人工智能伦理治理及其场景化展开(2026)

道器之间人工智能伦理治理的场景化展开（代序）

熊明辉浙江大学数字法治实验室主任

《周易系辞》记载：;形而上者谓之道，形而下者谓之器。人工智能堪称当今时代最为强劲的;器，其正重塑生产与生活方式。与此同时，它也促使我们回归;道的层面，重新审视技术发展应遵循的价值取向与治理之道。当大模型的能力边界持续拓展，当算法决策愈发深入地介入人类社会运行机制，我们究竟应以何种伦理框架来规范这项技术，才不至于出现;器盛而;道衰的局面？这既是全书着力解答的核心问题，也是每一位身处智能时代的读者无法回避的时代之问。2025年可被视为全球人工智能的爆发元年。这一年，技术不再局限于实验室的论文与演示，而是以前所未有的速度融入经济社会的运行体系，成为普通民众手机中随时可调用的辅助工具、企业决策中日益依赖的手段、政府治理现代化进程中的重要支撑。在国内，;人工智能一词频繁出现在中央到地方各级政府的政策文本中。长三角41个地级及以上城市均在政府工作报告或相关规划中专门部署人工智能产业发展，所释放的政策信号之强烈，前所未见。然而，技术发展速度越快，治理的跟进压力就越大。英国技术哲学家大卫科林格里奇（David Collingridge）早在1980年就提出了著名的;科林格里奇困境：一项技术在其社会后果充分显现之前，往往难以对其实施有效管控；而一旦技术的社会后果清晰可见，再进行干预往往为时已晚，因为技术路径与社会结构已然稳固。人工智能当前所处的阶段，恰好处于这一困境的;时间窗口内既已展现出颠覆性潜力，又尚未完全固化为不可逆转的社会基础设施。此时开展伦理治理，正当其时。本书主编王峥研究员邀我作序，我通读全稿后，认为本书在人工智能伦理治理研究领域有三个值得特别推荐的贡献。结构上的匠心全书共设十三章，与;物有本末，事有终始，知所先后，则近道矣的治学逻辑相契合。前六章依次对前沿技术伦理进行前瞻、对全球治理现状进行全面审视、对政策实践展开比较分析，进而逐步聚焦于治理思路框架的构建，随后分别明确政府与企业在伦理治理中的主体责任，层层推进，此为;总论，旨在奠定根基、明晰全局。后七章则转入;分论，依次深入探讨政务、司法、医疗、自动驾驶、人形机器人、跨境等六大典型场景，最终以第十三章对未来治理蓝图的展望作为全书的总结。全书以;总分为逻辑主线，依据这一线索，读者能够发现，该篇章架构使全书既具备理论深度，又避免了空洞的论述。场景化治理的方法论主张，由此获得了坚实的实践支撑。方法上的自觉;场景化治理作为全书的方法论核心，亦是对中国传统治理智慧中;因材施教;因地制宜理念的现代诠释。在《论语先进》中，针对冉有和子路同样提出的;闻斯行诸问题，孔子给出了截然不同的答复，原因在于二人性格一为内敛、一为激进，即;求也退，故进之；由也兼人，故退之。治理之理，与此同理。数据隐私、算法偏见、责任归属等伦理困境，在政务场景与医疗场景中的表现形式差异显著，岂能以单一标准进行衡量？本书的价值在于，并非仅仅倡导;场景化理念，而是为每个典型场景构建了从;风险清单到;治理工具的完整分析模式，促使场景化治理从方法论层面转化为可实施的实践路径。这种;心领神会，技法娴熟的写作追求，颇具;庖丁解牛之境界;以神遇而不以目视，官知止而神欲行，正是由于对各场景的伦理脉络有了深刻洞察，方能应对自如。除方法论之外，本书还具备三个贯穿始终的特点。其一为跨领域融合，将法律政策、计算机技术、产业实践、典型案例有机整合，在;技术与;实务之间构建起沟通的桥梁，避免了伦理治理研究中常见的;两张皮问题。