GenAI中負責任創新設計的責任治理研究

Research on the Responsibility Governance of Responsible Innovation Design in GenAI Based on Bernard Leber's Ethical Perspective Guo Yanlong1，2，Li Meng2

（1.ResearchenterofthncCultureandreativeIndustry，XiangHetiange，Hetian，Xijang848Oo，na；a Center for Social Innovation Design，Anhui University，Hefei 23O6O1，China）

Abstract：Theriseof generativeartificial intellgence（GenAI），represented byChatGPT，challenges technology developers，usersandregulators tofindabalance between“technological innovation”and“ethicsofresponsibility\".Theformation of AIGC responsibility ethics crisis isrooted in its unique inducing mechanism，which includes three aspects：technical autonomy promotes thedissolutionof responsibilitysubjects，virtual interface causes the ambiguityofresponsibilityconsciousness，andalgorithmblackboxaggravatesthedificultyofresponsibilitytraceability.Inviewof this，from theethicsperspectiveofFrench philosopher BernardReber，the GenAIresponsibility ethics is embedded with theconceptandmethodof responsible innovation，and then the forward-looking and targetedresponsibility ethics normsare formulated.By constructing ethical responsibility chainand multi-party governance model，enhancing moral sensitivityand behavioral ethical guidance，promoting algorithm transparency and ethical review mechanismand other governance means，the aforementioned GenAI responsibility ethical issues canbeeffectivelymanaged，promoting the transformationof GenAI technology from“generative”to“responsible” paradigm and working together to shape a more responsible and sustainable GenAI innovation ecosystem. KeyWords：generative artificial intelligence；responsible innovation；ethics of responsibility；technical design

自2022年底以來，人工智能技術在全球范圍內進入全新的發展階段，逐步從實驗室的前沿探索轉變為廣泛應用的社會工具，尤以OpenAI公司推出的ChatGPT最為矚目，其成為大型語言模型（LLM）技術正式走向實際應用領域的重要里程碑。以ChatGPT為代表的生成式人工智能（Gener-ativeArtificialIntelligence，以下簡稱GenAI）技術發展迅猛，其自動化程度高、使用門檻較低的優勢已滲透至文本生成、圖像創作、音頻制作等多個行業領域，展現了其在推動生產力變革與開辟新興市場中的巨大潛力[1]。然而，GenAI技術普及在提供便捷生產工具的同時，亦伴隨諸多倫理、法律與社會責任問題。此間，負責任的創新設計（ResponsibleInnovationDesign）成為亟須解決的關鍵問題，特別是在GenAI的快速發展和深度應用中，如何實現技術創新發展并防止其潛在倫理風險，已成為技術倫理學研究中的核心議題之一。

于此背景下，法國哲學家伯納德·雷伯（BernardReber）的倫理學思想為我們提供了富有啟發性的思路。雷伯強調，責任的承擔必須是多方共識與協作的結果，不宜由單一主體或群體主導決策，而責任倫理問題的解決則應于具體情境與文化背景下深探細判[2]。盡管雷伯的理論已在歐洲學術界被廣泛討論和應用，尤其是在人類與技術互動的倫理界限與社會責任方面，然而在中國學術界，雷伯的思想仍未得到足夠的關注。在當今GenAI及其相關技術迅猛發展的背景下，雷伯的理論可指導我們如何在技術創新的過程中進行倫理反思，并通過預見技術應用的潛在社會后果，進而形成具有針對性的倫理規制。本文即從雷伯的倫理學思想出發，研究GenAI中負責任創新設計的責任倫理問題：通過分析GenAI技術所致責任倫理困境及其與傳統倫理觀念的沖突，提出如何在創新設計中融入責任倫理考量，確保技術的可持續發展與社會的廣泛接受；同時，探討如何在技術進步與社會責任之間尋得平衡，并提出切實可行的負責任創新策略，以期為優化GenAI技術的責任倫理治理、促進科技向善發展提供理論參考。

