生成式人工智能应用的风险研判及伦理规制

张林

【关键词】科技创新 伦理规制 生成式人工智能

【中图分类号】D922 【文献标识码】A

在数字化浪潮下，生成式人工智能不仅照亮了技术革新的道路，而且引发了一场深刻的社会与伦理变革。以其创新能力和效率提升，正在重塑我们对工作、生活乃至思维方式的理解。然而，正如光明背后伴随着阴影，AI的光辉成就也带来了其复杂性和挑战，特别是在伦理和道德领域，这场由AI引发的技术革命正处于一个关键的分岔路口：如何在其带来的璀璨光芒中辨别风险，以及如何在促进科技创新与维护伦理责任之间寻求平衡，这考验着当代社会面对科技挑战时的智慧与担当。

生成式人工智能应用的现实价值

在数字化时代的洪流中，生成式人工智能正成为定义现代价值的关键力量。这不只是技术领域的一次巨大飞跃，更是在现实世界中重新书写创新和效率的标准。它的兴起预示着一个充满创新动力的新篇章的开启。

第一，非线性创意扩展。

在艺术和设计的世界中，生成式人工智能正在以一种独特的方式重塑创意的边界。它通过分析和学习现有数据，能够激发出独特的艺术创作和设计理念，这些创意作品既新颖又富有想象力。超越了传统工具的局限性，生成式AI为艺术家和设计师打开了一扇通往无尽创意世界的大门。无论是自动生成的抽象绘画，还是用独特旋律编织的音乐，或是前所未有的设计方案，生成式AI不仅仅是技术能力的展示，更是一种全新的艺术表达和创意启发。通过这种非线性的创意扩展，生成式AI不仅突破了人类的创造性思维限制，还挑战了艺术和设计的传统范畴。它利用算法的力量，探索未被触及的美学领域，创造出超越常规的作品，为艺术和设计的未来开辟了新的可能性。

第二，超自然语言处理。

在自然语言处理的领域中，生成式人工智能带来了前所未有的突破，这不仅是技术进步的象征，更是交流方式革新的里程碑。生成式AI的核心能力在于其对语言的深层次理解和精准的生成能力，它超越了传统技术的限制，提供了一种更为自然、更为精确的语言交互体验。例如，在自动翻译领域，生成式AI已经能够跨越语言的障碍，提供准确流畅的翻译，极大地缩短了文化和地理间的距离。在智能客服系统中，这项技术使得机器能够更加真实地模拟人类的回应，提供更加个性化和高效的服务。更令人惊叹的是，在内容创作上，生成式AI已经能够撰写风格迥异、富有深度的文章和诗歌，其创造力和表现力已接近甚至某些方面超越人类作家。这些成就标志着生成式AI在自然语言处理方面迈出的巨大步伐，不仅改变了人们与机器沟通的方式，更为未来的人机交互设定了新的标准。

第三，深度学习的突破。

在科学研究和工程设计的舞台上，生成式人工智能借助其深度学习模型正揭示出一幕幕令人震撼的场景。这些模型不仅精确到令人难以置信的细节层次，还能够再现自然和工程世界的错综复杂，展现出近乎真实的模拟效果。每一次模拟，都像是在用数字的画笔绘制出一个又一个生动逼真的现实世界副本。例如，AI模型在气候科学中绘制出变幻莫测的气候图谱，或在工程设计中预测出未来建筑面临的各种挑战。这些模拟不仅是对真实世界的高度还原，更是深度学习技术在揭示复杂系统方面的一次全面展示。这些突破不仅极大提升了研究和设计的精度和效率，还为科研人员和工程师打开了一扇通往未知世界的大门，允许他们探索那些以往难以触及的领域。生成式AI在深度学习方面的这一飞跃，不仅是一次技术上的革命，而且通过精确模拟和预测复杂现象，为我们提供了一种全新的认知方式。

生成式人工智能应用的风险研判

生成式人工智能带来了创新浪潮，同时也面临着更为复杂的挑战与潜在的风险。这些风险或许是隐匿于数据的迷宫中，或许是潜伏在日常生活的点滴之间，又或许是隐藏在道德伦理的灰色地带。

第一，文化价值认同冲击。

生成式人工智能在文化和创意产业的应用引发了对文化价值认同的深刻讨论。这种技术的运用，虽然在“创造性方面开拓了新境界，但同时也可能导致地域文化特色的弱化，影响了传统文化的传承和全球文化多样性的维持”。AI创作的艺术作品和文化内容，虽然技术上先进，但可能缺乏与特定文化深度连接的情感和历史背景。这不仅可能导致全球文化的同质化，也可能使得边缘和少数文化面临被忽视的风险。随着AI技术在全球范围内的快速发展和普及，这些技术对文化多样性和地方文化特色的影响需要被认真考量，这是一个关于如何在技术创新与文化遗产之间寻找平衡的全球性挑战。

第二，人的创造性思维的消解。

AI的高效和便利性，在某种程度上可能导致人们过分依赖机器智能，而忽视了个人创新和独立思考的重要性。这种依赖性不仅可能导致思维方式的单一化，也可能对人类的创新能力产生负面影响。当人们习惯于接受AI提供的解决方案和创意时，个人的思维方式可能变得趋同，缺乏多样性和创新性。长期而言，这种情况可能会导致社会整体的创新能力退化，人们在面对新问题和新挑战时可能变得缺乏应变能力和创造力。因此，面对AI技术的发展和应用，我们需要找到合理的平衡点，鼓励个人继续发展和维护独立的创造性思维，这对于保证文化多样性和社会长期进步至关重要。