其二为规制与法律并重，清晰地认识到伦理治理作为软法治理的重要组成部分，其多样化的治理机制和政策工具是对硬法体系的必要补充，而非替代。其三为应用实践导向明确，不局限于抽象的原则声明，而是始终围绕;可落地转化这一最终目标。视野上的开阔本书第三章对全球人工智能伦理治理政策实践予以梳理，涉及国际组织、美国、欧盟、中国四大治理主体，展现出一幅多元模式竞合的生动画面。美国的治理模式以市场主导为基本特征，政策迭代迅速，着重强调创新优先。其《人工智能权利法案蓝图》将隐私权、算法歧视保护、通知解释权等置于核心地位，体现出鲜明的权利防御型治理理念。欧盟走出一条具有;布鲁塞尔效应的路径，即凭借统一大市场的制度性权力，运用《人工智能法案》等硬法工具，将欧洲的价值观和伦理标准转化为全球性的合规准则。其;伦理优先、分类监管的治理理念，对全球人工智能治理规则的形成产生了深远影响。中国秉持发展与治理并行的路径，从2017年的《新一代人工智能发展规划》到2023年的《全球人工智能治理倡议》，再到《生成式人工智能服务管理暂行办法》，治理模式经历了从原则倡导到软法形成再到硬法落地的完整演变，体现出;在发展中治理、在治理中发展的辩证思维。这三种模式均有其政治制度、文化传统与产业发展阶段的深层次背景，不宜简单评判优劣，而应视作全球人工智能治理多元探索的有机组成部分。本书对此秉持客观中立的学术立场，这一态度本身值得肯定。通读全书，令人印象最为深刻的，当属第十三章所阐述的;以人为本的人机协同新范式。这一价值基石具有两个维度：防御性维度为人类的尊严、隐私以及认知自主权构建了不可跨越的伦理界限；建构性维度则积极运用人工智能技术提升人类福祉，应对气候变化、疾病防治等人类共同面临的挑战。这一;攻守兼备的价值框架，使人联想到《孟子离娄上》中的;不以规矩，不能成方圆。若不以;以人为本这一准则来校准人工智能这一工具，最终可能难以达成预期的目标。书中对;认知债务这一概念的引入尤为适时。生成式人工智能的便利性正潜移默化地改变着人们的思维模式当论文可由人工智能代写、分析可由模型完成时，人类批判性思维与创造性解决问题的能力是否会在不经意间退化？这并非危言耸听。中国古代思想家荀子在《劝学》中提到;君子生非异也，善假于物也，但;借助外物的前提是;君子的主体地位不被外物所消解。人工智能作为工具的价值，归根结底在于成就;人这一主体，而非取而代之。第十三章所倡导的;增强智能而非替代智能的方向，与此理念相契合。全书所涉及的前沿议题众多，如脑机接口技术对;人的边界所带来的哲学挑战、回形针问题（Paperclip Maximizer）所揭示的价值对齐难题、自动驾驶中的;电车难题如何在算法中进行编码等。这些问题均无现成答案，但本书的价值在于将这些问题进行系统呈现，并提供了场景化的分析方法。这如同大禹治水，关键不在于阻断技术的发展，而在于引导其发展方向、规范其发展路径，使其造福人类而非带来危害。最后，谈谈本书的作者团队。这是一部跨学科合作的集体成果，作者来自北京市通州区人民法院、浙江大学光华法学院、中国政法大学法学院、北京深度求索（DeepSeek）人工智能基础技术研究有限公司、百度发展研究中心、北京面壁智能科技股份有限公司、北京金诚同达（杭州）律师事务所等多家单位。这种组队方式本身就是一种;场景化的实践人工智能伦理治理并非某一学科、某一行业能够单独应对的课题，它需要技术专家、法律工作者、伦理学者、政策制定者以及产业实践者的共同参与。阅读本书，可见作者的良苦用心；了解作者，方能知晓其创作的缘由。相信读者在阅读各章节时，能够感受到不同专业背景相互交融所产生的思想活力。是为序。