一、概念闡析：GenAI技術背景下的“負責任創新”與“責任倫理

在概念源流上，責任的詞根源于拉丁語“respon-dere”，意指回應或回答。法國哲學家保羅·利科（PaulLico）闡發責任的第二層含義，即將行動或結果“歸責”于特定主體，在“回應性責任”架構中重點關注行為主體的意圖與動機。相較之下，“歸責\"（Imputation）概念則從因果鏈條的角度出發，關注如何將行為者與特定事件或后果相聯結，強調責任是對行為的回應，亦涉及對行為后果的道德歸因[3]。而在契約倫理中，責任不僅是對個體行為后果的道德評判，更體現為個體對社會規范與公共福祉的承諾。此時，責任可視為契約倫理中的特殊回應形式，彰顯個體對自身行為的過愆及其所致不良后果所承擔的道德義務。

（一）作為技術倫理準則的負責任創新

負責任創新強調創新主體與社會各方之間的透明協作，以確保創新過程及其成果在倫理可接受性、社會期望與可持續性方面得到充分保障。有趣的是，負責任創新并非源于科研人員的倡議，而是由歐盟委員會的政策制定者從自上而下的角度發起的。2011年，歐盟委員會科學政策小組組長、開放科學項目負責人勒內·尚伯格（ReneSchomberg）首次明確提出負責任創新的定義：“它是一個透明的互動過程，旨在通過社會各方與創新者的互涉與反饋，確保創新過程及其成果在倫理可接受性、可持續性與社會接受度方面符合社會的普遍期望，從而確保科學技術進步能夠有效嵌入社會并服務于公共福祉。”[7]與傳統的技術中立性（Technological Neu-trality）觀點相異，負責任創新理念認為技術并非中立的工具，其承載了開發者、使用者與社會的倫理價值。在GenAI技術背景下，負責任創新要求技術開發者在推動創新之際，必須前瞻性地預見技術可能帶來的社會、倫理及環境影響，并通過風險預見（RiskPrediction）與預防原則（PrecautionaryPrinciple）積極應對潛在的不良影響，確保技術創新能夠為公眾與社會帶來正向效益。

與負責任創新相關的理論框架中，比較有代表性的是英國學者理查德·歐文（RichardOwen）提出的可持續集體承諾模型（SustainableCollectiveCommitmentModel），此模型涵蓋4個關鍵維度：（1）前瞻性（Anticipation），即要求技術開發者應在技術創新初期進行系統性的倫理風險評估，預測并防范可能出現的負面后果。例如，在GenAI技術設計階段，開發者須考量生成內容可能涉及的倫理問題，如虛假信息傳播、隱私泄露以及歧視性內容的產生等，這要求開發者具有深刻的倫理敏感性，提前識別并規避可能的倫理風險[8]。（2）包容性（Inclusiveness），即強調多個利益相關者的參與，認為技術設計不應僅為技術人員獨擅，而應廣納用戶、政策制定者及社會公眾的意見與需求，保障技術創新的公平性與透明度。在GenAI技術應用中，開發者應確保技術對不同社會群體的平等影響，避免任何形式的不正當偏見或排斥性影響。（3）慎議性（Deliberation），即要求技術開發者在創新過程中持續自我反思，審視技術設計與應用可能帶來的社會效應。對于GenAI技術，尤其是其自動生成內容的能力，可能會在應用中偏離開發者的初衷，導致無法預見的倫理問題。因此，開發者必須持續反思并調整技術策略，以應對新興倫理挑戰[9]。（4）響應性（Responsiveness），即負責任設計的過程是否響應社會需求，此過程的組織是否能夠應對新的挑戰、見解與新出現的突發事件。總的來說，技術開發者應確保創新過程能夠動態適應社會變化，并以道德合規的方式進行技術實現與應用，從而最大程度地減少潛在風險并抓住機遇。這四個維度緊密關聯于技術創新過程中的責任承擔與倫理考量，要求技術開發者在推動技術創新的同時，審慎且動態地平衡創新、責任與倫理之間的張力。因此，負責任創新不僅是技術倫理的延伸，亦是對創新過程中責任歸屬問題的深刻反思與實踐，其關乎技術創新活動對社會整體福祉的貢獻與風險的平衡，涉及如何在社會、法律與倫理層面界定技術創新的正當性和可接受性。

