中国人民大学2026年人工智能伦理治理研究报告深度解读

从原则共识走向制度竞争：AI治理的新阶段

当前，人工智能伦理治理正经历从“原则倡议”向“制度化建设”的关键转折。过去几年，全球范围内围绕公平、透明、隐私、安全等价值形成了广泛共识，但这些原则往往缺乏具体的操作机制。随着生成式人工智能、基础模型和智能体的广泛普及，仅靠抽象原则已不足以应对复杂的技术社会风险。真正的治理能力体现在将伦理价值转化为风险分级、算法审计、模型评估、生成内容标识、伦理审查及责任追溯等可操作的工具箱中。报告指出，AI不再仅仅是中立的技术工具，而是深度嵌入信息分发、资源配置、劳动管理乃至军事决策的社会技术基础设施。因此，治理对象已从孤立的算法扩展为数据、模型、平台、应用场景与社会后果彼此缠绕的系统。

全球治理路径比较与中国制度框架

在全球视野下，欧盟、美国与国际组织呈现出不同的治理逻辑。欧盟采取以基本权利保护为基础、风险分级为核心的硬法路径，通过《人工智能法案》确立严格的市场准入义务；美国则倾向于创新优先，依托风险管理框架和分散监管体系，强调标准化工具的灵活性；国际组织如UNESCO和OECD主要提供原则共识与全球协调平台。相比之下，中国构建了发展与安全并重、政府主导与平台责任并行的综合治理体系。这一体系由《新一代人工智能治理原则》《科技伦理审查办法》以及针对算法推荐、深度合成、生成式AI的专项规则共同构成。报告认为，中国治理的优势在于响应速度快、场景治理能力强，但面临规则碎片化和执行能力需进一步实化的挑战。未来应吸收欧盟的风险分级清晰性和美国的标准化工具优势，形成适合本国国情的组合型治理工具。

十大核心议题的制度回应

报告聚焦十个亟需制度回应的核心议题。在公共事实领域，面对深度伪造带来的真相危机，需建立分层治理机制，强化生成内容标识和平台责任，特别是在金融、医疗、选举等高风险场景实施更严格的透明要求。在版权与训练数据方面，需平衡创新与文化劳动权益，建立训练数据透明、授权退出及补偿机制，防止文化生产秩序被平台化攫取。针对数据隐私与人格画像，治理重心应从告知同意转向人格保护，限制情绪识别和过度画像，特别保护未成年人等脆弱群体。此外，算法偏见、透明问责、AI亲密关系、AI教育、AI劳动替代、基础模型安全及AI军事化应用等议题，均需通过具体的制度设计如第三方审计、影响评估、非人主体标识、就业影响评估及有意义的人类控制等措施加以规范。

中国路径：马克思主义伦理与科技审度的融合

中国人工智能伦理治理的独特路径在于理论资源的深层融通。报告提出以马克思主义伦理学和科技审度观为思想阐释基础，结合中华优秀传统文化中的仁爱、和合、中庸等理念，构建“原则—阐发—嵌入”的三层治理框架。马克思主义伦理学强调将伦理置于政治经济学视野中，关注个体、集体与公共利益的协调，揭示技术背后的劳动、权力和利益结构。科技审度观则审慎考察技术的内在逻辑及其对人的发展和解放的影响，避免技术中立论的局限。在此基础上，通过“将技术道德化”的执行路径，把公平、隐私、安全等价值嵌入数据采集、模型训练、交互界面和组织流程中，实现从外部合规到内部治理的转变。高校和研究机构在此过程中应承担政策研究、算法审计、人才培养和国际合作等多重角色，成为连接政府、企业与公众的知识中介。