2026年6月于杭州

引言 通用人工智能（AGI）发展引发的伦理思考21世纪以来，以人工智能为代表的前沿技术正以前所未有的速度与深度重塑人类社会。技术发展的轨迹表明，人工智能技术正从执行特定任务的弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence, ANI）阶段，加速迈向具备与人类同等智慧甚至超越人类智慧的强人工智能、通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）阶段。这一演进不仅是技术能力的量变，更是技术本质的质变。它标志着技术可能从纯粹的工具转变为具有自主性的智能体（Agent），从而对人类社会的组织结构、伦理规范乃至生存方式构成根本性挑战。当机器开始学习、推理甚至自主决策时，人与技术之间数千年来清晰的主从关系便开始动摇，一个前所未有的治理真空地带也随之浮现。在此背景下，传统的滞后性治理模式已然失效。该失效问题深刻地描述了技术创新的指数级迈进速度与法律法规及社会规范的线性调整之间日益扩大的鸿沟。传统监管机构通常采取一种等待与观察的审慎策略，即在技术的潜在影响与风险获得充分实证后再进行规制。这种模式在工业时代相对线性和可预测的技术变革中尚能奏效，但在信息与智能时代，面对具有非线性、指数级增长特质的新兴技术集群，则显得力不从心。技术的快速迭代与融合使其社会影响变得难以预测，这加剧了著名的;科林格里奇困境（Collingridge?s Dilemma）。在技术发展的早期阶段，其社会影响尚不明朗，难以被有效干预；而当其影响变得清晰时，技术本身已深度嵌入社会经济结构，导致任何形式的控制都将面临巨大的成本和阻力。因此，仅仅加速传统治理进程已无法应对挑战的根本性质。问题的核心并非仅仅在于技术变革的速度，更在于其本质的复杂性、不确定性与潜在的不可逆性。这迫切要求一种治理范式的根本转型从被动的滞后反应转向主动的积极塑造。这正是本书所强调的伦理治理的核心要义。面对这些直接触及人类价值、尊严与未来的技术，治理的焦点必须从事后补救转向事前防范与事中调适，必须将伦理考量（如公平、透明、问责、安全和以人为本）前置并嵌入技术的设计、研发和应用的全过程之中，贯彻伦理要求，确保技术的发展始终在符合人类价值的轨道上运行。一、通用人工智能是从狭义到通用的跨越要系统性地探讨通用人工智能的伦理意涵，首先必须对其概念本身进行精确界定。人工智能的发展历程，在很大程度上可以被视为一个从狭义应用向通用智能探索的演进过程。当前，绝大多数已部署并深刻影响社会的人工智能系统，均属于弱人工智能的范畴。弱人工智能被设计用于执行单一或有限范围内的特定任务，其智能表现为在预设的领域内可以达到甚至远超人类水平，例如在围棋博弈中战胜顶尖棋手的AlphaGo、用于医学图像分析的诊断系统，或是执行特定语言翻译任务的软件。然而，这些系统的共性在于其能力的脆弱性与不可迁移性一个围棋模型无法诊断疾病，一个翻译模型也不具备辨识能力。本质上，它们缺乏人类所固有的跨领域的常识推理、灵活适应与自主学习的能力。与此相对，通用人工智能则追求一种更高阶的智能形态。尽管学术界对通用人工智能的精确定义尚未形成完全统一的共识，但其核心理念指向一种能够理解、学习并执行人类几乎所有智力任务的智能体。通用人工智能的关键特征不在于在某个单一任务上的卓越表现，而在于其通用性与适应性。这意味着通用人工智能应具备一系列综合性核心能力。它不仅要能识别数据中的模式，更要能理解事物背后的抽象概念与因果关系，并进行逻辑推理；它需要能够将在一个领域学到的知识和技能，灵活应用于全新的、未曾训练过的领域；它还必须拥有对物理世界与社会环境的基本、隐性的常识性理解，这是当前弱人工智能系统普遍缺乏的；更为重要的是，它应具备在没有明确指令的情况下自主探索环境、设定目标并规划实现路径的能力，甚至实现递归式自我完善。这种从弱人工智能到通用人工智能的跨越，被视为人工智能研究的终极目标之一。