王伟亮

　　【摘要】随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI伦理治理成为了一个亟待解决的重要问题。中国传统哲学思想中的多元协同理念对AI伦理治理有重要意义，其尊重多元、协同合作的核心价值观为解决AI技术引发的数据隐私泄露、算法偏见及责任归属等伦理问题提供了新视角。基于多元协同理念，通过采取构建多元伦理治理体系、加强伦理教育和培训、推动技术与伦理融合等实践措施，有助于平衡各方利益，确保AI技术的合规使用，提升公众对AI技术的信任度，为构建公正、透明、可持续的AI治理体系提供有力支撑。

　　【关键词】多元协同；传统哲学思想；人工智能；伦理治理

　　人工智能（AI）技术的迅猛发展已经在诸多领域展现出强大的应用潜力，从智能制造到智慧医疗，从自动驾驶到智能家居，AI技术正日益渗透到我们生活的方方面面，极大地推动了社会的进步和发展。随着AI技术的广泛应用，也带来了一系列伦理问题，如数据隐私泄露、算法决策偏见、责任归属模糊等，引发全球范围内的广泛关注和深入讨论。

　　多元协同理念作为源远流长的中国传统哲学思想之一，对后世有深远影响。在当今急需加强人工智能伦理治理的背景下，探究多元协同理念对AI伦理治理的启示，不仅具有深远的理论意义，更有着迫切的现实需求。

　　一、人工智能伦理治理的现状与问题

　　（一）人工智能伦理治理的现状

　　随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的广泛应用引发了诸多伦理问题，促使全球范围内对AI伦理治理的关注度日益提升。为了应对这些问题，各国政府、国际组织以及企业已经积极行动起来，制定并实施了一系列针对AI伦理治理的政策和措施。

　　数据隐私保护方面，鉴于AI技术大量依赖个人数据进行学习和优化，保护个人隐私变得尤为重要。因此，相关政策法规要求企业在收集、存储和使用个人数据时，必须遵循严格的规定，确保用户的隐私权不受侵犯。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就为用户数据保护设定了高标准，违规者将面临严厉的处罚。

　　算法透明度方面，由于AI算法的复杂性，其决策过程往往难以被人类理解，从而引发公众对AI系统公平性和可信度的担忧。为了提高算法透明度，相关政策要求企业公开其AI系统的决策逻辑和依据，以便公众监督和评估。此外，一些研究机构和学术界也在积极探索可解释的AI技术，以增强AI系统的可理解性和可信度。

　　责任归属方面，AI技术的自主决策能力使得在出现问题时难以确定责任方。为了解决这一问题，相关政策法规对AI系统的开发者和使用者设定了明确的责任和义务。例如，开发者需要确保其AI系统符合伦理和法律要求，而使用者则需要对其使用的AI系统产生的后果负责。这些规定有助于明确责任归属，防止AI技术被滥用或误用。

　　除了上述三个方面外，全球范围内的AI伦理治理还涉及诸多其他议题，如AI技术的安全性、可控性以及人类价值观的保护等。这些议题同样需要政府、国际组织、企业和公众共同努力来寻求解决方案。

　　（二）人工智能伦理治理的主要问题

　　尽管全球范围内的AI伦理治理已经取得了一定的进展，但仍有几个核心问题亟待解决。

　　数据隐私问题是其中之一。大数据时代，数据被誉为“新时代的石油”，是AI技术发展的重要驱动力。然而，数据的收集、存储与利用过程中往往不可避免地触及到个人隐私。例如，智能家居设备可能会记录用户的日常生活习惯，而智能手机应用则可能追踪用户的地理位置和浏览习惯。这些信息在未经用户同意的情况下被收集并利用，无疑是对个人隐私的侵犯。因此，如何在推动AI技术发展的同时，确保个人隐私不被侵犯，成为了一个亟待解决的问题。

　　算法偏见问题同样不容忽视。AI系统的决策过程依赖于大量的数据和预设的算法。然而，如果数据来源存在偏见或算法设计不当，那么AI系统很可能会产生不公平的决策结果。例如，在某些招聘算法中，如果存在对某一性别的隐性偏见，那么这种偏见将会被算法放大，导致招聘过程中的性别歧视，不仅损害了受影响群体的利益，也削弱了AI系统的公信力和可靠性。

　　责任归属问题也是AI伦理治理中的重要一环。在AI技术的研发、部署和应用过程中，涉及多个主体，包括政府、企业、科研机构等。当AI系统出现问题或引发争议时，如何明确各方的责任归属是一个难题。例如，如果一辆自动驾驶汽车发生交通事故，应该追究汽车制造商的责任还是AI算法提供商的责任？或者是使用者的责任？这些问题的答案目前并不明确，需要进一步探讨和解决。