（二）責任倫理場域的多元性與共存性

倫理問題的本質在于個體依賴其“良心”對行為進行自我規范，然而在研究過程中，單純的技術難題并非唯一挑戰，更深層次的議題來自責任倫理的困境與沖突。馬克思·韋伯（MaxWeber）于1919年提出的“責任倫理\"（EthicsofResponsibili-ty）是一種未來導向的、前瞻性的、實現責任的倫理學，強調實踐中的責任履行與行為動機的合規性，并且以謹慎和負責任的態度對未來行為的后果進行評估[10]。其源于多種哲學流派的思考，包括馬丁·海德格爾（MartinHeidegger）的技術批判理論、尤爾根·哈貝馬斯（JurgenHabermas）的交往行為理論以及艾曼紐爾·列維納斯（EmmanuelLevi-nas）的“他者倫理”等。這些思想都強調技術與社會之間的互動關系，認為技術的每次創新與應用都會對社會造成影響。而在GenAI技術背景下，責任倫理正要求技術開發者、使用者與社會共同承擔對“他者”的責任，特別是對受技術影響的群體與未來世代的責任。責任倫理的“多元共存”場域包含兩種責任關系場景，即多元性和共存性。多元性涉及責任治理的多層次與責任主體的多樣化，表現為在不同社會層面和技術應用場景中，責任的分配與承擔呈現出多元化特征。共存性則強調責任倫理的時空動態性，指隨著技術與社會變遷，責任內涵、范疇及其履行方式的不斷演化與重構。

全球化進程日益加速。在跨國公司與國際合作中，技術創新往往跨越國界，進入復雜的倫理交流場域。責任倫理的多元性首先體現在法律差異與價值觀的碰撞上，不同文化對技術應用的倫理要求呈現顯著差異。例如，在隱私保護方面，歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）對個人數據保護要求甚為嚴格，強調個人數據隱私權，并對數據的收集、存儲與處理設立高標準的合規框架。而在美國，盡管《加州消費者隱私法案》（CCPA）等法規亦涵蓋數據保護，但整體隱私保護標準較為寬松，更多側重于促進創新與商業化應用，數據收集與使用的自由度較大。此外，在GenAI的創新設計過程中，責任倫理還要求技術開發者將多元利益主體的需求與期望納入考量。在多元利益場域內，技術開發者在扮演“設計者”角色的同時，亦需履行“協調者”的責任，調和企業、用戶、政府等利益主體的訴求。企業通常側重于技術的商業化效益與市場擴展，用戶關注其隱私保護與數據安全，而政府則希望通過法律與政策限制技術濫用。因此，責任倫理要求各方通過對話與協商達成共識，避免技術應用中的“道德沖突”與“倫理盲點”，從而實現對技術應用的多元責任共擔。

責任倫理的共存性要求技術開發者與決策者能夠超越自身文化局限，充分理解并尊重其他文化對技術倫理持有的多樣化觀點[11]。GenAI技術應根據不同文化的需求進行個性化設計與適配，確保其在全球范圍內的合法性與道德可接受性。在這方面，聯合國、OECD等國際組織與IEEE、W3C等行業聯盟發揮著重要作用，通過制訂全球性的倫理規范與技術標準，推動跨文化、跨地域的倫理共識。例如，聯合國教科文組織在2021年發布的《人工智能倫理問題建議書》中明確提出了全球范圍內對于人工智能技術應遵循的倫理原則，強調透明性、公平性、可解釋性與隱私保護等核心價值，為全球AI技術的負責任應用提供了重要倫理框架[12]此外，電氣電子工程師協會（IEEE）在《人工智能設計的倫理準則》（第2版）亦為技術開發者提供了具體實施指南，涵蓋數據使用、算法透明度、偏見防范等方面，幫助技術開發者設計更符合全球倫理規范的GenAI系統[13]。通過跨領域與跨文化的協作，責任倫理的實施得以深化，進而推動GenAI技術創新與倫理治理的相互融合，并為全球技術治理提供了更為穩固的理論與實踐基礎。