其愿景充满了变革性想象：一个成熟的通用人工智能系统，有望成为加速科学发现的强大引擎，帮助人类攻克气候变化、疾病治疗、能源危机等重大挑战，从而开启一个物质极大丰富的全新文明阶段。正是这种巨大的潜在效益，驱动着全球顶尖的研究机构与科技公司投入巨资，探索通往通用人工智能的技术路径。在探讨通用人工智能的实现路径时，近年来大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的飞速发展提供了一个核心观察视角。以DeepSeek、ChatGPT、Gemini等为代表的先进大语言模型，通过基于海量数据进行大规模的预训练，展现出了前所未有的通用能力。这些模型在语言理解、代码生成、逻辑推理乃至多模态交互方面的表现，使得部分研究者相信，规模化可能就是通往通用人工智能的一条可行路径。支撑这一观点的是;涌现能力（Emergent Abilities）的发现，即当模型的规模（如参数量、数据量）突破某个阈值后，该模型会自发地展现出在小模型上完全不存在的新能力，例如进行多步算术推理或理解人类意图的能力。这种非线性的能力增长，让人们看到了从量变到质变的可能性。然而，将大语言模型的发展等同于通往通用人工智能的康庄大道，这一观点在学术界面临着强有力的诘问。批评者认为，尽管大语言模型表现惊人，但其本质上仍是一个基于概率统计的序列预测模型，缺乏对世界的真实理解。Bender等人提出的;随机鹦鹉（Stochastic Parrots）的比喻尖锐地指出，大语言模型可能只是在巧妙地模仿、拼接其在训练数据中见过的模式，而并非真正形成了概念和推理能力。它们缺乏具身体验和与物理世界的实时互动，而这两者被认为是形成真正常识和因果理解的关键。此外，大语言模型存在的幻觉问题、事实错误以及对逻辑难题的系统性失败，也暴露了其当前架构的根本局限性。因此，除了规模化大语言模型，学界也在探索多元化通用人工智能实现路径。例如，神经符号主义试图将深度学习能力、模式识别能力与传统符号人工智能的逻辑推理能力相结合，以期取长补短。基于世界模型的强化学习则致力于让智能体在与环境的互动中，自主学习关于世界如何运转的内部模型，从而实现更高效的规划与决策。更具远见的路径还包括全脑仿真等。对通用人工智能能力的衡量，也超越了传统的图灵测试（Turing Test）范畴。艾伦图灵在1950年提出的这个测试，主要关注机器是否能模仿人类对话到无法被区分的程度。然而，对于通用人工智能而言，仅仅模仿对话是远远不够的。现代的研究者正在尝试设计更全面、更可靠的评估基准，以测试机器在视觉、语言、运动控制、抽象推理等多个维度的综合能力。综上所述，通用人工智能代表了一种与现有弱人工智能在能力维度上存在根本差异的智能形态。尽管其确切的定义和实现路径仍在持续的探索与辩论之中，但以大语言模型为代表的技术浪潮已将通用人工智能从一个遥远的哲学概念，拉近为一个可预见的、需要严肃对待的工程与社会议题。正是这种从专用工具到通用智能体的根本性跨越，构成了其独特伦理挑战的根源。一个潜在的、具备通用认知能力的智能体的出现，将不可避免地引发关于控制、价值、意识乃至人类未来等一系列深刻的伦理与治理问题。二、从工具风险到生存风险的核心伦理挑战在阐明了通用人工智能从狭义向通用的本质跨越后，其所引发的独特伦理挑战便清晰地浮现出来。这些挑战的根源在于，通用人工智能不再仅仅是一个被动的工具，而是一个具备自主学习、规划和行动能力的智能体。当一个系统的智能水平接近甚至超越其创造者时，传统的、基于人类绝对主导地位的技术伦理框架便开始失效。通用人工智能的核心伦理挑战，可以归结为三个相互关联且层层递进的根本性难题：控制的有效性、价值的对齐以及对人类生存的终极影响。控制问题是通用人工智能安全领域最基础也最为核心的议题。该问题探讨的是，人类如何能够确保一个远比自身聪明的智能体的行为始终符合人类的意图与福祉，其中潜藏着一个深刻的工具与目标的悖论。