　　二、多元协同理念的内涵及意义

　　（一）多元协同理念的核心内涵

　　多元协同理念的核心在于强调对多元的尊重和和谐共生的追求。这一理念认为，宇宙间的一切事物，各自独特且相互关联，共同构成了一个复杂而和谐的整体。[1]多元协同理念下，多元性被视为一种宝贵的资源，而不是需要消除的差异。每一种元素，无论其在整体中的地位如何，都应得到平等的尊重和对待。这种对多元的尊重，不仅体现在对不同个体和群体的认可上，还体现在对各种不同观点和思想的接纳上。[2]

　　协同合作则是实现整体和谐的关键。多元协同理念认为，任何单一元素都无法脱离整体而单独存在，只有通过协同合作，才能实现整体的最优化。此种协同不仅要求各个元素之间的相互配合和协调，还要求在面对冲突和矛盾时，能够寻求共识和妥协，以达到整体的和谐与稳定。[3]

　　多元协同理念为解决复杂问题提供了新的思路。现代社会中，尤其是在人工智能等高科技领域，面临着越来越多的复杂问题和挑战。这些问题往往涉及到多个方面和多个利益相关者，需要我们从多元的角度出发，通过协同合作来寻求解决方案。多元协同理念正是这样一种全面而深入的视角和方法论，它可以帮助我们更好地理解和应对这些复杂问题。[4]

　　（二）多元协同对人工智能伦理治理的意义

　　人工智能伦理治理的领域中，多元协同理念的融入显示出了其独特的价值和意义，其核心理念——尊重多元与协同合作，为AI伦理治理提供了新的视角和解决路径。

　　尊重多元价值在AI伦理治理中尤为重要。人工智能的发展涉及众多利益主体，包括技术研发者、企业、政府、消费者等，各方对于AI的期望和需求不尽相同。此种情况下，尊重各方的多元价值，平衡不同利益主体的诉求，尤显关键。例如，在数据隐私保护的问题上，技术研发者可能更倾向于数据的自由流动以优化AI的功能，而消费者则更注重个人隐私的保护。多元协同理念的引入，启示我们在制定相关政策时，应充分考虑到各方的利益和需求，寻求一种能够平衡各方诉求的解决方案。

　　协同合作也是解决AI伦理问题的重要途径。面对复杂的AI伦理问题，单一主体的力量往往有限，需要各主体之间的协同合作才能形成有效的解决方案。例如，对于算法偏见问题，除了技术研发者的努力外，还需要政府、企业、社会组织等多方共同参与，通过制定相关法规和标准，推动算法的公平性和透明度。此种协同合作模式，正是多元协同理念的体现，可为AI伦理治理提供有力支持。

　　将多元协同理念融入AI伦理治理中，不仅有助于解决当前面临的伦理问题，还能推动构建更加公正、透明、可持续的AI治理体系。在该理念指导下，可以更加全面地审视AI技术的发展和应用，确保其在符合社会伦理规范的前提下，为人类社会的发展和进步作出更大的贡献。同时，也展现了中国传统文化在现代科技发展中的独特价值和意义。

　　三、多元协同理念在人工智能伦理治理中的实践路径

　　（一）构建多元伦理治理体系

　　在多元协同理念的指引下，可以构建一个多元伦理治理体系，以全面、系统地应对人工智能技术发展中的伦理问题。此一体系的构建不仅有助于平衡各方利益，还能推动人工智能技术的健康、可持续发展。

　　该体系的核心在于多元化参与和协同合作。政府、企业、科研机构、社会组织等各方主体应共同参与，形成合力。政府作为公共利益的代表，应制定相关政策和法规，明确各方责任和义务，为人工智能技术的发展提供法律保障。企业应积极履行社会责任，加强自律，确保人工智能技术的合理应用。科研机构应致力于研发更加先进、安全的人工智能技术，同时关注技术可能带来的伦理问题。社会组织则应发挥监督和倡导作用，推动社会各界对人工智能伦理问题的关注和解决。

　　除了多元化参与，该体系还应建立多元化的伦理标准和评估体系。由于人工智能技术应用的领域广泛，不同领域涉及的伦理问题也各不相同。因此，需要根据具体领域的特点和需求，制定相应的伦理标准和评估方法。由此不仅能更准确地评估人工智能技术的伦理风险，还能为各领域的技术应用提供更具针对性的指导。

　　在构建多元伦理治理体系的过程中，还应注重信息的公开和透明。通过加强信息披露和沟通，可以增进各方之间的信任和理解，为协同合作奠定坚实基础。同时，也应鼓励社会各界对人工智能伦理问题进行深入研究和探讨，以不断完善和优化治理体系。

　　总之，构建多元伦理治理体系是应对人工智能伦理问题的重要途径。通过多元化参与、协同合作以及建立多元化的伦理标准和评估体系，可以推动人工智能技术的健康、可持续发展，为社会的繁荣和进步贡献力量。

