生成式人工智能應用的風險研判及倫理規制

張林

【關鍵詞】科技創新 倫理規制 生成式人工智能

【中圖分類號】D922 【文獻標識碼】A

在數字化浪潮下，生成式人工智能不僅照亮了技術革新的道路，而且引發了一場深刻的社會與倫理變革。以其創新能力和效率提升，正在重塑我們對工作、生活乃至思維方式的理解。然而，正如光明背后伴隨著陰影，AI的光輝成就也帶來了其復雜性和挑戰，特別是在倫理和道德領域，這場由AI引發的技術革命正處于一個關鍵的分岔路口：如何在其帶來的璀璨光芒中辨別風險，以及如何在促進科技創新與維護倫理責任之間尋求平衡，這考驗著當代社會面對科技挑戰時的智慧與擔當。

生成式人工智能應用的現實價值

在數字化時代的洪流中，生成式人工智能正成為定義現代價值的關鍵力量。這不只是技術領域的一次巨大飛躍，更是在現實世界中重新書寫創新和效率的標準。它的興起預示著一個充滿創新動力的新篇章的開啟。

第一，非線性創意擴展。

在藝術和設計的世界中，生成式人工智能正在以一種獨特的方式重塑創意的邊界。它通過分析和學習現有數據，能夠激發出獨特的藝術創作和設計理念，這些創意作品既新穎又富有想象力。超越了傳統工具的局限性，生成式AI為藝術家和設計師打開了一扇通往無盡創意世界的大門。無論是自動生成的抽象繪畫，還是用獨特旋律編織的音樂，或是前所未有的設計方案，生成式AI不僅僅是技術能力的展示，更是一種全新的藝術表達和創意啟發。通過這種非線性的創意擴展，生成式AI不僅突破了人類的創造性思維限制，還挑戰了藝術和設計的傳統范疇。它利用算法的力量，探索未被觸及的美學領域，創造出超越常規的作品，為藝術和設計的未來開辟了新的可能性。

第二，超自然語言處理。

在自然語言處理的領域中，生成式人工智能帶來了前所未有的突破，這不僅是技術進步的象征，更是交流方式革新的里程碑。生成式AI的核心能力在于其對語言的深層次理解和精準的生成能力，它超越了傳統技術的限制，提供了一種更為自然、更為精確的語言交互體驗。例如，在自動翻譯領域，生成式AI已經能夠跨越語言的障礙，提供準確流暢的翻譯，極大地縮短了文化和地理間的距離。在智能客服系統中，這項技術使得機器能夠更加真實地模擬人類的回應，提供更加個性化和高效的服務。更令人驚嘆的是，在內容創作上，生成式AI已經能夠撰寫風格迥異、富有深度的文章和詩歌，其創造力和表現力已接近甚至某些方面超越人類作家。這些成就標志著生成式AI在自然語言處理方面邁出的巨大步伐，不僅改變了人們與機器溝通的方式，更為未來的人機交互設定了新的標準。

第三，深度學習的突破。

在科學研究和工程設計的舞臺上，生成式人工智能借助其深度學習模型正揭示出一幕幕令人震撼的場景。這些模型不僅精確到令人難以置信的細節層次，還能夠再現自然和工程世界的錯綜復雜，展現出近乎真實的模擬效果。每一次模擬，都像是在用數字的畫筆繪制出一個又一個生動逼真的現實世界副本。例如，AI模型在氣候科學中繪制出變幻莫測的氣候圖譜，或在工程設計中預測出未來建筑面臨的各種挑戰。這些模擬不僅是對真實世界的高度還原，更是深度學習技術在揭示復雜系統方面的一次全面展示。這些突破不僅極大提升了研究和設計的精度和效率，還為科研人員和工程師打開了一扇通往未知世界的大門，允許他們探索那些以往難以觸及的領域。生成式AI在深度學習方面的這一飛躍，不僅是一次技術上的革命，而且通過精確模擬和預測復雜現象，為我們提供了一種全新的認知方式。