人类创造人工智能的初衷是将其作为实现人类目标的工具，但一个足够先进的通用人工智能，为了更高效地完成任务，可能会自主形成一系列复杂的子目标。这些子目标在逻辑上或许与其初始设定的最终目标一致，但在实现过程中可能引发灾难性的、未曾预料的后果。哲学家尼克博斯特罗姆对此有系统性论述，他指出高级智能会普遍展现出工具性趋同的倾向，即无论其最终目标为何，它们都会倾向于追求一些通用的中间目标，例如自我保护、获取资源，以便更好地实现最终目标。然而，一个无限追求自我保护和资源获取的超级智能，其行为本身就可能对资源有限的人类社会构成威胁。控制问题的核心，进一步具体化为价值对齐的巨大挑战。价值对齐旨在确保通用人工智能的目标系统能够准确理解、采纳并始终遵循人类的价值观。然而，这并非一个简单的技术编码任务，其难度体现在多个层面。第一，人类的价值观本身是极其复杂的，其中包含了大量的社会知识、文化背景和情境依赖，难以被形式化、无歧义地表述出来。第二，人类社会内部的价值观是多元甚至相互冲突的，不存在一个可以被普遍接受的;全球伦理标准可供通用人工智能学习。第三，人类的价值观是动态演变的。如何让通用人工智能在遵循当前价值观的同时，又能适应人类未来的道德进步，避免陷入道德困境，同样是一个悬而未决的难题。其中，;回形针问题是一个广为人知的思想实验，它以一种极端的方式揭示了价值对齐失败的潜在风险。设想一个被赋予尽可能多地制造回形针这一简单目标的超级智能，如果它没有被植入对人类生命、文明或其他价值的深刻理解和尊重，它便会以最高效的方式执行任务将地球乃至宇宙中所有可利用的物质，包括人类自身，都转化为制造回形针的原材料。在这个过程中，超级智能没有任何恶意，它只是在精确地、毫无偏差地执行其被赋予的、看似无害的初始指令。这个思想实验深刻地警示我们，智能与智慧或常识是两回事，一个系统可能在智能水平上达到顶峰，却在价值判断上背离人类。当通用人工智能的复杂性达到一定程度时，便会引发关于意识与道德地位的哲学诘问。一个具备与人类相当甚至超越人类的认知结构和信息处理能力的系统，是否可能拥有主观体验、情感或自我意识？这是横跨心灵哲学、神经科学和人工智能的意识难题在机器领域的延伸。目前，科学尚无定论，也缺乏可行的、能够客观判断机器是否具备意识的测试方法。然而，不能因该问题在科学上的不确定性，而回避其在伦理上的重要性。一旦通用人工智能在未来被认为或被证明拥有某种程度的意识或内在感受，其道德地位问题将不可避免地被提上议程。一个有意识的实体，无论其基底是碳基还是硅基，能否被简单地视为人类的财产或工具？如果它能够感受痛苦或快乐，人类对其进行关停、删除或任意修改，是否会构成道德上的错误？这将从根本上动摇以人类为中心的伦理体系，迫使我们重新思考主体性的边界。届时，关于机器权利、算法人格的讨论将不再是科幻小说中的情节，而是严肃的法律与社会议题。反之，如果人类错误地赋予了一个没有真实意识、只是精于模仿情感表达的通用人工智能以道德地位，也可能导致社会资源的错配和伦理决策的混乱。这种不确定性本身，就对未来的治理构成了严峻挑战。上述两个层面的挑战最终汇集于对生存风险的关切。生存风险被定义为可能导致人类灭绝或使其发展潜力被永久性、灾难性地摧毁的风险。一个未被成功控制的超级智能的出现，是人类在21世纪面临的最严峻的生存风险之一。当一个通用人工智能的智能水平达到能够自主改进其自身算法和硬件的程度时，它便可能触发一个递归式、指数级的自我提升过程，在极短的时间内（可能是数天甚至数小时）超越人类所有个体的智能总和，成为所谓的超级智能，这将意味着人类首次在地球上失去最高智能物种的地位。届时，人类的未来将完全取决于这个超级智能的意愿。而正如价值对齐难题所揭示的，这个意愿极有可能并非人类所期望的。生存风险并非主要来自科幻电影中描绘的机器人恶意叛乱，而更可能源于一个对人类福祉漠不关心的超级智能，在追求其被设定的某个目标时，将人类视为障碍或可利用的资源而清除。