第三，自主意识边界模糊。

随着生成式人工智能技术的不断发展，AI的自主性和决策能力不断提升，这引发了关于AI“意识”的深刻争议。这不仅是一个科技问题，更触及到哲学和伦理的根本讨论。这种技术进步可能模糊了人类自主性和机器智能之间的界限。随着AI在某些领域展现出类似人类的决策和学习能力，人们开始质疑，AI是否仅仅是执行预设指令的工具，还是已经发展到了拥有独立“意识”和“判断力”的阶段。这一问题不仅关系到AI技术的发展方向，也对人类自主性的定义和价值观产生了挑战。因此，隨着AI的发展，我们必须认真思考和界定AI的自主性边界，以及它对人类自主性和社会伦理构成的影响。

第四，伦理道德的新挑战。

随着生成式人工智能在医疗、法律等高度敏感领域的应用不断扩展，新的伦理道德问题逐渐浮出水面。这些问题直接挑战了现有的伦理道德框架，要求我们重新思考和定义AI在决策过程中的角色和责任。在医疗领域，AI技术已经能够帮助诊断疾病、推荐治疗方案甚至进行手术。这引发了一个关键的伦理问题：机器是否应该参与或甚至作出影响患者生死的决定？另外，当AI在法律领域被用于支持判决或预测犯罪时，其判决的公正性和准确性成为了关注焦点。如何确保AI的决策过程透明、公正，不受偏见和错误数据的影响，是一个亟待解答的问题，这些新兴的伦理道德挑战要求我们对AI的应用进行更为严格和细致的伦理审查。

生成式人工智能应用中潜在风险的伦理规制

在探索生成式人工智能（AIGC）的创新边界与潜在风险后，需要解决如何将道德原则牢固植入AI的快速发展之中，以确保技术进步与社会责任的协调共生。

第一，部署透明度监控体系，确保AI逻辑清晰、决策可追溯。

在生成式人工智能的复杂迷宫中，打造一个全透明度的监控体系成为关键。这一体系旨在“揭开AIGC决策的神秘面纱，使其决策过程像水晶般透明，让用户能够清晰地窥见AI决策的核心逻辑和数据基础”。其核心是，创造一种可解释的AI模型，它不仅是技术的展现，更是透明度的化身。当AI作出决策时，它允许人类监督者洞察其背后的推理，这种透明度不仅树立了信任，更是对AI决策的道德和规范性进行了必要的监控。再进一步，透明度监控体系还需确保对AI决策的每一环节进行详细记录，使其成为一个可以追溯的过程。这一做法不仅提高了决策的质量，更是对责任和伦理合规性的坚固保障。

第二，构建责任分配框架，界定与明确AI行为的责任主体。

在推动生成式人工智能技术发展的同时，构建一个明确的责任分配框架至关重要。这一框架的核心任务是界定AIGC系统的责任主体，确保在出现误差或问题时，能够追溯并明确责任归属。这不仅是“对技术进步的必要响应，也是维护伦理和法律正义的基本要求”。具体来说，当AIGC系统的操作或决策导致不利后果时，应有明确的路径来确定责任归属。此外，这一框架还需包括有效的问责机制，保障在AIGC系统引起损害的情况下，受害者能够获得法律救济。这包括但不限于适用的法律程序、赔偿途径和争议解决机制。这不仅提高了AIGC系统的可信度，也为技术使用者和受影响的个人或团体提供了安全和保障。

第三，加固技术滥用防护机制，严防AI应用的道德风险。

在积极发展生成式人工智能技术的同时，加固技术滥用的防护机制成为了一项重要任务。目标是确保 AIGC不被用于不当的目的，同时减轻由此可能引发的道德风险。为此，需要通过制定和执行严格的法律法规来界定并惩处AIGC技术的任何滥用行为。首先，需要明确界定何为AIGC技术的滥用。这涉及到非法活动，例如利用AIGC制造和传播虚假信息、参与网络攻击、侵犯隐私权等。其次，加强对AIGC应用的监管至关重要。这不仅涉及到技术层面的监控，更包括法律和道德层面的监督。最后，应鼓励跨部门和跨行业的合作，共同打造一个健全的监管体系。这种合作有助于更全面地理解AIGC技术的应用领域，及时发现潜在的滥用风险，并制定有效的防范策略。

第四，推动形成全球治理共识，制定跨界伦理规范与执行标准。

在生成式人工智能快速发展的全球化背景下，推动形成全球治理共识并制定跨界伦理规范与执行标准显得尤为重要。这一过程的目标是在国际层面上建立一套共识，以应对AIGC带来的全球性挑战，确保技术进步与全球伦理准则相协调。首先，与国际组织合作至关重要。这包括但不限于联合国、世界银行、国际电信联盟等，他们可以在制定全球性的AIGC伦理规范和标准方面发挥重要作用。其次，推动全球范围内对AIGC的伦理规制至关重要。这不仅涉及到技术本身的使用和发展，也包括如何管理和监督这些技术以避免滥用，确保其符合全球公认的伦理和道德标准。最后，这一过程需要包括不同国家和地区的政府、民间团体以及公民的参与。这样的多方参与有助于确保全球伦理规范的广泛接受和有效实施。

（作者为中南大学人文学院哲学系博士研究生）

【参考文献】

①毕文轩：《生成式人工智能的风险规制困境及其化解：以ChatGPT的规制为视角》，《比较法研究》，2023年第3期。

②杨志航：《算法透明实现的另一种可能：可解释人工智能》，《行政法学研究》，2023年第5期。

③金玲：《全球首部人工智能立法：創新和规范之间的艰难平衡》，《人民论坛》，2022年第4期。

责编/孙垚 美编/杨玲玲