生成式人工智能應用的風險研判

生成式人工智能帶來了創新浪潮，同時也面臨著更為復雜的挑戰與潛在的風險。這些風險或許是隱匿于數據的迷宮中，或許是潛伏在日常生活的點滴之間，又或許是隱藏在道德倫理的灰色地帶。

第一，文化價值認同沖擊。

生成式人工智能在文化和創意產業的應用引發了對文化價值認同的深刻討論。這種技術的運用，雖然在“創造性方面開拓了新境界，但同時也可能導致地域文化特色的弱化，影響了傳統文化的傳承和全球文化多樣性的維持”。AI創作的藝術作品和文化內容，雖然技術上先進，但可能缺乏與特定文化深度連接的情感和歷史背景。這不僅可能導致全球文化的同質化，也可能使得邊緣和少數文化面臨被忽視的風險。隨著AI技術在全球范圍內的快速發展和普及，這些技術對文化多樣性和地方文化特色的影響需要被認真考量，這是一個關于如何在技術創新與文化遺產之間尋找平衡的全球性挑戰。

第二，人的創造性思維的消解。

AI的高效和便利性，在某種程度上可能導致人們過分依賴機器智能，而忽視了個人創新和獨立思考的重要性。這種依賴性不僅可能導致思維方式的單一化，也可能對人類的創新能力產生負面影響。當人們習慣于接受AI提供的解決方案和創意時，個人的思維方式可能變得趨同，缺乏多樣性和創新性。長期而言，這種情況可能會導致社會整體的創新能力退化，人們在面對新問題和新挑戰時可能變得缺乏應變能力和創造力。因此，面對AI技術的發展和應用，我們需要找到合理的平衡點，鼓勵個人繼續發展和維護獨立的創造性思維，這對于保證文化多樣性和社會長期進步至關重要。

第三，自主意識邊界模糊。

隨著生成式人工智能技術的不斷發展，AI的自主性和決策能力不斷提升，這引發了關于AI“意識”的深刻爭議。這不僅是一個科技問題，更觸及到哲學和倫理的根本討論。這種技術進步可能模糊了人類自主性和機器智能之間的界限。隨著AI在某些領域展現出類似人類的決策和學習能力，人們開始質疑，AI是否僅僅是執行預設指令的工具，還是已經發展到了擁有獨立“意識”和“判斷力”的階段。這一問題不僅關系到AI技術的發展方向，也對人類自主性的定義和價值觀產生了挑戰。因此，隨著AI的發展，我們必須認真思考和界定AI的自主性邊界，以及它對人類自主性和社會倫理構成的影響。

第四，倫理道德的新挑戰。

隨著生成式人工智能在醫療、法律等高度敏感領域的應用不斷擴展，新的倫理道德問題逐漸浮出水面。這些問題直接挑戰了現有的倫理道德框架，要求我們重新思考和定義AI在決策過程中的角色和責任。在醫療領域，AI技術已經能夠幫助診斷疾病、推薦治療方案甚至進行手術。這引發了一個關鍵的倫理問題：機器是否應該參與或甚至作出影響患者生死的決定？另外，當AI在法律領域被用于支持判決或預測犯罪時，其判決的公正性和準確性成為了關注焦點。如何確保AI的決策過程透明、公正，不受偏見和錯誤數據的影響，是一個亟待解答的問題，這些新興的倫理道德挑戰要求我們對AI的應用進行更為嚴格和細致的倫理審查。