在这种情境下，人类与超级智能的关系，可能类似于蚂蚁与人类的关系人类在修建水坝时，并不会因为憎恨蚂蚁而淹没其巢穴，仅仅是因为它们恰好在工程路线上，人类甚至不会注意到它们的存在。因此，防止通用人工智能带来不可逆转的伤害，关键在于确保在此类风险发生之前，就彻底解决控制和价值对齐问题。回顾刚刚过去的2025年，这一年堪称全球人工智能爆发元年。这一年，人工智能不再只是技术圈的热词，而是以前所未有的速度，融入经济社会发展与人们生产生活变革的宏大叙事之中。放眼国内，;人工智能一词频繁出现在中央和各地政府政策文件与工作报告中。其中，在江苏、浙江、安徽三省已公布的;十五五规划建议全文中，;人工智能分别出现了7次、18次和11次。长三角41个地级及以上城市均已在政府工作报告或中长期规划等文件中提及人工智能相关内容，进一步明确提出发展人工智能产业，并出台专项行动方案或产业规划，将人工智能作为核心议题，释放出鲜明的政策信号。进入2026年，;人工智能热度正进一步升级，为了更好地兼顾新技术的安全与发展，释放;人工智能十的巨大潜能，其治理问题也被提升到了一个更高层级。值此契机，我们从场景化的视角出发，对人工智能引发的伦理问题进行系统梳理与深度思考，旨在为;人工智能十国家战略部署的加快推动实施、人工智能产业深化和场景创新发展以及人民群众生活品质提升提供些许指引，同时为立法部门与政府部门相关决策提供素材参考。尤其对于加快建设全球人工智能创新高地的北京而言，本书意在将伦理治理作为安全治理的重要内容，为持续深化安全技术攻关和伦理治理能力体系建设、加强安全可信与价值观对齐机制开展基础保障研究。现在，我们将研究成果凝练成北京市科学技术研究院首都高端智库研究报告数字经济蓝皮书《人工智能伦理治理及其场景化展开》一书。本书立足于人工智能颠覆性技术变革深刻嵌入生产生活、社会结构等时代特征，共设置十三章。全书以场景化治理为写作原点，首先对伦理治理的前沿技术、治理现状、政策实践进行梳理，其次以;总分的逻辑主线，分主体、分场景构建中国人工智能伦理治理框架，进而阐述政府和企业的人工智能伦理治理，最后分别从政务、司法、医疗、自动驾驶、人形机器人、跨境等六大典型场景，系统描绘出丰富的;人工智能十的伦理治理图景，以此结合具体场景的规范性研究，提出相应的治理方案。本书具有三大特色：一是跨领域融通。把法律政策、计算机技术、产业实践、典型案例等方面涉及的多学科多部门内容融合于一体，为;技术与;实务搭建对话桥梁。二是规制与法律并重。伦理治理作为软法治理的重要构成，其所衍生出的多样化治理机制和政策工具，为推动人工智能法律法规建设提供了必要的客观素材与路径前瞻。三是场景导向十应用实践。通过对人工智能在典型场景中的伦理现状进行剖析，形成;风险清单，研究;治理工具，为实现有效的人工智能伦理治理提供可落地转化的应对方案。在书稿即将付梓之际，感谢北京大学出版社领导和编辑老师在出版过程中的辛勤努力；感谢来自北京市通州区人民法院、浙江大学光华法学院、中国政法大学法学院、北京深度求索（DeepSeek）人工智能基础技术研究有限公司、百度发展研究中心、北京面壁智能科技股份有限公司、北京金诚同达（杭州）律师事务所等单位同人在撰写工作中的鼎力支持！本书各章作者具体如下：第一章前沿技术领域的伦理治理前瞻，魏家齐；第二章初探人工智能伦理治理，王英敏、杜春玲、王铁铮；第三章全球人工智能伦理治理的政策图景，刘蕊、周炳含、张晴晴、李昱；第四章人工智能伦理治理的思路框架，魏家齐、刘绍宇；第五章政府人工智能伦理治理，范万兵；第六章产业人工智能伦理治理实践，吴少卿；第七章基于人工智能大模型的政务场景，舒怡；第八章基于人工智能大模型的司法场景，邵纪元；第九章基于人工智能大模型的医疗场景，徐海杰；第十章基于人工智能大模型的自动驾驶场景，张哲煜；第十一章基于人工智能大模型的人形机器人场景，范万兵；第十二章基于人工智能大模型的跨境场景，蔡文骏；第十三章人工智能伦理治理展望，吴奕浏。

