技術倫理的斷裂帶:當AI信任超越人類控制

日期: 2025-04-05 | 來源: New Economist | 有0人參與評論 | 字體: 小中大
技術倫理的斷裂帶：

當AI信任超越人類控制

新經濟學家智庫特約研究員

晶恒

銅陵高速公路的監控畫面定格在22時44分28秒——小米SU7以97公裡時速撞向水泥護欄的瞬間，車內三名大學生的生命與智能駕駛系統的決策算法一同化為燃燒的鐵殼。這場事故不僅撕開了智能汽車安全性的技術面紗，更暴露出一個殘酷現實：已然證明可以對克隆人技術實施嚴密有效監管、航空業一致保持高度監管從而有效降低事故率的人類，在面對人工智能的倫理框架構建和人工智能創新時，卻表現出令人費解的滯後與激進。這道不斷擴大的鴻溝，正悄然將人類的生命以及文明推向未知的風險深淵。

一、智能駕駛事故背後的“標准套利”與監管時差

小米事故車SU7標准版為降低成本移除激光雷達，而純視覺系統在車速超過85km/h時的有效檢測距離不足200米，留給系統應急反應的時間僅在7秒左右，低於行業建議的安全閾值。面對這樣的事故，我們不禁要問：難道智能汽車行業沒有成熟的安全標准可循嗎？

事實上，百年航空業的發展為高風險行業提供了極為寶貴的安全體系參考。以波音787為例，該機型的飛控系統需通過FAA 25部規章下超過300項專項認證，而且根據波音官方《787 Flight Crew Training Manual》數據，飛行員轉型培訓標准為28天全沉浸式課程，其中包括56小時模擬器訓練。這種嚴格的系統認證與操作人員培訓雙重保障，構築了安全防線。當然，航空業也存在如波音737 MAX這樣的反面教材。波音為降低成本和加速上市，移除了第二套迎角傳感器，導致MCAS系統因單一傳感器故障而引發致命墜機事故。但因為監管嚴密，這種將安全冗余讓位於市場競爭的決策，讓波音的高管和工程師至今仍因MCAS系統缺陷而被追責。

令人憂慮的是，智能汽車行業未能從航空業嚴謹經驗方面汲取經驗，反而選擇了與737 MAX相似的錯誤道路。其問題根源主要體現在兩方面：一是監管政策的滯後。以美國為例，國家公路交通安全管理局（NHTSA）盡管自2016年起推出了《自動駕駛系統2.0：安全願景》等框架，但至今仍未對L4及以上自動駕駛系統建立強制性認證標准。相比之下，航空業FAA的嚴格標准確保了整體安全性。二是企業自律性不足。行業標杆特斯拉的Autopilot系統雖然在過去十年經歷了5次架構革新，技術上有長足進步，但也未對駕駛員提出過任何培訓要求或建議，這與航空業對飛行員的嚴格培訓形成鮮明對比。

這種現象暴露了一個古老又存在至今的"標准套利"原則：企業利用監管標准的更新滯後性，通過選擇性引用較低層級或寬松標准來規避技術責任，從而在安全與成本之間做出有利於短期市場競爭但可能損害長期用戶安全的權衡，這反映了技術治理與市場競爭之間的結構性矛盾。未來，智能駕駛汽車是應該延續傳統汽車的漸進式監管，還是應該提高標准，借鑒航空業的預防性監管體系？這不僅是監管機構與企業需要思考的問題，也是我們每一個人都應當參與討論的重要議題。在追求技術創新與商業利益的同時，如何確保用戶安全不被讓步，將是智能駕駛行業能否健康發展的關鍵。

二、技術決策的倫理豁免權

作為一種備受矚目的技術，人工智能（AI）正以席卷之勢迅猛發展。在成功推動大語言模型的應用落地後，AI又信誓旦旦地跨入垂直生產力領域。如今，任何對AI發展的質疑似乎都可能被視為不合時宜。“為機器立心”、“碳基生命可能是硅基生命的過渡”等論點可以堂而皇之地發表而不受譴責。聯合國秘書長古特雷斯在巴黎人工智能行動峰會上提出的靈魂追問——"誰來決定人工智能應解決哪些問題？誰最能從中受益？誰將承擔其錯誤的代價？"——早已被淹沒在技術達爾文主義的熱潮中。

相比之下，在不算遙遠的過去，克隆技術的治理展現了截然不同的邏輯光譜。1997年多利羊誕生後，各國迅速采取行動。例如，美國時任總統克林頓於當年3月頒布行政命令，禁止聯邦資金用於人類克隆研究；1998年，歐洲委員會通過了《歐洲人權與生物醫學公約》的附加議定書，禁止任何形式的人類生殖性克隆。這一議定書已被包括法國、德國、西班牙等多個成員國簽署和批准；俄羅斯於2002年頒布聯邦法令，暫時禁止人類克隆，並在2010年將禁令延長為無限期有效；中國在2003年發布《人胚胎幹細胞研究倫理指導原則》，明確禁止將克隆技術用於生殖目的。這些剛性約束形成了全球范圍內對克隆技術的一種倫理規范。然而，這樣的治理邏輯在人工智能領域卻幾近“天方夜譚”。例如，DeepMind最新發布的AlphaGeometry模型已具備自主證明復雜定理的能力，但對於其訓練數據中可能存在的倫理爭議迄今無人問責。