二、問題懸置：GenAI負責任創新設計的責任倫理困境

在智能生成時代的背景下，責任歸屬與技術影響的關系日益復雜。一方面，隨著技術自治性的提升，生成內容的創作與輸出已部分脫離人類的直接控制，致使責任主體漸趨模糊。另一方面，GenAI技術通過虛擬界面與用戶交互，其高度自動化與“無形性”特征使得用戶在實際操作中難以明確界定自身責任。同時，算法作為核心驅動力，通常呈現“黑箱”特性，其復雜的生成機制與不透明性使得責任追溯受阻。這些責任倫理問題的交織導致GenAI治理實踐中價值理性的衰退，負責任創新設計面臨多重倫理挑戰。

（一）技術自治促使責任主體消解

在語義理解上，技術自治（TechnologicalAutono-my）是指技術系統在執行任務時，具備獨立決策與執行的能力，這種自治能力廣泛應用于自然語言處理、自動化決策、智能控制等領域，使得系統能夠根據環境與需求自主行動[14]。隨著GenAI技術的勃興，技術自治已成為生成內容過程中不可忽視的關鍵特征。與傳統計算機程序和自動化工具不同，GenAI系統通過自主學習、模型優化與數據分析，能夠在無須人工干預的情況下自主決策，生成符合預定目標的內容。此類“自治”特性在提升技術效率與智能化水平的同時，亦引發責任主體界定的復雜化，甚至在某種程度上消解了傳統責任結構中清晰的主體邊界。

正如數字化時代的到來助推了傳統物理邊界解耦，GenAI系統內嵌的技術自治亦逐漸消解“開發者”與“使用者”這兩個傳統責任主體的界限，迫使我們重新審視責任歸屬。于往昔，技術責任的界定較為明晰，開發者與使用者分別承擔設計與應用過程中的責任。然而，在GenAI領域，技術系統的“自主行為”已超出開發者的前饋控制范疇，且在內容生成與決策過程中，技術系統與使用者之間的互動呈現出復雜的反饋關系。這種由算法與數據驅動的行為模式不再是簡單的線性指令執行，而是自適應、多層次的信息處理過程。舉例而言，若GenAI在生成新聞報道、廣告內容或社交媒體信息時，因訓練數據中的偏見或算法缺陷導致生成內容帶有誤導性或不公正性，此時，責任應由算法開發者、數據提供者還是使用者承擔？開發者可能辯解稱系統行為源于算法自主推理，而用戶則可能聲稱僅使用現有技術生成內容，并未直接干預算法行為。這種技術自治帶來的責任主體“消解”效應，對現有的法律與倫理框架提出了挑戰，亦對社會治理與道德規范提出新的要求。

進而論之，技術自治既是對技術操作的“自動化”賦權，亦隱含著對社會責任的再分配。當GenAI系統能夠自主生成內容，甚至在某些情形下超越人類的知識與判斷界限時，技術開發者是否應承擔“預見性責任”？具體而言，在技術設計初期，開發者是否應當識別并預防系統潛在的倫理風險與社會后果，并在系統架構中內置相應的倫理控制機制？若GenAI系統生成具有社會危害性質的內容，且該內容并未直接由開發者或使用者所干預，開發者與使用者是否應為系統的“自動生成”負責？在技術系統持續自我調整與優化的背景下，如何在推動生產力提升與創新發展的同時，明確責任主體在技術倫理中的界限，已成為亟須應對的社會性挑戰。