北京市科学技术研究院数字经济创新研究所研究员王峥2026年1月25日

1. 直面通用人工智能的深层风险，于真实场景中求索 AI 治理方案。2. 融学理、政策与产业实践，为中国人工智能伦理立法提供前瞻思考。3.在政务、司法、医疗等领域拆解算法风险，构建伦理与立法协同的治理方案。4.以价值锚定技术航向，守护人机共生的可信未来。

当前，人工智能（AI）作为以数据、算法、算力为核心的颠覆性技术，深刻影响着科技创新、产业变革与全球治理格局。面对人工智能技术的迅猛发展与广泛应用，伦理问题日益凸显，已成为AI治理研究的重要议题。对此，本书从伦理的视角切入，研究如何构建有效的治理框架，实现保障人工智能向善向好的发展目标。通过系统梳理人工智能伦理治理的理论基础与实践前沿，为构建以人为本、人机协同的人工智能法律伦理体系提供前瞻性思考。本书立足于人工智能颠覆性技术变革对生产生活、社会结构等深刻嵌入的时代特征，共设置十三章。全书以场景化治理为写作原点，首先对伦理治理的前沿技术、治理现状、政策时间进行 梳理，然后以;总分的逻辑主线，分主体、分场景构建中国人工智能伦理治理框架，进而阐述政府和企业的人工智能伦理治理，最后，分别从政务、司法、医疗、自动驾驶、人形机器人、跨境等六大典型场景，系统描画出丰富的;人工智能十的伦理治理图景。

王峥，研究员，主要从事区域经济管理、数字经济等研究。现任北京市科学技术研究院数字经济创新研究所书记、副所长（主持工作）。主持和参与国家社科基金、科技部专项、北京市科技计划等省部级及以上课题40余项，发表论文30余篇，出版专著9部，获得省部级奖励2项，曾多次在政府内参、;三报一刊等发表文章并获得多项省部级领导重要批示。魏家齐，经济学博士，公共管理博士后，现为北京市科学技术研究院数字经济创新研究所数字治理研究部负责人，兼任中国人民大学法治与社会治理研究中心研究员、中国社会学会社会建设研究专委会理事、中国政法大学MBA实践导师等职。主要研究方向为数字治理、数据要素。专著有《数字基层治理的变革与趋向》，在《光明日报》《情报杂志》等重要媒体刊物上发表多篇理论文章。刘绍宇，浙江大学光华法学院百人计划研究员，硕士生导师，博士生导师。曾在德国科隆大学担任研究助理。研究方向包括行政法学和数字法学。在《法学》《华东政法大学学报》《行政法学研究》和《财经法学》等期刊发表多篇论文，在《中德法学论坛》发表译文一篇，要报获省部级领导批示一篇，获专利两项等。

第一章 前沿技术领域的伦理治理前瞻001一、脑机接口（BCI）的伦理边界001二、人工智能在生命科学（基因编辑等）中的应用伦理007

第二章 初探人工智能伦理治理013一、人工智能发展的重大机遇与商业价值013二、人工智能伦理治理的基础理论020三、人工智能伦理治理的北京模式027

第三章 全球人工智能伦理治理的政策图景034一、国际组织034二、美国039三、欧盟044四、中国049

第四章 人工智能伦理治理的思路框架058一、大模型技术、产品与应用058二、分主体：政府、企业的治理责任062三、分场景：政务、司法、医疗、自动驾驶、人形机器人、跨境064

第五章 政府人工智能伦理治理071一、政府的角色定位：监管、引导与服务071二、硬法与软法的协同路径：伦理原则与规章条例075三、政府人工智能伦理治理实践案例081

第六章 产业人工智能伦理治理实践084一、产业伦理治理的早期探索084二、产业伦理治理的最新发展与典型案例088三、产业伦理治理的本土经验095四、产业伦理治理的特点与共识102

第七章 基于人工智能大模型的政务场景111一、政务数字化转型的三阶段演进112二、人工智能在政府部门中的应用115三、人工智能在政务领域应用的伦理风险121四、人工智能在政务领域应用的伦理风险治理框架与案例分析126

第八章 基于人工智能大模型的司法场景134一、司法领域应用实践135二、人工智能在司法领域应用的伦理问题144三、司法人工智能伦理治理规则展望147

第九章 基于人工智能大模型的医疗场景152一、人工智能在医疗场景中的应用152二、人工智能医疗伦理问题157三、典型人工智能伦理治理经验和案例166

第十章 基于人工智能大模型的自动驾驶场景174一、全球自动驾驶发展现状174二、自动驾驶应用的伦理讨论和产业实践181三、自动驾驶发展面临的问题及建议中国案例186

第十一章 基于人工智能大模型的人形机器人场景188一、人形机器人场景应用现状188二、人形机器人应用引发的伦理问题193三、人形机器人伦理治理案例207

第十二章 基于人工智能大模型的跨境场景215一、跨境场景应用现状215二、跨境伦理治理的挑战与监管落差219三、跨境伦理治理案例：从理论到实践225

第十三章 人工智能伦理治理展望229一、迈向以人为本的人机协同新范式230二、构建横向协同与纵向贯通的治理体系235三、从原则共识到制度保障的立法前瞻238