筆者整理了商業(yè)化背景下,AIGC倫理風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn):
——數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)尚不明晰,誘發(fā)數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。數(shù)據(jù)這一核心數(shù)字生產(chǎn)要素尚未實(shí)現(xiàn)明確的確權(quán)與合理定價(jià)機(jī)制,平臺(tái)企業(yè)可通過模糊授權(quán)、跨平臺(tái)抓取等手段低成本攫取用戶數(shù)據(jù),而用戶對(duì)數(shù)據(jù)缺乏掌控權(quán)。在此結(jié)構(gòu)性不對(duì)稱下,AIGC產(chǎn)品借助SaaS模式廣泛嵌入業(yè)務(wù)流程,算法邏輯高度封閉不透明,形成技術(shù)“黑箱”,用戶在不知情的情況下被動(dòng)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù),知情權(quán)和選擇權(quán)未能有效保障。
——企業(yè)治理結(jié)構(gòu)相對(duì)滯后,加劇倫理邊界退縮。部分企業(yè)仍延續(xù)傳統(tǒng)工業(yè)邏輯,以利潤(rùn)與規(guī)模為導(dǎo)向,尚未將倫理治理充分納入企業(yè)戰(zhàn)略,或被邊緣化、或流于形式。在商業(yè)化壓力驅(qū)動(dòng)下,一些企業(yè)選擇在敏感領(lǐng)域應(yīng)用AIGC技術(shù),如用于深度偽造、情緒操控、消費(fèi)誘導(dǎo)等,操控用戶決策甚至影響公共認(rèn)知,雖有短期收益,卻破壞長(zhǎng)期社會(huì)信任與倫理秩序。
——監(jiān)管規(guī)則尚不完善,導(dǎo)致治理空窗與責(zé)任真空?,F(xiàn)有監(jiān)管體系在權(quán)責(zé)劃分、技術(shù)理解與執(zhí)法手段上尚未能完全適應(yīng)AIGC快速演進(jìn),使部分企業(yè)得以在監(jiān)管盲區(qū)內(nèi)推進(jìn)業(yè)務(wù)。當(dāng)生成內(nèi)容引發(fā)爭(zhēng)議時(shí),平臺(tái)常以“技術(shù)中立”“非人為控制”為由規(guī)避責(zé)任,形成社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)利益失衡的局面,削弱了公眾對(duì)治理機(jī)制的信心。
——算法訓(xùn)練機(jī)制存在偏差,固化偏見與價(jià)值錯(cuò)位。企業(yè)出于效率與經(jīng)濟(jì)性考慮,往往采用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,若缺乏偏差控制機(jī)制,易導(dǎo)致算法輸出固化偏見。在廣告推薦、人才篩選、信息分發(fā)等環(huán)節(jié)中,這類偏差可能進(jìn)一步強(qiáng)化標(biāo)簽化傾向,影響特定群體權(quán)益,甚至引發(fā)社會(huì)價(jià)值認(rèn)知偏離。
——社會(huì)認(rèn)知基礎(chǔ)薄弱,助推倫理風(fēng)險(xiǎn)外溢。多數(shù)用戶對(duì)AIGC技術(shù)的工作原理及其潛在風(fēng)險(xiǎn)缺乏了解,難以識(shí)別虛假信息與潛在引導(dǎo)行為。教育、媒體與平臺(tái)等多方未能形成合力推進(jìn)倫理素養(yǎng)普及,使得公眾更易陷入誤信誤導(dǎo),為AIGC濫用提供了低阻力環(huán)境,風(fēng)險(xiǎn)迅速蔓延至公共輿論與認(rèn)知安全層面。
那么,該如何完善倫理風(fēng)險(xiǎn)治理制度設(shè)計(jì),確??萍枷蛏颇??