我們現在看到的是，與AI相關的自動駕駛技術圍繞“電車難題”持續爭論了十余年。從2010年代初期開始，這一倫理問題成為學術界、產業界乃至公眾討論的重要議題。現在小米SU7事故又暴露出技術冗余缺失與監管標准滯後共同導致的系統性責任問題。盡管圍繞自動駕駛的倫理與責任問題已經出現了一些局部實踐，如美國的RSS模型和聯合國歐洲經濟委員會（UNECE）通過的多項與自動駕駛相關的國際法規，但從全球范圍來看，仍然缺乏統一而全面的責任認定框架。這種倫理與治理的不完備性，使自動駕駛技術在決策倫理和事故責任分配上面對重大挑戰。

小米SU7事件不過是AI對人類挑戰的一個縮影。從更深層次來看，這種挑戰背後呈現的是兩種截然不同的風險評估邏輯。克隆技術的潛在風險，如同手術刀一般，鋒利無比且具象可見，因此能夠被各國迅速納入倫理框架加以約束；而AI的風險則更像無色無味的氣體，伴隨技術發展悄然擴散於數字環境之中，難以被察覺。一旦這種“隱形風險”在自動駕駛等關鍵領域顯現，可能造成災難性後果，威脅人類生命安全並帶來不可逆轉的傷害。從治理的角度出發，我們需要直面AI帶來的倫理空白，主動建立類似克隆技術管控的全球治理框架，才能避免技術發展演變為失控的社會災難。

三、重構技術倫理與治理的曼哈頓工程

破局之道在於建立AI技術時代的"曼哈頓計劃"。此次小米SU7是一起車禍，同時也是給我們一個直面AI技術帶來的倫理挑戰課題的窗口，讓人類看到：我們必須構建一個全面而嚴格的治理框架，而不是任由技術無序發展。這一框架應包括以下幾個關鍵維度：

構建關鍵AI領域的嚴格認證體系是治理框架的基礎環節，需要整合全球現有成熟的技術監管經驗：應建立分級風險評估機制，對醫療診斷、自動駕駛等高風險應用實施差異化監管標准，確保其在各種極端場景下保持穩定可控；引入"倫理黑匣子"制度，要求AI系統記錄關鍵決策過程與人機交互權重變化，實現事故發生後的責任追溯；通過獨立第三方機構對AI系統進行全生命周期安全審計，彌補企業自我監管的局限性。這種多層次的認證框架，不論面臨多大阻力，都應該立即開始探索並實踐。

有效的AI倫理治理需要巧妙結合市場激勵與責任機制，而非僅靠行政命令：設立倫理激勵政策，對主動構建符合標准的AI倫理框架的企業提供稅收優惠與政策傾斜，類似環保領域的綠色激勵機制，使倫理合規成為企業競爭優勢；構建強制責任保險制度，要求高風險AI應用提供者必須投保專門責任險種，並將保費標准與系統安全性能直接掛鉤，從而激勵企業持續優化技術安全水平；通過"監管沙盒"為創新技術提供有限度的測試環境，在確保公共安全的前提下為企業探索提供空間，維持創新活力與風險防范的平衡。這種經濟杠杆組合能有效引導企業將安全與倫理從外部約束內化為自主行為標准。

鑒於AI技術的跨國界傳播與影響，全球治理協同已成為不可回避的議題：需要建立超國家層面的AI治理聯席機構，實現監管標准的國際協調，防止企業利用不同國家監管差異進行"監管套利"或規避責任。在人類命運共同體的視角下，在聯合國框架內制定《全球人工智能白皮書》，凝聚全球關於數據隱私保護、算法公平性、產品責任鏈等核心倫理原則上的共識。此外，AI治理應整合計算機科學、倫理學、法學與社會學等多領域專家的智慧，打破學科壁壘，共建多層次、跨領域的全球治理框架，全面應對AI技術帶來的倫理挑戰。

要說明的是，技術治理的"曼哈頓計劃"不是為了限制AI創新，而是為創新提供堅實的倫理基礎。正如全球應對克隆技術一樣，人類完全有能力和義務為人工智能技術劃定合理邊界。只有建立起全面、嚴格而協調的治理框架，我們才能避免小米SU7這樣的悲劇重演，讓AI技術真正造福人類，而非成為失控的風險源。

四、結語

在技術創新應用與倫理治理的斷裂點上，銅陵事故的火焰照見了文明選擇的十字路口。克隆技術被有效規范的二十年經驗與航空業構建的嚴格安全認證體系共同證明，人類社會完全有能力為高風險技術劃定合理邊界。當AI開始掌握方向盤、核按鈕和人類的聲音時，建立全球統一的倫理治理框架已不是哲學命題，而是生存必需。唯有將技術納入倫理的規范軌道，才能避免銅陵公路的血色黃昏成為智能時代的常態。
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