人工智能（AI）技术快速发展，深度赋能千行百业，由此带来的算法歧视、深度伪造等伦理风险也愈加凸显。工业和信息化部等十部门近日联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（下称《办法》）杠杆配资划不划算，为我国AI科技伦理审查与服务工作提供了明确指引。
工信部有关负责人表示，加强AI科技伦理治理，是坚守科技向善、筑牢科技安全底线、保障产业高质量发展的必然要求。在此背景下，出台《办法》，既是对科技伦理治理要求的具体落地，也是推动AI产业创新发展、促进负责任创新的现实需要。
盘古智库高级研究员吴琦对第一财经表示，作为我国首部针对AI科技伦理审查的专项规定，《办法》立足AI技术和产业特点，对审查适用范围、实施主体、工作程序、服务促进和监督管理等作出系统规定，旨在推动AI从原则倡导走向制度化、全链条的伦理治理，对于AI规范健康发展具有重要意义。
完善AI治理
随着AI赋能千行百业，AI治理越发受到重视。今年政府工作报告明确提出“完善AI治理”，全国人大常委会工作报告也提出“加强AI领域立法研究”。
早在2022年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强科技伦理治理的意见》，对科技伦理治理作出顶层设计和系统部署；2023年9月，科技部等十部门联合印发《科技伦理审查办法（试行）》，对科技伦理审查主体、审查程序作出具体规定；2024年7月，党的二十届三中全会再次强调“加强科技伦理治理”。
吴琦分析，AI发展应用的同时，也带来了科技伦理等负外部性问题，比如隐私与数据滥用、算法偏见与歧视、深度伪造与信息操纵、劳动替代与人类主体性危机等。目前国际上已形成一些共识性框架，比如OECD的AI原则、中国《新一代AI伦理规范》等。
《办法》在遵循通用规定的前提下，立足AI技术特征与伦理原则，在适用范围、申请材料、审查重点、简易程序适用等方面作了针对性完善与细化，更贴合AI科技伦理审查实际需要。
清华大学公共管理学院教授、AI国际治理研究院副院长梁正强调，要处理好发展和安全的关系，坚持分类分级监管与包容审慎创新并行的治理思路，进一步增强治理能力，完善治理体系，提高治理水平。在激励创新与包容失败中，实施包容审慎的监管模式，让AI这一新兴产业成长为明天的支柱产业。
明确伦理审查细则
AI科技伦理治理是AI治理的重要组成部分，主要包括增进人类福祉、公平公正、可控可信、透明可解释、责任可追溯、隐私保护等内涵。
《办法》所适用的AI科技活动是指在我国境内开展的，可能在人的尊严、公共秩序、生命健康、生态环境、可持续发展等方面带来科技伦理风险挑战的AI科学研究、技术开发等活动，以及依据法律、行政法规和国家有关规定需进行AI科技伦理审查的其他科技活动。
《办法》结合AI科技活动特点，明确了申请与受理、一般程序、简易程序、专家复核程序、应急程序等不同程序要求。
根据《办法》，委员会或服务中心重点围绕人类福祉、公平公正、可控可信、透明可解释、责任可追溯、隐私保护等方面开展伦理审查。同时，权威股票配资，多空杠杆，股票配资公司，交易服务还需要关注参与科技活动的科技人员资质等是否符合相关要求，拟开展的科技活动是否具有科学价值和社会价值，科技活动的风险受益是否合理，伦理风险控制方案及应急预案是否科学恰当、具有可操作性等。
《办法》明确，需要开展专家复核的AI科技活动主要包括三类：对人类主观行为、心理情绪和生命健康等具有较强影响的人机融合系统的研发；具有舆论社会动员能力和社会意识引导能力的算法模型、应用程序及系统的研发；面向存在安全、人身健康风险等场景的、具有高度自主能力的自动化决策系统的研发。
《办法》专门设立第二章“服务与促进”，围绕标准建设、促进服务、鼓励创新、宣传教育、人才培养五个方面制定务实举措，精准破解当前AI企业伦理治理中存在的技术手段不足、标准规范不完善、治理工具匮乏等问题。
梁正认为，AI向生产生活各环节各领域深入渗透，其治理不能脱离行业属性。针对不同行业制定精细化监管举措，并设立不可逾越的底线，在医疗、金融、交通等重要领域，要将AI安全风险防控与现行法律法规深度融合，在筑牢底线的基础上推动健康发展。
《办法》鼓励高等学校、科研机构、医疗卫生机构、企业和科技类社会团体等参与AI科技伦理标准制定，凝聚行业共识，完善标准体系。推进AI科技伦理服务体系建设，强化风险监测预警、检测评估、认证、咨询等服务供给，加大对中小微企业AI科技伦理审查的支持和服务力度，降低企业合规成本。支持AI科技伦理审查技术创新，鼓励企业运用技术手段防范伦理风险。
工业和信息化领域科技伦理专家委员会主任委员魏一鸣表示，具有深厚技术实力的企业、高校和科研机构，应主动承担起研发科技伦理治理“硬科技”的使命，加强AI伦理治理技术研发与工具创新。聚焦可解释AI、算法公平性监测、深度伪造鉴别等关键技术开展专项攻关，为伦理审查提供技术工具。通过研发实用的伦理评估工具、风险模拟平台和算法审计系统，将抽象的伦理原则转化为可量化、可操作、可嵌入工程流程的技术指标与解决方案，推动伦理治理技术化、工程化。
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祝嫣然
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