AI伦理与治理：平衡创新与安全

核心伦理问题

算法偏见

• 训练数据偏见
• 歧视性输出
• 公平性评估

隐私保护

• 数据收集边界
• 用户知情权
• 被遗忘权

责任归属

• AI决策责任
• 事故责任认定
• 法律框架完善

治理框架

技术层面

• 可解释AI
• 鲁棒性测试
• 安全对齐

制度层面

• AI伦理委员会
• 算法审计制度
• 行业标准制定

国际合作

• 全球AI治理共识
• 跨境数据流动
• 技术出口管制

负责任的AI发展需要技术创新与伦理治理并重。