中新网北京7月30日电 (记者 孙自法)随着人工智能(AI)技术持续飞速发展和几乎无处不在的广泛应用，其伦理治理话题也备受关注。
在第二十八届中国科协年会近日于北京举办的“人工智能伦理与治理”专题论坛上，专家学者围绕人工智能伦理基础、治理机制、价值对齐等前沿议题开展跨学科深度对话，积极建言献策，呼吁凝聚“智能向善”的基本方向，打造多元协同的伦理生态，构建人类主导下的“向上、向善、向前”发展路径。
主旨报告环节，中国科学院院士、北京大学计算机学院教授梅宏从文明史视角指出，人类正从工业文明迈向数字文明，他呼吁在信息技术领域设立类似生命科学的研发禁区。
中国科学院院士、上海交通大学人工智能学院首席顾问鄂维南从数学视角梳理人工智能方法论演进指出，大模型本质是高维函数逼近问题，中国已具备推动AI从工程化走向科学化的转折性条件。
中国工程院院士、中国航天科技集团有限公司第五研究院研究员杨宏结合中国载人航天工程实践，提出AI赋能复杂工程系统应遵循“智能增强、智能赋能、智能重塑”三阶段路径，强调工程领域对确定性的刚性要求是AI落地的最大挑战。
上海交通大学副校长管海兵教授围绕“人工智能赋能科学研究”(AI for Science，AI4S)科研范式，剖析大模型在科学计算中的适用性边界与数据投毒、模型窃取等新型安全威胁，提出技术加固、制度问责、伦理约束协同推进的治理路径。
中国人民大学教授、北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅以“立德驭智”为核心主张，根据当前大模型“善恶兼修”的本质特征，从数学基础上指出绝对安全的不可实现性，建议从自我感知、心理揣测与认知共情出发，构建人工智能的内生道德机制与原生安全能力。
上海交通大学教授、浦江国际学院院长王贺升围绕具身智能提出从“输出治理”到“行动治理”的范式转换，包括构建五层治理体系框架。
中国科学技术大学教授、广东省科学院人工智能首席科学家陈小平从大模型“实例性”技术本质出发，系统总结生产安全、公共安全、民生安全、认知局限四类突出风险。
中国信息通信研究院科技伦理研究中心高级经济师付娜介绍中国人工智能科技伦理审查制度建设进展，重点解读《人工智能科技伦理审查与服务办法(试行)》的核心要点。
论坛设置的两场交流研讨，一是聚焦人工智能的伦理风险治理与伦理生态主题进行研讨；二是非共识议题研讨，围绕人工智能价值对齐的理论与实践展开自由交流。
参加“人工智能伦理与治理”专题论坛的专家学者表示，人工智能伦理治理需要超越单一技术视角，在理念层面凝聚“智能向善”的基本方向，正视治理理念的多元竞争格局，推动伦理治理从事后弥补走向前置介入，构建政府、企业、学术界与公众多元协同的伦理生态。
在价值对齐方面，专家建议从单向对齐走向双向协商，在增进人类福祉、公平公正、可控可信、责任可追溯、隐私保护等维度完善伦理审查体系，推动从原则倡导走向场景落地，构建人类主导下的“向上、向善、向前”发展路径。
据悉，“人工智能伦理与治理”专题论坛由中国科协主办，中国自然辩证法研究会、安徽省自然辩证法研究会、江苏省自然辩证法研究会联合承办。(完)
jichuyanjiudangxiadegenbenkunjing，shizhishangzhixiangjingfeifenpeijiegouwenti。zhuanjiazhichu，jichuyanjiudedianxingtedianshijichuxing、changqixinghenanyiyucexing。duixuyao“shinianmoyijian”dejichuyanjiueryan，zhezhongyijingzhengxingxiangmuweizhongxindezhichimoshihuizaochengkeyanrenyuanfuzaozhifengshengxing，gonglizhuyidaoxiang，zaixuantishanggengkanzhongnengfouzaiduanqineichuchengguo，shidejichuyanjiuyouxiandejingfeibingmeiyouliuxiangzhenzhengzhongyaodeyuanchuangxingyanjiushang，jingfeitouruchanchuxiaoyibugao。“zheyangdemoshibingbushifenshihejichukexueyanjiu，keyanrenyuanyaonaidezhujimo，chenxiaxinlaichizhiyihengditansuo。”zhuangcishuo。基(ji)础(chu)研(yan)究(jiu)当(dang)下(xia)的(de)根(gen)本(ben)困(kun)境(jing)，(，)实(shi)质(zhi)上(shang)指(zhi)向(xiang)经(jing)费(fei)分(fen)配(pei)结(jie)构(gou)问(wen)题(ti)。(。)专(zhuan)家(jia)指(zhi)出(chu)，(，)基(ji)础(chu)研(yan)究(jiu)的(de)典(dian)型(xing)特(te)点(dian)是(shi)基(ji)础(chu)性(xing)、(、)长(chang)期(qi)性(xing)和(he)难(nan)以(yi)预(yu)测(ce)性(xing)。(。)对(dui)需(xu)要(yao)“(“)十(shi)年(nian)磨(mo)一(yi)剑(jian)”(”)的(de)基(ji)础(chu)研(yan)究(jiu)而(er)言(yan)，(，)这(zhe)种(zhong)以(yi)竞(jing)争(zheng)性(xing)项(xiang)目(mu)为(wei)中(zhong)心(xin)的(de)支(zhi)持(chi)模(mo)式(shi)会(hui)造(zao)成(cheng)科(ke)研(yan)人(ren)员(yuan)浮(fu)躁(zao)之(zhi)风(feng)盛(sheng)行(xing)，(，)功(gong)利(li)主(zhu)义(yi)导(dao)向(xiang)，(，)在(zai)选(xuan)题(ti)上(shang)更(geng)看(kan)重(zhong)能(neng)否(fou)在(zai)短(duan)期(qi)内(nei)出(chu)成(cheng)果(guo)，(，)使(shi)得(de)基(ji)础(chu)研(yan)究(jiu)有(you)限(xian)的(de)经(jing)费(fei)并(bing)没(mei)有(you)流(liu)向(xiang)真(zhen)正(zheng)重(zhong)要(yao)的(de)原(yuan)创(chuang)性(xing)研(yan)究(jiu)上(shang)，(，)经(jing)费(fei)投(tou)入(ru)产(chan)出(chu)效(xiao)益(yi)不(bu)高(gao)。(。)“(“)这(zhe)样(yang)的(de)模(mo)式(shi)并(bing)不(bu)十(shi)分(fen)适(shi)合(he)基(ji)础(chu)科(ke)学(xue)研(yan)究(jiu)，(，)科(ke)研(yan)人(ren)员(yuan)要(yao)耐(nai)得(de)住(zhu)寂(ji)寞(mo)，(，)沉(chen)下(xia)心(xin)来(lai)持(chi)之(zhi)以(yi)恒(heng)地(di)探(tan)索(suo)。(。)”(”)庄(zhuang)辞(ci)说(shuo)。(。)