（二）虛擬界面引起責任意識模糊

在自然科學范疇內，“界面”通常指物體間的接觸面，或是不同系統及其構成要素間相互作用的連接節點[15]。隨著GenAI技術的迅速發展，虛擬界面逐漸成為人類與AI系統交互的主要途徑，使用者不再直接操控物理工具，而是通過虛擬界面，與具有高度智能化的算法系統進行交互，生成多種形式的內容。然而，虛擬界面所構建的“中介空間”使得行為主體的責任意識愈加模糊，使用者與技術系統之間的互動過程產生了顯著的倫理不確定性。更重要的是，虛擬界面的設計本身可能加劇了此種責任意識模糊化的趨勢。在GenAI系統中，使用者與智能系統的互動通常依賴于文本輸入和系統輸出進行，其行為被嵌套在復雜的算法運作之中。使用者可能將自己視為被動的工具使用者，而忽視在決策過程中所扮演的潛在角色。這種責任意識的模糊可能導致更廣泛的倫理和社會問題，甚至引發對GenAI技術濫用與失控的擔憂，

虛擬界面的設計常常強調其“去介質化”特征，即通過數字化、自動化與虛擬化的方式，模糊技術使用者與技術自身之間的傳統界限。尼古拉斯·卡爾（NicholasCarr）在《淺薄，互聯網如何毒化了我們的大腦》（The shallows，what the internet is doingtoourbrains）中指出：“數字技術創造的虛擬環境使得人與工具的界限消解，最終使得人類對技術結果的責任意識愈加模糊。”[16]虛擬界面將技術的運作隱蔽在看似簡單的交互界面之下，使用者在生成內容時往往難以理解算法的內部邏輯與決策過程。此外，虛擬界面的普及使得傳統物理空間中的倫理規范被移植到數字空間中，但由于虛擬界面中缺乏物理媒介的即時反饋，這種“去介質化”的特征導致使用者對其行為的責任倫理認識往往處于“可忽視”的狀態。例如，在生成特定內容時，使用者無法清晰感知其行為對社會或他人的潛在影響，虛擬界面通過去除物理界面和行為反饋，使得個體對自己行為的后果產生認知失調，從而導致責任意識的弱化。因此，虛擬界面的設計使得用戶行為的倫理后果變得不易感知或難以立即反映在其生活中，進而加劇對責任倫理意識的漠視。

設計是技術功能的優化，亦是責任倫理的塑造，虛擬界面的設計本身構成了技術責任的隱形預設。界面的直觀性、簡潔性與易用性往往引導使用者低估技術帶來的倫理風險，而這種設計上的“誘導”機制會削弱使用者對行為后果的反思與警覺。例如，GenAI系統中生成的內容可能涉及版權、隱私、歧視等敏感問題，但由于虛擬界面將這些問題隱藏在“生成”過程的背后，使用者未必能清晰意識到其行為的潛在倫理風險。責任的意義并非僅是對結果的承擔，更在于對行為背后動機與過程的思辨。因此，虛擬界面的設計本身可能成為技術責任模糊化的肇因，責任意識的缺失或弱化正是由這種設計所促成。

（三）算法黑箱加劇責任追溯難度

算法黑箱是指深度學習與機器訓練模型的內在不透明性，特別是在內容生成與推薦系統中，算法通過處理海量數據進行自我優化與決策，此過程對于外部使用者與開發者而言是隱秘的[17]。即便技術開發者可以通過某些方式追蹤算法行為軌跡，但這種解釋往往是模糊且不完整的，無法為使用者或社會公眾提供足夠的理解與信任。當GenAI系統生成的內容涉及誤導性信息、偏見或侵犯隱私時，由于無法清晰地回溯決策的來源，使用者和監管機構難以追溯責任源頭，無法明確是歸咎于算法本身、數據偏差，還是開發者在模型設計中的疏忽。托馬斯·霍布斯（ThomasHobbes）在《利維坦》（Le-viathan）中提出：“權力的行使必須具備可預測性和透明性，才能有效地維護社會秩序。”[18]然而，GenAI技術的黑箱效應剝奪了決策過程的可追溯性與透明度，使用者和社會公眾難以辨析與理解算法輸出的形成機制，當這些自動生成的內容引發歧視、錯誤信息等問題時，責任歸屬問題便成為“無解的困境”。

