孙靖鑫

当前，人工智能正以前所未有的速度重塑社会运行方式。从算法推荐到智能决策，从自动驾驶到辅助诊疗，技术不断进入资源配置和行为引导的关键环节，在显著提升效率的同时，也带来算法失范、数据滥用、深度伪造等一系列新风险。在这一过程中，技术越来越强调效率优先，但相应的规范和约束却没有及时跟上，“能做什么”和“该不该做”之间的矛盾日益突出。在这样的背景下，由工业和信息化部等十部门联合印发的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（以下简称《办法》）出台，从制度层面对这一问题作出回应。其核心意义，不仅在于规范技术行为，更在于将公平、安全、责任等价值要求嵌入技术运行全过程，引导人工智能发展始终处于可控、有序的轨道之中。

坚持价值引领 推动人工智能规范发展

随着技术不断发展，人工智能正在从辅助工具变成影响决策的重要力量。早期人工智能主要用于计算和信息处理，而随着大模型和深度学习的发展，其运行方式从机械执行转向自主判断生成，决策过程也由“人主导”逐步转向“人机协同”，甚至在部分场景中由算法主导。

这种变化不仅体现在效率提升上，更体现在对决策方式的改变。在信息平台上，算法决定用户能看到什么内容；在消费领域，推荐系统影响选择路径；在专业领域，智能系统也开始参与判断。技术正从提供参考走向影响甚至左右选择，人的主导作用在一定程度上被削弱。

在这一过程中，人工智能逐渐具备了对资源配置和行为选择产生持续影响的能力。与此同时，风险也在不断累积。例如，算法“黑箱”使决策难以解释，潜在偏差不易发现；平台传播放大问题影响；深度伪造技术可能冲击社会信任基础。这表明，如果只强调效率而忽视规范，技术发展就可能偏离轨道，积累系统性风险。

强化制度约束 推动价值要求嵌入技术全过程

技术可以解决“怎么做”，但无法回答“该不该做”。一旦缺乏价值约束，技术就可能突破边界。因此，仅靠技术自身发展或市场调节，难以实现有效治理。

《办法》的关键作用在于通过制度把价值要求落到实处。一方面，通过明确伦理原则和审查标准，将公平、安全、责任等要求转化为具体规则，让抽象原则变成可以执行的规范；另一方面，将伦理审查提前到研发和应用初期，把风险识别从出事之后前移到问题发生之前。

通过建立伦理委员会、完善服务体系和跟踪审查机制，把伦理要求纳入组织日常运行，使其不再依赖个人自觉，而是成为稳定运行的制度安排。例如，针对高风险的人工智能应用，先在可控环境里进行测试，同时对系统的每一步操作进行记录和监督，这样就能实现全过程可监控、出了问题也能追溯责任。从根本上看，就是通过制度把“该不该做”的问题贯穿到技术发展的每一个环节。

强化协同治理 促进发展与规范良性互动

需要看到，人工智能治理并不是简单限制技术发展，而是在更高层面实现发展与规范的协调统一。效率和创新是技术进步的重要动力，而规范和边界则是技术健康发展的前提。

《办法》的制度设计正体现出这一思路：一方面，通过伦理审查和风险控制，防止技术无序扩张；另一方面，通过服务体系和技术支持，降低合规成本，保障创新活力。在制度约束下，发展与规范不再对立，而是相互促进、相互支撑。例如，第五条明确提出“加大对中小微企业人工智能科技伦理审查的支持和服务力度”。这就是在降低企业守规矩的难度和成本，不让繁琐的流程拖垮创新的脚步，在技术伦理审查的同时，加大服务力度。这一制度安排体现了一种新的治理逻辑：既鼓励技术进步，又守住安全底线，使人工智能在可控范围内释放潜力。

立足黑龙江发展实际，应以《办法》实施为契机，在推进数字经济发展的同时同步提升伦理治理能力。围绕重点应用场景完善审查与服务机制，提高风险识别和防控水平；加强人才培养和技术支撑，把伦理要求融入创新全过程，在守住安全底线的前提下释放技术潜能，以规范促进发展、以治理保障创新，推动人工智能更好服务区域高质量发展。

【作者单位：中共哈尔滨市委党校（哈尔滨市行政学院）】