警惕生成式AI商业化的伦理风险

以大模型为(wèi)核心的(de)生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商业场景，但过程中所引发的伦理问题(wèntí)也日益凸显，特别是在算法“黑箱”、数据滥用、责任逃避等方面呈现出明显的市场(shìchǎng)驱动特征，亟须制度性治理，以应对新型技术性市场失灵。 笔者整理了商业化背景(bèijǐng)下，AIGC伦理风险的表现： ——数据(shùjù)要素产权尚不明晰，诱发数据滥采与技术“黑箱”。数据这一核心数字生产要素尚未实现明确(míngquè)的确权与合理定价机制，平台企业可通过模糊授权、跨平台(kuàpíngtái)抓取等手段低成本攫取用户数据，而用户对数据缺乏掌控权。在此结构性不对称(duìchèn)下，AIGC产品借助SaaS模式广泛嵌入业务流程，算法逻辑高度封闭不透明(tòumíng)，形成(xíngchéng)技术“黑箱”，用户在不知情的情况下被动贡献数据，知情权和(hé)选择权未能有效保障。 ——企业(qǐyè)治理结构相对滞后(zhìhòu)，加剧伦理边界退缩。部分(bùfèn)企业仍延续传统工业(gōngyè)逻辑，以利润与规模为导向，尚未将伦理治理充分纳入企业战略，或被边缘化、或流于形式。在(zài)商业化压力驱动下，一些企业选择在敏感领域应用AIGC技术，如用于深度伪造、情绪操控、消费诱导等，操控用户决策甚至影响公共认知，虽有短期收益，却破坏长期社会信任(xìnrèn)与伦理秩序。 ——监管(jiānguǎn)规则尚不完善(wánshàn)，导致治理空窗与责任真空。现有监管体系在权责划分、技术理解与执法手段上尚未能完全适应AIGC快速演进，使部分企业得以在监管盲区内推进业务。当生成(shēngchéng)内容引发争议时，平台常以“技术中立”“非人为控制”为由规避责任，形成社会风险与经济利益(lìyì)失衡的局面，削弱了公众对治理机制(jīzhì)的信心。 ——算法训练机制存在偏差，固化偏见与价值(jiàzhí)错位。企业出于效率与经济性考虑，往往采用历史数据进行模型训练，若缺乏偏差控制机制，易导致算法输出固化偏见。在广告推荐、人才筛选(shāixuǎn)、信息(xìnxī)分发等环节中，这类偏差可能进一步强化标签(biāoqiān)化倾向，影响特定群体权益，甚至引发(yǐnfā)社会价值认知偏离。 ——社会(shèhuì)认知基础薄弱(jīchǔbóruò)，助推伦理风险外溢。多数用户对AIGC技术的工作原理及其潜在风险缺乏了解(liǎojiě)，难以识别虚假信息与潜在引导行为。教育、媒体与平台等多方未能形成合力推进伦理素养普及，使得公众(gōngzhòng)更易陷入误信误导，为AIGC滥用提供了低阻力(zǔlì)环境，风险迅速蔓延至公共舆论与认知安全层面。 那么，该(gāi)如何完善伦理风险治理制度设计，确保科技向善呢？ 笔者认为，破解AIGC商业化应用中的伦理风险困境，需要(xūyào)从产权制度、企业治理、监管体系、算法机制及公众素养等多维度入手(rùshǒu)，构建覆盖前中后全流程、点面结合(diǎnmiànjiéhé)的系统性治理架构，实现伦理风险的前瞻性预警与结构性(jiégòuxìng)缓释。 首先，建立(jiànlì)数据(shùjù)产权与定价(dìngjià)机制，破解数据滥采与技术“黑箱”。应加快推动(tuīdòng)数据要素确权(quèquán)立法，明确数据的所有权、使用权和交易权边界，保障用户“数据知情—授权—撤回—追溯”的完整权利链条；建设统一的数据交易平台与明示定价机制，使用户能够主动管理和定价自身数据；推动平台披露算法运行机制或提供(tígōng)可解释性披露，并建立信息来源标注机制，提升AIGC运行的透明度与用户的感知能力。 其次，改革企业(qǐyè)治理(zhìlǐ)结构，嵌入伦理(lúnlǐ)责任与价值导向。建议将AI伦理治理纳入企业战略议题，设立算法伦理委员会与道德(dàodé)责任官，强化(huà)从组织结构层面对伦理的内嵌化管理；建立“技术伦理评估”前置机制，在产品设计和部署(bùshǔ)前进行伦理影响评估，确保价值取向合理(hélǐ)、安全边界明确；引入伦理审计制度，并将伦理实践纳入ESG绩效考核体系；鼓励头部平台发布伦理实践报告，形成行业示范效应，引导企业实现“向善创新”。 再次，强化跨部门协同监管，缩小治理(zhìlǐ)空窗与(yǔ)责任模糊地带。应(yīng)尽快建立跨部门监管协调机制，共同组成AIGC综合治理小组，统筹推进法规制定与执行落地；加快出台生成内容(nèiróng)识别、数据权属界定、算法责任归属等专项法规，明确平台(píngtái)在生成内容中的主体责任；对AIGC生成内容可(kě)设(shè)“可推定责任”原则，即平台无法证明无过错即需承担相应责任，防止企业借“算法自动生成”之名规避治理义务，建立事前预防、事中监管与事后问责相结合的全链条治理体系。 同时，完善训练数据(shùjù)治理规则，消解算法偏见与价值错位(cuòwèi)。应由权威第三方主导建立公共训练语料(yǔliào)库，提供多样、可信、经过审核的(de)语料资源供企业(qǐyè)使用，提升基础数据的伦理质量(zhìliàng)；强制企业披露训练数据来源、去偏技术及价值审核流程，并设立算法备案机制(jīzhì)，强化外部监督；推动企业在算法目标中引入公平性、多样性等多元指标，改变目前以“点击率”“停留时长”为主的单一商业导向，构建价值均衡的AIGC应用逻辑。 最后，还要(háiyào)提升公众数字素养，夯实共识型伦理(lúnlǐ)治理基础。应将AI伦理与(yǔ)算法素养教育纳入中小学与高校课程体系，支持媒体、行业协会与公益组织等社会力量参与AI伦理治理，通过设立“公众技术观察团”“伦理风险报告窗口”等方式，推动民间监督常态化；鼓励平台(píngtái)建立伦理科普与风险提示机制，对(duì)AIGC热点应用及时发布技术解读与伦理指引，缓解(huǎnjiě)公众焦虑，增强社会整体(zhěngtǐ)对AIGC的识别与防范能力。 生成式人工智能的(de)商业化(shāngyèhuà)应用，是技术进步与经济发展融合的重大机遇，亦是对伦理治理体系的严峻考验。唯有以系统治理理念统筹(tǒngchóu)发展与规范，强化制度设计与责任落实，方能在推动技术创新的同时守住伦理底线，培育安全、可(kě)持续、可信赖的数字经济生态。 （作者：李大元系(xì)中南大学商学院(shāngxuéyuàn)教授，苏亚系中南大学商学院博士研究生）