在社會層面，公眾對于GenAI生成內容的接受度與信任直接關聯于其背后的責任追溯機制，算法黑箱帶來的責任追溯難度加劇了公眾對GenAI技術的信任危機。當算法決策過程無法被有效理解時，公眾往往對技術的公正性與可靠性產生質疑。尤其是在涉及倫理、社會影響等敏感領域時，技術的不透明性加劇了公眾的焦慮與不安。例如，Deepfake基于生成對抗網絡（GAN）構建逼真的偽造視頻與音頻內容，此類GenAI技術被廣泛應用于娛樂和廣告行業，也被濫用來制造虛假新聞與信息、惡搞政治人物等。2024年，美國、印度等國家的政治選舉活動中，Deepfake視頻被用來偽造虛假言論和行動，極大地影響了公眾對政治人物的看法。在此類事件中，視頻的來源與內容真實性難以驗證，技術背后涉及的復雜算法模型，其決策邏輯與生成過程通常是不透明責任的，因此責任的追溯成為棘手問題。究竟是模型開發者、平臺運營方，還是技術使用者應為此負責？由于缺乏對算法生成過程的清晰解釋，這些問題往往難以定論。

算法黑箱的不透明性亦在法律與倫理層面引發滯后效應。現有法律框架主要是基于傳統技術操作與人工行為設計的，對于GenAI系統中的復雜決策過程缺乏有效應對機制。例如，在數據保護法和版權法等領域，如何界定由算法生成內容的“創作主體”？開發者是否應對算法生成的內容負責？這些問題在現有法律體系下缺乏明確的規定。特別是在跨國應用中，不同國家和地區的法律體系和倫理標準差異加劇了責任追溯的復雜性。在此種情境下，為應對責任追溯困境，增強算法的透明度與可解釋性，針對深度學習等復雜模型的決策過程進行可追溯性改進，成為解決責任追溯難題的關鍵路徑。

三、治理選擇：從發展負責任的GenAI到負責任地發展GenAI

GenAI的應用正誘發前述責任倫理危機，公眾對其自主決策可能帶來不可預測后果的擔憂日益加劇。為確保GenAI技術創新的有序推進，并最終服務于社會長遠福祉，從發展負責任的GenAI到負責任地發展GenAI刻不容緩。一方面，須在技術設計、開發、應用與迭代過程中，建立起清晰的倫理責任鏈，并通過多方治理模式確保各方利益和責任得到有效協調與落實。另一方面，在增強道德敏感性的基礎上，建立起持續的行為倫理引導機制，確保技術應用過程中的算法決策不偏離社會公正，防止技術濫用或帶有隱性偏見。最終，通過推進算法透明度與建立完善的倫理審查機制，確保GenAI技術的迭代和應用皆在倫理的引領下進行，真正實現負責任的技術創新。

（一）構建倫理責任鏈與多方治理模式

在GenAI的負責任創新設計中，伯納德·雷伯的倫理學思想為構建倫理責任鏈與多方治理模式提供了重要哲學基礎。雷伯強調“倫理反思”（EthicalReflection）與“情境性責任”（Situational

Responsibility），認為責任是多層次、情境化的，涵蓋技術生命周期的各階段，而非孤立主體的行為后果追溯[19]。基于此，GenAI的治理不再僅是單一主體的責任，而是涉及多方利益相關者的協同參與和責任共擔。構建倫理責任鏈意味著在技術的開發與應用過程中，從技術開發者到最終使用者，再到監管機構的各方主體，必須在各環節清晰界定其倫理責任，并通過互動機制形成動態的反饋與自我修正體系。此間，各方責任的界定與分擔必須根據不同情境靈活調整，避免機械地套用固定的倫理標準。例如，開發者負責預見技術可能帶來的倫理風險，確保技術設計遵循倫理原則并規避潛在危害。平臺作為技術應用載體，應當建立相應的內容審核機制，確保技術生成的內容符合社會倫理標準，避免虛假信息、惡意內容或技術濫用的傳播。用戶在使用過程中也應遵守倫理規范，避免技術帶來的負面后果。監管機構則應通過立法與政策制定對技術進行有效引導，確保技術發展與應用符合公共利益和社會道德要求。因此，GenAI技術系統的倫理責任鏈條并非靜態的責任歸屬，而是動態、協同的治理過程，涵蓋技術開發、應用、監管等各方面的互動與協作。