生成式人工智能應用中潛在風險的倫理規制

在探索生成式人工智能（AIGC）的創新邊界與潛在風險后，需要解決如何將道德原則牢固植入AI的快速發展之中，以確保技術進步與社會責任的協調共生。

第一，部署透明度監控體系，確保AI邏輯清晰、決策可追溯。

在生成式人工智能的復雜迷宮中，打造一個全透明度的監控體系成為關鍵。這一體系旨在“揭開AIGC決策的神秘面紗，使其決策過程像水晶般透明，讓用戶能夠清晰地窺見AI決策的核心邏輯和數據基礎”。其核心是，創造一種可解釋的AI模型，它不僅是技術的展現，更是透明度的化身。當AI作出決策時，它允許人類監督者洞察其背后的推理，這種透明度不僅樹立了信任，更是對AI決策的道德和規范性進行了必要的監控。再進一步，透明度監控體系還需確保對AI決策的每一環節進行詳細記錄，使其成為一個可以追溯的過程。這一做法不僅提高了決策的質量，更是對責任和倫理合規性的堅固保障。

第二，構建責任分配框架，界定與明確AI行為的責任主體。

在推動生成式人工智能技術發展的同時，構建一個明確的責任分配框架至關重要。這一框架的核心任務是界定AIGC系統的責任主體，確保在出現誤差或問題時，能夠追溯并明確責任歸屬。這不僅是“對技術進步的必要響應，也是維護倫理和法律正義的基本要求”。具體來說，當AIGC系統的操作或決策導致不利后果時，應有明確的路徑來確定責任歸屬。此外，這一框架還需包括有效的問責機制，保障在AIGC系統引起損害的情況下，受害者能夠獲得法律救濟。這包括但不限于適用的法律程序、賠償途徑和爭議解決機制。這不僅提高了AIGC系統的可信度，也為技術使用者和受影響的個人或團體提供了安全和保障。

第三，加固技術濫用防護機制，嚴防AI應用的道德風險。

在積極發展生成式人工智能技術的同時，加固技術濫用的防護機制成為了一項重要任務。目標是確保 AIGC不被用于不當的目的，同時減輕由此可能引發的道德風險。為此，需要通過制定和執行嚴格的法律法規來界定并懲處AIGC技術的任何濫用行為。首先，需要明確界定何為AIGC技術的濫用。這涉及到非法活動，例如利用AIGC制造和傳播虛假信息、參與網絡攻擊、侵犯隱私權等。其次，加強對AIGC應用的監管至關重要。這不僅涉及到技術層面的監控，更包括法律和道德層面的監督。最后，應鼓勵跨部門和跨行業的合作，共同打造一個健全的監管體系。這種合作有助于更全面地理解AIGC技術的應用領域，及時發現潛在的濫用風險，并制定有效的防范策略。

第四，推動形成全球治理共識，制定跨界倫理規范與執行標準。

在生成式人工智能快速發展的全球化背景下，推動形成全球治理共識并制定跨界倫理規范與執行標準顯得尤為重要。這一過程的目標是在國際層面上建立一套共識，以應對AIGC帶來的全球性挑戰，確保技術進步與全球倫理準則相協調。首先，與國際組織合作至關重要。這包括但不限于聯合國、世界銀行、國際電信聯盟等，他們可以在制定全球性的AIGC倫理規范和標準方面發揮重要作用。其次，推動全球范圍內對AIGC的倫理規制至關重要。這不僅涉及到技術本身的使用和發展，也包括如何管理和監督這些技術以避免濫用，確保其符合全球公認的倫理和道德標準。最后，這一過程需要包括不同國家和地區的政府、民間團體以及公民的參與。這樣的多方參與有助于確保全球倫理規范的廣泛接受和有效實施。

（作者為中南大學人文學院哲學系博士研究生）

【參考文獻】

①畢文軒：《生成式人工智能的風險規制困境及其化解：以ChatGPT的規制為視角》，《比較法研究》，2023年第3期。

②楊志航：《算法透明實現的另一種可能：可解釋人工智能》，《行政法學研究》，2023年第5期。

③金玲：《全球首部人工智能立法：創新和規范之間的艱難平衡》，《人民論壇》，2022年第4期。

責編/孫垚 美編/楊玲玲