警惕生成式AI商业化的伦理风险

以大模型为核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商业场景，但过程中所引发的伦理(lúnlǐ)问题也日益凸显，特别(tèbié)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驱动(qūdòng)特征，亟须制度性治理，以应对新型技术性市场失灵(shīlíng)。 笔者整理(zhěnglǐ)了商业化背景下，AIGC伦理风险的表现： ——数据要素(yàosù)产权(quán)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(shàngwèi)实现明确的确权与合理定价机制，平台(píngtái)企业可通过模糊(móhú)授权、跨平台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。在此结构性不对称下，AIGC产品借助SaaS模式广泛嵌入业务流程，算法逻辑(luójí)高度封闭不透明，形成技术“黑箱”，用户在不知情的情况(qíngkuàng)下被动贡献数据，知情权和选择权未能有效保障。 ——企业(qǐyè)(qǐyè)治理结构相对滞后(zhìhòu)，加剧伦理边界退缩。部分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(liúyúxíngshì)。在商业化压力驱动下，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(cāokòng)、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与伦理秩序。 ——监管规则尚不完善(wánshàn)，导致治理(zhìlǐ)空窗与责任真空。现有监管体系在权责划分、技术(jìshù)理解与执法手段上尚未能完全(wánquán)适应(shìyìng)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失衡的局面，削弱了公众对治理机制的信心。 ——算法训练(xùnliàn)机制(jīzhì)存在偏差，固化偏见与价值错位(cuòwèi)。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、信息分发等环节中，这类(lèi)偏差可能进一步强化标签化倾向，影响特定群体权益，甚至引发社会价值认知(rènzhī)偏离。 ——社会认知基础薄弱，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(le)解，难以识别虚假信息与潜在引导行为。教育、媒体与平台等(děng)多方未能形成合力推进伦理素养普及，使得公众(gōngzhòng)更易(yì)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，该如何(rúhé)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(yìngyòng)中的(de)伦理风险困境，需要从产权制度、企业治理、监管体系、算法机制及公众素养等多维度入手，构建(gòujiàn)覆盖前中后全流程、点面结合的系统性治理架构，实现伦理风险的前瞻性预警(yùjǐng)与结构性缓释。 首先(shǒuxiān)，建立数据(shùjù)产权与定价机制，破解数据滥采与技术“黑箱”。应(yīng)加快推动数据要素确权立法，明确数据的(de)所有权、使用权和(hé)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(píngtái)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，改革企业治理结构(jiégòu)，嵌入伦理责任与价值(jiàzhí)导向。建议将AI伦理治理纳入企业战略(zhànlüè)议题，设立算法伦理委员会与道德责任官，强化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，在产品设计和部署前进行伦理影响评估，确保价值取向(qǔxiàng)合理、安全边界明确；引入伦理审计制度，并将伦理实践(shíjiàn)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(hángyè)示范(shìfàn)效应，引导企业实现“向善创新”。 再次，强化跨部门协同监管(jiānguǎn)，缩小治理空窗与责任模糊地带。应尽快建立跨部门监管协调(xiétiáo)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；加快出台生成内容识别、数据权属界定、算法(suànfǎ)责任归属等(děng)专项法规，明确平台在生成内容中的主体责任；对(duì)AIGC生成内容可设“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(liàntiáo)治理体系(tǐxì)。 同时，完善训练数据(shùjù)治理规则，消解算法偏见(piānjiàn)与价值错位。应由权威第三方主导建立公共训练语料库(yǔliàokù)，提供多样、可信、经过审核的语料资源供企业使用，提升基础数据的伦理质量；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(zài)算法目标中引入公平性、多样性等多元(duōyuán)指标，改变目前以“点击率”“停留时长”为主的单一商业(shāngyè)导向，构建价值均衡的AIGC应用逻辑。 最后，还要提升公众数字素养，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(hángyèxiéhuì)与公益组织等(děng)社会力量参与(cānyù)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；鼓励平台建立伦理科普(kēpǔ)与风险提示机制，对(duì)AIGC热点应用及时发布(fābù)技术解读与伦理指引，缓解公众焦虑，增强社会整体对AIGC的识别与防范能力。 生成式人工智能的(de)商业化应用，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(yánjùnkǎoyàn)。唯有以系统治理理念(lǐniàn)统筹发展与规范，强化制度设计与责任落实，方能在推动技术创新(jìshùchuàngxīn)的同时守住伦理底线，培育安全、可持续、可信赖的数字经济生态。 （作者：李大元系中南大学(zhōngnándàxué)商学院(shāngxuéyuàn)教授，苏亚系中南大学商学院博士研究生）