本书对人工智能重点领域及伦理风险的判断始于2020年，而随着2023年大模型、生成式人工智能快速发展，人工智能产生了由单一模态向多模态、由判别式模型向生成式模型的生产范式变革，伦理风险也在不断变化，引发了人类信任危机、知识生产机制重塑、权威生成机制瓦解等深层次社会伦理问题。课题组将在本研究提出的伦理风险评估框架基础上，继续强化人工智能伦理风险研判及监测预警机制研究，着力构建人工智能风险等级体系，推动包容审慎敏捷的人工智能伦理治理。
当前，新一代人工智能技术应用不断加速，从改善医疗诊断、提高生活质量，到改变工作模式和娱乐方式，渗透到我们生活的各个领域。然而，在促进经济社会发展的同时，人工智能也引发了主体责任不清、算法歧视、隐私侵犯等伦理问题，伦理风险研究已成为人工智能技术研发和应用的焦点议题。特别是在机器视觉、个性化算法、自动驾驶汽车和服务机器人等人工智能广泛应用的重点领域，已产生房地产商滥用面部识别系统、外卖骑手被算法困住、自动驾驶汽车失控撞人、机器人诱导自杀等亟须解决的伦理问题。人工智能伦理风险评估与应对策略研究，遵循识别风险、分析风险、评估风险和管理风险等步骤，旨在探讨和解决人工智能技术应用过程中可能引发的伦理问题。这些问题不仅关乎技术发展，更关乎社会公平、公正和人类福祉。
人们多以偏见、歧视、不受控等主观色彩较强的词语形容人工智能产生的伦理问题，这恰恰反映出伦理风险难以量化的特殊性。因此，开展人工智能伦理风险评估研究，识别人工智能伦理风险表现形式，探究风险生成机理，并在此基础上构建重点领域人工智能伦理风险评估框架与方法，系统评估重点领域的风险影响，可以帮助我们理解和评估人工智能技术对社会和个人产生的影响，有助于在平衡发展与安全的基础上更好地降低人工智能技术应用的负面效应，促进人工智能健康发展。
人工智能伦理风险是因人工智能技术研发应用带来的不确定性后果而产生的，存在人与机器、人与人、人与自然之间的负效应问题，当前主要存在人类自主决策受控、隐私侵犯、加剧社会偏见或歧视、破坏社会公平、事故责任归属不清或失当及破坏生态环境等6类伦理风险，风险源主要包括数据处理、算法开发、产品开发、部署使用、外部制度规范等5类因素。客观评估机器视觉、个性化算法、自动驾驶汽车和服务机器人4个重点领域的伦理风险等级，对深入推进人工智能伦理治理、有效防范和应对相关风险、保障技术创新发展尤为必要。
鉴于人工智能伦理风险与人的主观认知密切相关，且风险因素及后果难以直接量化，本研究构建了一套通用的人工智能伦理风险评估指标框架。采取两阶段评估思路，构建三级评估指标体系，运用定量与定性、主观与客观相结合的方法，实现对四大重点领域人工智能伦理风险的优先级评估，以及对各类风险源的分级评估，并针对4个领域的不同特点提出了伦理问题的解决措施。
对人工智能重点领域及伦理风险的判断始于2020年，而随着2023年大模型、生成式人工智能快速发展，人工智能产生了由单一模态向多模态、由判别式模型向生成式模型的生产范式变革，伦理风险也在不断变化，引发了信息污染、人类信任危机、知识生产机制重塑等社会伦理问题。未来，我们将继续强化人工智能伦理风险研判及监测预警机制研究，着力构建人工智能风险等级体系，推动包容、审慎、敏捷的人工智能伦理治理，从而确保人工智能的发展能够真正造福人类。
第一章 人工智能伦理风险理论基本廓清1
一、人工智能伦理风险研究述评1
二、人工智能伦理风险的3个分析维度及概念界定4
（一）人工智能伦理风险的3个分析维度4
（二）从风险到人工智能伦理风险概念基本廓清7
三、人工智能伦理风险表现形式10
（一）人类自主决策受控的风险11
（二）隐私侵犯的风险11
（三）加剧社会偏见或歧视的风险12
（四）事故责任归属不清或失当的风险13
（五）破坏社会公平的风险13
（六）破坏生态环境的风险14
四、人工智能伦理风险的生成机理15
（一）人工智能伦理风险要素的特殊性15
（二）人工智能伦理风险两大生成路径17
第二章 人工智能伦理风险评估框架的构建21
一、人工智能伦理风险两阶段评估的基本思路22
（一）评价内容22
（二）评价思路23
二、人工智能伦理风险评估指标体系的构建24
三、人工智能伦理风险评估方法的选择29
（一）风险评估方法的综述29
（二）伦理风险评估方法的综述32
（三）人工智能伦理风险评估方法的选择40
第三章 机器视觉领域人工智能伦理风险分析与评估48
一、机器视觉技术发展现状48
（一）机器视觉技术发展历程48
（二）机器视觉产业发展现状53
（三）机器视觉国内外治理现状55