雷伯的倫理學強調責任的前瞻性，認為責任的承擔不應僅體現在事后追責，更應貫穿技術發展的全過程，包括事前預測、事中規范與事后修正的全過程倫理[20]。正因如此，GenAI責任倫理治理需要各方在全生命周期內進行持續的倫理審視與調整。在不同階段，各方主體的責任并非孤立存在，而是通過合作與共治來共同踐行，以實現技術創新與倫理規范的有機融合，并促進社會整體利益的最大化。長遠觀之，GenAI技術的倫理責任鏈需要在開發、應用和監管等獨立環節內得到落實，并根據全球化與多樣化的應用背景進行靈活調適。而技術多方治理模式的成功實施則依賴于倫理責任鏈的循環反饋，各方主體在履行倫理責任的過程中應當進行持續的反思和調整，及時識別技術應用中的新風險，并通過調整治理策略與優化治理結構來應對新的挑戰。此過程既是GenAI技術發展的反饋機制，亦是社會責任倫理價值漸趨內化并被技術生態系統所吸納的關鍵環節。通過這種循環反饋機制，GenAI責任倫理治理能夠在動態變化的技術環境中不斷適應、調整，并最終實現GenAI技術的負責任創新設計。

（二）增強道德敏感性與行為倫理引導

道德敏感性（MoralSensitivity），亦稱倫理敏感性，是個體在特定情境中識別與評估道德信息的能力，涉及行為可能對他人產生后果的覺察[21]。在GenAI領域，道德敏感性設計作為倫理認知的內在能力，要求技術開發者與使用者能夠在繁復的技術場景中及時識別并評估潛在的倫理風險，這種能力并不僅僅指向技術使用后果的表層反應，更強調在技術創新過程中的持續性倫理反思。具體而言，當GenAI技術生成的內容無意中侵犯他人版權、濫用個人數據或在傳播過程中造成信息失真時，若開發者與使用者缺乏足夠的道德敏感性，便可能低估這些潛在問題的嚴重性，進而造成不良后果。因此，在GenAI技術的設計階段，開發者應具備高度的道德敏感性，通過前瞻性的倫理評估，識別出技術應用中可能引發的倫理風險，并采取適當的技術措施予以規避。

于GenAI技術應用中，與增強道德敏感性緊密相連的關鍵因素是行為倫理引導。根據雷伯的“倫理引導”理論，行為倫理引導的內涵不僅強調多主體互動中的責任分擔，更著眼于全社會倫理文化的塑造與道德價值體系的建設[22]。隨著GenAI技術滲透至社會生活各層面，其帶來的倫理沖擊與社會影響愈加深遠。為確保技術能夠在符合倫理原則的軌道上健康發展，必須構建全方位的行為倫理引導機制，促使社會各方在技術應用和互動中主動內化道德規范，形成具有自我調節功能的倫理環境。一方面，社會成員對GenAI技術所攜倫理風險缺乏充分認知，導致技術使用中的潛在風險被忽視。因此，社會須通過教育與公共討論等途徑普及科技倫理知識，增強公眾對技術倫理問題的敏感性。這種文化建設的核心在于通過教育系統、媒體傳播、公共政策等渠道，培養公民的道德判斷力與社會責任感。通過提升社會整體的倫理覺悟，促使個體在使用GenAI技術時主動遵循倫理規范，進而形成良性互動的社會環境。另一方面，社會應當鼓勵制定既具有共識性又具備靈活性的倫理規范，確保技術的社會應用能夠在不斷變化的環境中靈活適應。在GenAI技術發展過程中，學術界、倫理委員會、公眾論壇等可以通過廣泛的社會討論與倫理審議評估新技術帶來的倫理影響，并提出相應的倫理建議與政策倡議。通過這種社會文化引導與倫理共治機制的構建，GenAI技術的行為倫理引導能夠超越個體技術設計和用戶行為的簡單規范，進而推動GenAI技術在復雜的社會環境中健康發展，并在守住倫理底線的同時，充分發揮其技術潛力與創新能力。

