用在个性化教学的同时，引发了关于数据隐私、教育公平、学术诚信以及师生主体性消解的深入忧虑，成为文献中讨论最集中的场景之一。

经济与组织范畴

AI驱动组织与人力资源管理变革，在提升效率的同时，也触及失业结构冲击、休息伦理、算法管理下的休息者权益等经济维度成绩。同时，媒体关注对企业实行AI社会责任的驱动作用也末尾被实证检验。

旧事传播范畴

AIGC对旧事消费流程的重塑，引发了关于信息真实性、言论导向、编辑主体责任的重构思索。

学术演进

从哲学思辨到实证与交叉学科研讨

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图源豆包

学术界对AI伦理的回应阅历了疾速的演进。早期研讨多集中于哲学层面的思辨，讨论人工智能的“类人化”伦理限制、法律主体地位等基础实际成绩。随着研讨的深化，文献计量学分析协助学界梳理了热点演进头绪；而来自公共管理、法学、旧事传播、教育学等范畴的学者纷纷介入，推进了研讨方法的多元化，出现了案例分析、政策文本计算分析、实证调研乃至博弈论模型构建等交叉学科研讨方法。国际学术界则更强调将伦理准绳付诸实际的框架、审计工具与多层级管理方案，显示出从准绳导向转向实际导向的全球趋向。

政策呼应

全球管理格局的构成与博弈

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图源豆包

各国对AI伦理风险的认知呈现出鲜明的差异化主题特征：

部分国家的管理关注焦点集中于数据隐私保护与算法公平性维度，另有部分国家则更侧重技术安全维护与人类主导权保障。这种管理话语的分歧直接导致跨国AI运用的风险规制缺乏一致标准，而其背后的生成逻辑与各国技术发展程度、价值导向差异严密相关，本质上是国际人工智能制度供给中管理话语体系碎片化的详细表现[1]。

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研讨意义

展开人工智能伦理与社会影响的系统研讨，具有严重的实际价值与实际意义，是确保技术创新行稳致远，推进社会可持续发展的关键支撑。

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图源小红书

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韩国大规模推行

AI机器人陪伴独居老人

图源小红书

据《RestofWorld》8月27日报导，为应对人口老龄化和独居老人日益增长的孤单感，韩国正大规模推行由本土初创公司Hyodol开发的AI陪伴机器人。这些基于ChatGPT的机器人经过对话、提示服药及实时监测用户活动，有效减轻了护理人员的工作负担，并为全国逾12000名独居老人提供了情感慰藉，例如首尔九老区自2019年起已部署412台此类机器人。虽然面临隐私和过度依赖的伦理考量，但因其分明的陪伴和紧急预警功能，Hyodol机器人正计划在2026年进军美国等国际市场，以满足日益增长的老年护理需求，估计到2030年，全球老年护理机器人市场将达到77亿美元。

12000+

412

77亿

VS.

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反AI浪潮

催生网络新词“Clanker”

图源小红书

据《纽约时报》8月31日报导，一个针对 AI的新贬义词「Clanker」正迅速盛行。该词源自《星球大战》，是用来欺侮机器人的贬义词。近期由Z世代和 Alpha 世代在社交媒体推进，相关帖文已获数亿次阅读。这反映了公众对AI技术的普遍抵触心情，人们担忧失业和劣质内容众多。这股浪潮已从线上蔓延至线下，伦敦和旧金山等地均出现抗议活动。

数亿次

抵触

实际意义

1

补偿跨学科整合与方法论短板

现有研讨存在跨学科整合不足、可计算方法缺失的成绩。

交融计算机迷信、伦理学、社会学等学科，开发风险辨认与评价的可计算方法。

为深度解析风险生成逻辑提供新视角。

2

拓展研讨维度至生态风险

基于生成式AI的生态范畴风险研讨，打破传统聚焦技术安全与隐私的范畴。

建立“技术特性—生态风险—伦理规范”关联分析框架。

完善对特定技术外形风险的实际认知，构成“通用风险—特定风险”的实际覆盖网络。

3

推进本土化实际体系构建与国际对话

国内研讨存在管理话语薄弱、实际转化不足等成绩。

构建适配中国技术发展语境的伦理风险实际框架。

补充全球研讨的中国视角，为国际对话奠定基础，补偿中国话语缺失。

实际意义

应对生成式AI的社会管理风险

防控AIGC在传播范畴的价值观风险

构建系统性的全体管理机制

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研讨现状

当前研讨现状聚焦于人工智能在算法、运用及技术本质层面引发的多元伦理风险，并努力于探求从详细范畴规制到全球协同管理的应对途径，同时强调构建具有中国特征的管理方案。

算法成见

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AI的“隐形”歧视

亚马逊2014年至2018年开发的招聘算法，本为高效选拔人才，却因训练数据（十年间男性简历占主导）内含的性别成见，导致系统自动对女性候选人降分，最终因歧视成绩被废弃。这一案例成为算法成见影响深远的经典警示，揭示技术并非相对中立，依赖有成见的数据会固化并放大社会不公。

教育范畴伦理风险

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AI工具被用于学术不端行为

在2023至2024年间，中国多地高考作文中出现被AI代写的状况并被查处。同期，有先生直接运用“通义千问”、“ChatGPT”等人工智能模型生成整篇作文，但因文章语感异常一致、缺乏个人风格而被教师辨认。这一现象已被媒体（如北方都市报）报道

人工智能在提供学习便利的同时，也带来了学术不端的风险。部分先生直接运用AI生成论文、报告甚至高考作文，导致文章千篇一概、缺乏原创性。这种行为不只违犯学术诚信，更减弱了独立思索才能。教育界已末尾关注并查处此类现象，强调技术应为辅助而非替代，维护公平严谨的学习环境至关重要。

价值引领弱化、伦理底线模糊

青少年形式？

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全球管理变革下AI伦理的协同管理与中国方案

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图源豆包

协同管理的焦点与框架

聚焦AIGC的著作权、情感计算等新兴风险，强调构建涵盖政府、企业、社会、国际主体的协同管理框架。

关键管理工具与策略

标准化管理、顺应性管理、技术管理（如价值对齐）

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图源豆包

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图源豆包

中国方案的探求方向

构建中国特征管理体系(政府主导、多元参与)、参与并引领国际标准制定、倡导包容普惠的管理理念、贡献基于本土实际的处理方

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文献评述

当后人工智能伦理风险研讨覆盖面广但系统性不足，缺乏对多维风险联动、跨学科实际整合与详细实际方案的有效贯通。

多种风险表现

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多种风险表现

01.风险与技术特性

02.制度供给

03.价值导向

实际途径

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图源豆包

伦理前置嵌入

将伦理考量提早融入人工智能系统的设计、开发、部署等全生命周期的每一个环节，而非在成绩出现后再停止伦理补救。

多元主体协同管理

打破单一主体主导的局限，旨在构成多方联动的管理格局。

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图源豆包

本土实际构建

图源百度

全球管理中的中国角色

构建中国特征管理体系（政府主导、多元参与）、参与并引领国际标准制定、倡导包容普惠的管理理念、贡献基于本土实际的处理方案。

不足之处

不同维度风险的关联性分析较少，跨学科研讨多停留在实际倡导层面缺乏落地工具，针对新型技术动态风险的适配性管理还不够深化，中国方案在详细场景的落地细节也需进一步完善，全体尚未构成残缺的风险联动、实际整合与实际闭环体系。

参考文献（向上滑动阅览）

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END



               来源 || 人工智能与商业运用实验室

               编辑 || 中法241班伦理组

               指点 || 范亚丽

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