中国人民大学-人工智能行业伦理治理研究报告：背景、全球政策框架、十大核心议题与中国治理路径（2026年）.pdf

上传者：金*
时间：2026/08/26
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全球人工智能治理正从原则共识阶段迈向制度化建设关口，AI已深度嵌入社会运行成为基础设施，其伦理治理需从纠正单个算法扩展至治理整个社会技术系统。本报告在梳理欧盟、美国及国际组织政策框架的基础上，聚焦生成式AI与公共事实、版权与训练数据、数据隐私、算法偏见、透明问责、AI亲密、AI教育、AI劳动、基础模型安全及AI军事化等十大核心议题，分析了大模型时代伦理风险的技术生成机制。

报告指出，中国AI伦理治理已形成由治理原则、伦理规范及专项规则构成的复合框架，下一步重点在于推动规则衔接与执行能力做实。基于马克思主义伦理观、科技审度观及中华优秀传统文化，报告提出“原则—阐发—嵌入”的三层治理框架，主张将伦理价值嵌入数据、模型、平台及场景的全生命周期。

核心政策建议包括：建立AI伦理风险分级制度，区分禁止、高风险、敏感等不同等级；完善高风险场景伦理审查与算法影响评估；建立独立的第三方算法审计制度；推动基础模型安全评估与生成内容标识；针对AI亲密、教育及劳动等特殊场景制定专项规则；并充分发挥高校在知识中介、案例库建设及公众素养教育中的作用，形成多元主体协同的治理合力。