二、机器视觉的伦理、法律、社会影响62
（一）机器视觉的伦理影响62
（二）机器视觉的法律影响63
（三）机器视觉的社会影响65
三、机器视觉伦理风险表现形式与生成机理分析66
（一）人类自主决策受控风险66
（二）隐私侵犯风险68
（三）加剧社会偏见或歧视风险69
（四）破坏社会公平风险70
（五）事故责任归属不清或失当风险71
四、机器视觉领域的人工智能伦理风险评估73
（一）伦理风险评价74
（二）伦理风险源分析76
五、对策建议84
（一）坚持高基准、重场景的伦理风险治理84
（二）加强对数据黑产的防控整治，规范数据
处理活动84
（三）加强重点领域算法管理，通过技术创新保障
算法友好85
（四）建立多元协同共治的机器视觉伦理风险保障体系86
第四章 个性化算法领域人工智能伦理风险分析与评估88
一、个性化算法技术发展现状88
（一）个性化算法技术发展历程89
（二）个性化算法产业发展现状93
（三）个性化算法国内外治理现状95
二、个性化算法的伦理、法律、社会影响103
（一）个性化算法的伦理影响103
（二）个性化算法的法律影响105
（三）个性化算法的社会影响106
三、个性化算法伦理风险表现形式与生成机理分析107
（一）人类自主决策受控风险108
（二）隐私侵犯风险109
（三）加剧社会偏见或歧视风险110
（四）破坏社会公平风险111
（五）事故责任归属不清或失当风险112
四、个性化算法领域的人工智能伦理风险评估114
（一）伦理风险评价115
（二）伦理风险源分析117
五、对策建议126
（一）加强对个性化算法的数据安全治理126
（二）加强算法伦理影响评估与应对策略研究126
（三）加强对算法开发者和服务提供者的责任约束127
（四）加强对公众的算法科普和伦理法规宣传127
第五章 自动驾驶汽车领域人工智能伦理风险分析与评估128
一、自动驾驶汽车技术发展现状128
（一）自动驾驶汽车的定义及主要场景128
（二）自动驾驶汽车的关键技术129
（三）自动驾驶汽车产业发展现状和前景129
（四）各国有关自动驾驶发展的政策法规131
二、人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用及其影响145
（一）人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用145
（二）自动驾驶汽车的伦理、法律、社会、安全影响146
三、自动驾驶汽车伦理风险表现形式与生成机理分析150
（一）人类自主决策受控风险151
（二）隐私侵犯风险153
（三）加剧社会偏见或歧视风险155
（四）破坏社会公平风险156
（五）事故责任归属不清或失当风险159
（六）破坏生态环境风险161
四、自动驾驶汽车领域的人工智能伦理风险评估162
（一）伦理风险评价162
（二）伦理风险源分析165
五、对策建议175
第六章 服务机器人领域人工智能伦理风险分析与评估177
一、服务机器人技术研发应用现状及其影响178
（一）服务机器人技术发展现状178
（二）服务机器人关键技术179
（三）服务机器人发展现状和前景181
二、人工智能技术在服务机器人中的应用及其影响185
（一）人工智能技术在服务机器人中的应用185
（二）服务机器人的伦理、法律、社会影响192
三、服务机器人伦理风险表现形式与生成机理分析201
（一）人类自主决策受控风险201
（二）隐私侵犯风险203
（三）加剧社会偏见或歧视风险204
（四）破坏社会公平风险205
（五）事故责任归属不清或失当风险206
四、服务机器人领域的人工智能伦理风险评估207
（一）伦理风险评价207
（二）伦理风险源分析209
五、对策建议218
第七章 人工智能技术发展趋势及伦理治理展望220
一、人工智能技术发展趋势研判220
（一）以大模型为代表的人工智能技术展现出强大的
生命力220
（二）大模型有望成为驱动社会生产力全面提升的
新引擎221
（三）发展与治理并重成为推动大模型创新与应用的
关键221
二、ChatGPT类技术的持续创新与拓展应用将对伦理治理
产生深刻变革222
（一）引发深层次社会伦理问题222
（二）冲击现有法律和监管制度222
（三）基于风险的分级分类伦理治理成为重点议题223
三、我国应对人工智能伦理问题的下一步思考223
参考文献227
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