　　（二）加强伦理教育和培训

　　在人工智能伦理治理的过程中，伦理教育和培训的重要性不容忽视。通过系统的教育和培训，可以提升公众以及AI领域从业者对于伦理问题的敏感性和处理能力，从而确保AI技术的正向发展与社会效益的最大化。

　　对于公众而言，通过学校教育这一基础途径，可以将AI伦理的基本原则、可能出现的风险以及个人在其中的责任等内容融入课程之中。由此不仅能够提升学生的信息素养，使其能够在未来的生活和工作中更好地应对与AI相关的伦理挑战，还能培养学生成为具备高度责任感和道德观念的数字公民。

　　职业培训方面，特别是针对AI领域的从业人员，伦理教育和培训则显得更加关键。这些从业者直接参与AI系统的设计、开发和部署，其伦理素养将直接影响到AI技术的最终表现和社会影响。因此，应通过专业且系统的培训课程，加深其对AI伦理的理解，提升其在实践中运用伦理原则的能力。这样的培训可以包括案例分析、角色扮演、模拟决策等多种形式，以确保培训内容既有理论深度，又能紧密联系实际。

　　为了持续推动AI伦理教育的深入和发展，还可以建立相应的认证机制，对完成培训并达到一定标准的个人或团队进行认证。如此不仅能够为其职业生涯增添一份有力的证明，还能进一步激励更多人参与到AI伦理的学习和实践中来。

　　总之，加强伦理教育和培训是推动AI伦理治理的重要举措。通过这一途径，可以培养出既懂技术又懂伦理的复合型人才，为AI技术的健康发展和社会应用提供坚实的智力支持和人才保障。

　　（三）推动技术与伦理的融合

　　在人工智能技术的迅猛发展中，技术与伦理的融合显得愈发重要。此种融合不仅体现在将伦理原则和价值观深深植入到AI技术的设计和应用之中，更体现在利用AI技术本身来识别和解决伦理问题。

　　将伦理原则和价值观融入AI技术，是确保技术合规性和履行社会责任的关键。这意味着，在开发AI系统时，需要将诸如公正、透明、尊重隐私等伦理原则作为设计的基础。例如，在开发自动驾驶系统时，必须确保系统能够公正地对待所有道路使用者，不仅要考虑车内乘客的安全，也要保护行人和其他车辆的安全。同时，系统的决策过程应该是透明的，以便在发生事故时可以进行有效的审查。此外，AI系统在处理个人信息时，必须严格遵守隐私保护的原则，确保用户的个人数据不被滥用。

　　利用AI技术来解决伦理问题，是一个具有创新性的思路。AI技术具有强大的数据分析和预测能力，这使得它有可能在识别潜在的伦理风险方面发挥重要作用。例如，通过分析大数据，AI可以帮助我们发现可能存在的算法偏见，从而及时进行纠正。又如，在医疗领域，AI可以用于预测和评估新药或新疗法的伦理风险，以确保患者的安全和权益。

　　总之，推动技术与伦理的融合，是实现AI技术健康发展的重要途径。通过将伦理原则和价值观融入技术设计，以及利用AI技术来解决伦理问题，可以构建一个更加公正、透明、安全的AI环境，不仅有助于提升公众对AI技术的信任度，也将为AI技术的未来发展奠定坚实的基础。

　　四、结语

　　中国传统哲学思想中的多元协同理念为解决AI伦理问题提供了全新的视角和思路。在AI技术快速发展的今天，人类面临着数据隐私、算法偏见、责任归属等诸多伦理挑战。多元协同理念以其对多元价值的尊重和包容，为治理这些伦理问题时提供了新的思考方向，鼓励尊重各种元素的差异性和多样性，通过协同合作实现整体和谐，无疑为解决AI伦理问题提供了有力思想武器。

　　未来，应继续加强与其他文化传统的交流与对话，寻求在多元文化背景下共同应对AI伦理挑战的有效途径，同时持续关注AI技术的最新发展动态和前沿问题，及时调整和更新研究焦点和方法论框架。通过这些努力，必将推动AI伦理治理领域的不断发展和进步，为构建人类命运共同体贡献智慧和力量。

　　参考文献

　　[1] 李纪亮.数字赋能山东省中外合作办学政府治理的机制与实现路径研究[D].济南：山东财经大学，2024.

　　[2] 郑久良.人工智能时代算法新闻伦理治理范式研究[J].青年记者，2024（12上）.

　　[3] 段淳林，林泽锟.基于品牌叙事理论的中国故事体系建构与传播[J].新闻与传播评论 2018（5）.

　　[4] 卢迪，段世飞，胡科，李福华，陈熠舟.人工智能教育的全球治理：框架,挑战与变革[J].远程教育杂志，2020（11）.

　　（作者单位：山东政法学院传媒学院（文化艺术传播研究中心））