（三）推進算法透明度與倫理審查機制

在GenAI領域，責任的前提是“知情”，即公眾與利益相關者唯有深暗技術背后的決策過程與潛在影響時，責任倫理方能得以有效踐行[23]。技術的“黑箱”特性致使GenAI決策過程與內容生成方式缺乏清晰的公開性與可追溯性，這會導致責任歸屬的模糊性，公眾難以準確評估技術所攜帶的倫理風險。技術開發者須主動揭示算法的核心邏輯、數據使用范式以及潛在偏見，只有如此，利益相關者才能在充分知情的基礎上參與到倫理監督與評估中。通過這種責任“知情”，技術的潛在影響能夠被廣泛理解與監控，避免因不知情而產生的倫理危機。此外，GenAI生成內容受到數據偏見、算法設計或開發者選擇的影響，若未能公開或解釋此類潛在偏差，便會導致不公平、不公正甚至有害的社會后果。例如，GenAI生成的文本或圖像若基于不平衡的數據集或偏頗的價值觀，可能會強化性別、種族等方面的刻板印象。因此，技術的透明性不應局限于算法運行的表層，而應深入到其背后的倫理決策與數據治理中。通過對算法偏見與價值選擇的公開解釋，技術開發者方能提升系統的公正性和包容性，進而為公眾及利益相關方提供更明晰的倫理判斷依據。

雷伯強調技術發展的社會責任，并主張這種責任應貫穿整個技術生命周期。這意味著自技術開發初期至實際應用，再至技術迭代與反饋，須始終嵌入倫理審查與監管機制。倫理審查機制是對算法是否符合道德規范的檢視，亦是對其社會影響進行前瞻性評估的過程。通過獨立的倫理審查機構或跨領域的專家團隊，能夠在技術設計初期識別潛在的倫理風險，并在后續應用中進行持續監控。雷伯認為，技術的社會效益與負面影響不應由開發者單方面評估，須通過社會各界的參與與監督，確保技術創新服務于公共利益。此間，技術與社會的關系是動態互動的，技術創新不可避免地會引發新的倫理問題。因此，倫理審查機制的設計應當具有靈活性，能夠適應技術進步與社會需求的變化。從發展前景來看，GenAI技術的快速發展使得其應用場景不斷拓展，新的倫理挑戰也不斷涌現。若倫理審查機制僅囿于對現有技術的評估，則很難應對未來技術發展所帶來的新挑戰。由此可知，審查機制應當為動態的，能夠隨著技術和社會的演進而不斷更新其審查標準。例如，隨著GenAI在個性化推薦、情感操控與自動化決策中的應用愈加廣泛，倫理審查必須及時調整框架，考慮到如何避免技術帶來的社會認知偏差、道德責任模糊等問題。通過建立動態調整與反饋機制，倫理審查能夠更有效地應對新興技術的挑戰，確保GenAI技術在符合倫理標準的前提下進行創新，避免不可預見的負面后果

四、余論

GenAI技術產品正日漸滲透于人們日常生活及工作之中，成為現代社會不可忽視的重要組成部分。然而，當我們享受技術帶來的便捷與紅利的同時，亦面臨著潛藏的責任倫理風險與安全挑戰。故而，我們應當尋求一種深刻、富有啟發性且契合時代需求的責任倫理框架作為治理指引，對GenAI技術應用過程中的責任主體、技術風險與倫理規范進行系統性梳理與審視，以確保其發展路徑能夠切實回應社會的道德需求和公眾利益。這種新的責任倫理框架通過建立多方治理機制、加強算法透明度與行為倫理引導制度、推動倫理審查與規范制定等治理路徑，可有效地指引GenAI技術向更加負責任且可持續的方向發展。隨著技術的日益精進，GenAI技術將為全球科技創新提供強有力支撐，成為促進社會進步與文化認同的重要推手。而這一切的前提，是我們能夠以更加深刻與全面的視角審視并規范GenAI技術的應用，確保其在推動技術創新的同時，構建健康、可持續的技術生態系統。

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