筆者認(rèn)為,破解AIGC商業(yè)化應(yīng)用中的倫理風(fēng)險(xiǎn)困境,需要從產(chǎn)權(quán)制度、企業(yè)治理、監(jiān)管體系、算法機(jī)制及公眾素養(yǎng)等多維度入手,構(gòu)建覆蓋前中后全流程、點(diǎn)面結(jié)合的系統(tǒng)性治理架構(gòu),實(shí)現(xiàn)倫理風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性預(yù)警與結(jié)構(gòu)性緩釋。
首先,建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)與定價(jià)機(jī)制,破解數(shù)據(jù)濫采與技術(shù)“黑箱”。應(yīng)加快推動(dòng)數(shù)據(jù)要素確權(quán)立法,明確數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)和交易權(quán)邊界,保障用戶“數(shù)據(jù)知情—授權(quán)—撤回—追溯”的完整權(quán)利鏈條;建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)與明示定價(jià)機(jī)制,使用戶能夠主動(dòng)管理和定價(jià)自身數(shù)據(jù);推動(dòng)平臺(tái)披露算法運(yùn)行機(jī)制或提供可解釋性披露,并建立信息來源標(biāo)注機(jī)制,提升AIGC運(yùn)行的透明度與用戶的感知能力。
其次,改革企業(yè)治理結(jié)構(gòu),嵌入倫理責(zé)任與價(jià)值導(dǎo)向。建議將AI倫理治理納入企業(yè)戰(zhàn)略議題,設(shè)立算法倫理委員會(huì)與道德責(zé)任官,強(qiáng)化從組織結(jié)構(gòu)層面對(duì)倫理的內(nèi)嵌化管理;建立“技術(shù)倫理評(píng)估”前置機(jī)制,在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和部署前進(jìn)行倫理影響評(píng)估,確保價(jià)值取向合理、安全邊界明確;引入倫理審計(jì)制度,并將倫理實(shí)踐納入ESG績(jī)效考核體系;鼓勵(lì)頭部平臺(tái)發(fā)布倫理實(shí)踐報(bào)告,形成行業(yè)示范效應(yīng),引導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“向善創(chuàng)新”。
再次,強(qiáng)化跨部門協(xié)同監(jiān)管,縮小治理空窗與責(zé)任模糊地帶。應(yīng)盡快建立跨部門監(jiān)管協(xié)調(diào)機(jī)制,共同組成AIGC綜合治理小組,統(tǒng)籌推進(jìn)法規(guī)制定與執(zhí)行落地;加快出臺(tái)生成內(nèi)容識(shí)別、數(shù)據(jù)權(quán)屬界定、算法責(zé)任歸屬等專項(xiàng)法規(guī),明確平臺(tái)在生成內(nèi)容中的主體責(zé)任;對(duì)AIGC生成內(nèi)容可設(shè)“可推定責(zé)任”原則,即平臺(tái)無法證明無過錯(cuò)即需承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任,防止企業(yè)借“算法自動(dòng)生成”之名規(guī)避治理義務(wù),建立事前預(yù)防、事中監(jiān)管與事后問責(zé)相結(jié)合的全鏈條治理體系。
同時(shí),完善訓(xùn)練數(shù)據(jù)治理規(guī)則,消解算法偏見與價(jià)值錯(cuò)位。應(yīng)由權(quán)威第三方主導(dǎo)建立公共訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù),提供多樣、可信、經(jīng)過審核的語(yǔ)料資源供企業(yè)使用,提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的倫理質(zhì)量;強(qiáng)制企業(yè)披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源、去偏技術(shù)及價(jià)值審核流程,并設(shè)立算法備案機(jī)制,強(qiáng)化外部監(jiān)督;推動(dòng)企業(yè)在算法目標(biāo)中引入公平性、多樣性等多元指標(biāo),改變目前以“點(diǎn)擊率”“停留時(shí)長(zhǎng)”為主的單一商業(yè)導(dǎo)向,構(gòu)建價(jià)值均衡的AIGC應(yīng)用邏輯。
最后,還要提升公眾數(shù)字素養(yǎng),夯實(shí)共識(shí)型倫理治理基礎(chǔ)。應(yīng)將AI倫理與算法素養(yǎng)教育納入中小學(xué)與高校課程體系,支持媒體、行業(yè)協(xié)會(huì)與公益組織等社會(huì)力量參與AI倫理治理,通過設(shè)立“公眾技術(shù)觀察團(tuán)”“倫理風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告窗口”等方式,推動(dòng)民間監(jiān)督常態(tài)化;鼓勵(lì)平臺(tái)建立倫理科普與風(fēng)險(xiǎn)提示機(jī)制,對(duì)AIGC熱點(diǎn)應(yīng)用及時(shí)發(fā)布技術(shù)解讀與倫理指引,緩解公眾焦慮,增強(qiáng)社會(huì)整體對(duì)AIGC的識(shí)別與防范能力。
生成式人工智能的商業(yè)化應(yīng)用,是技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展融合的重大機(jī)遇,亦是對(duì)倫理治理體系的嚴(yán)峻考驗(yàn)。唯有以系統(tǒng)治理理念統(tǒng)籌發(fā)展與規(guī)范,強(qiáng)化制度設(shè)計(jì)與責(zé)任落實(shí),方能在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)守住倫理底線,培育安全、可持續(xù)、可信賴的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)。
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