人工智能算法的伦理风险已成为影响技术赋能实体经济与实现包容性增长的重要制约因素。本文以浙江省数字经济发展的实践为研究背景，重点关注自动驾驶、AIGC等高频应用场景中所面临的算法伦理治理难题。通过构建“技术–社会–主体”三维分析框架，系统揭示了算法伦理风险的生成机制及其多维表现形式。

研究表明，尽管浙江在治理实践中展现出多元协同与敏捷响应的特点，但仍存在治理科技鸿沟、标准体系不健全以及跨部门协同不畅等“系统性迟滞”问题。通过对欧盟刚性规制模式与美国柔性治理路径的比较与反思，本文提出一个以监管沙盒为核心驱动的“基于风险的适应性治理”框架。该框架依托规制、技术与市场三大支柱，通过“风险识别–动态监管–效果评估–规则迭代”的闭环机制，推动技术创新与伦理规范之间的动态平衡。

本研究并非简单照搬欧美治理范式，而是立足于浙江省实际应用场景中的真实问题与需求，旨在对国际经验进行本土化整合与重构。目标是构建一个既符合中国地方发展特征、又具备全球视野的算法伦理风险防控体系。

算法伦理风险的多维呈现与深层成因

当前人工智能算法面临的主要伦理风险包括：算法黑箱导致的可解释性缺失；算法偏见引发的公平性问题；数据滥用带来的隐私侵犯；以及责任归属不清造成的问责困境。不同领域的人工智能应用在风险类型与治理趋势上呈现出差异化特征（见表1）。

从生成逻辑看，这些风险根植于三个层面：技术内生层面表现为算法设计缺陷与训练数据偏差；社会交互层面体现为技术快速发展与制度建设滞后的结构性矛盾；主体责任层面则反映为相关主体风险意识薄弱与伦理认知不足。

浙江治理实践：进展、特征与现实挑战

浙江省的算法治理政策经历了两个阶段的发展演进。第一阶段（至2023年）聚焦于产业培育和基础设施建设，致力于为人工智能发展营造良好生态。第二阶段（2024年至今）随着生成式AI的大规模应用，政策重心转向规制完善，逐步形成“省级统筹指导–行业分类规范–地方探索创新”的多层次治理体系。

浙江治理实践呈现三大特征：一是推动“多元共治”，鼓励政府、企业、公众共同参与；二是实施“包容审慎”监管，兼顾创新激励与风险防控；三是坚持“场景驱动”，根据不同应用情境制定差异化治理策略。

然而，实践中仍面临若干突出挑战：其一，“治理科技”能力不足，中小企业因缺乏专业工具与技术支持，难以有效开展算法审计与偏见检测，合规成本高企；其二，标准体系缺位，现有政策多停留在原则层面，缺少细化的行业标准与操作指引，导致执法尺度不一、企业执行困难；其三，协同机制与人才支撑薄弱，跨部门权责划分模糊，复合型治理人才匮乏，制约了治理体系的整体效能提升。

国际比较：欧盟与美国治理路径的对照分析

1. 欧盟采取统一且刚性的治理路径，强调以基本权利保护为核心，推行“基于风险”的合规导向模式。其将AI系统按风险等级分类管理，并对高风险应用设定严格义务（具体分类与应用场景参见表2）。

2. 美国则采用“轻触式”联邦监管与州级立法并行的模式，治理结构较为分散，更依赖行业自律与市场竞争机制调节AI发展，体现出较强的灵活性但缺乏统一协调。

整合框架设计：“基于风险的适应性治理”模型

基于上述分析，本文构建了一个融合本土实践与国际经验的“基于风险的适应性治理”框架，其运行遵循三大核心原则：

① 风险分级治理：摒弃“一刀切”做法，依据算法应用场景、潜在影响范围及危害程度划分风险等级。对高风险领域如自动驾驶、医疗诊断实施强监管，对低风险场景如内容推荐等采取引导性措施，优化监管资源配置。

② 敏捷动态调整：治理体系需具备学习与进化能力，监管规则应随技术演进、风险变化和实践反馈持续更新。监管沙盒作为关键机制，为新技术提供安全试验环境，同时为政策优化积累实证依据。

③ 多元主体协同：明确政府、企业、行业协会、用户及公众在治理过程中的角色与责任，构建“赋能型”治理生态。政府职能由直接管控转向搭建制度平台、设定底线规则与维护公共利益。

为支撑上述原则落地，框架由三个相互衔接的支柱构成：

支柱一：规制层——建立“法律–标准–指南”三级规则体系，强化顶层设计与实施细则的衔接。

支柱二：技术层——发展治理科技（RegTech for AI），推动算法透明化、可审计工具研发，并建设公共技术服务平台，降低中小企业合规门槛。

支柱三：市场层——引入市场化激励机制，如算法保险、合规认证、信用评级等，激发企业自主治理动力。

该“基于风险的适应性治理”框架的整体架构与运行流程如图1所示。

结语

本研究为理解人工智能算法伦理风险提供了系统的理论视角，也为完善地方乃至国家层面的AI治理体系贡献了兼具前瞻性与可操作性的解决方案。未来治理需在守住伦理底线的同时，保持对技术创新的开放与包容，真正实现科技向善与高质量发展的双重目标。

本研究结合浙江地方实践与欧美治理经验，得出以下核心结论：人工智能算法的伦理风险并非单纯的技术问题，而是技术不确定性与社会结构性风险相互交织的结果。因此，仅依靠技术层面的修补难以根治，必须转向系统性的制度设计；单一依赖刚性立法的监管模式存在明显局限，例如欧盟《人工智能责任指令》的撤回即表明此类路径在实践中面临挑战，治理应采取“刚性规制”与“柔性引导”相结合的方式，以实现创新激励与规范约束之间的动态平衡。

尽管浙江省在人工智能治理领域已走在前列，但仍面临多重现实障碍，包括“治理科技落差”、合规标准不统一以及多元主体协同不畅等问题。破解上述困境需推动规制体系、技术手段与市场机制三者协同发力，形成驱动合力。为此，研究提出“基于风险的适应性治理”框架，该框架以规制、技术与市场为三大支柱，构建“风险识别—动态监管—效果评估—规则迭代”的闭环运行机制，并将“监管沙盒”从试验工具升维为治理体系的核心实施载体，从而提供兼具理论逻辑完整性与实际操作可行性的解决方案。

建议

一、省级层面：深化“监管沙盒”应用，精准应对伦理风险

第一，推动“监管沙盒”由政策试点平台向规则生成机制转型。通过在真实场景中测试人工智能应用，积累治理数据与实践经验，反哺法规标准的制定与优化，实现从试验到制度输出的跃迁。

第二，建立基于能力分层的协同治理网络。针对中小企业普遍存在的伦理审查能力薄弱问题，构建分级分类的支持体系，引入第三方专业机构参与评估与指导，提升整体合规水平。

第三，强化沙盒机制的激励与约束双重功能。通过准入优惠、资源倾斜等正向激励，引导企业主动参与；同时设定明确退出机制与违规追责条款，确保治理严肃性，逐步培育具有伦理自觉的企业内生生态。

二、国家层面：推进地方经验向国家治理体系转化

首先，加快将成熟的地方治理实践上升为法律法规或国家标准，推动浙江等地的先行探索成果在全国范围内实现法治化固化，为构建统一的人工智能治理体系提供规范支撑。

其次，建设开放共享的治理知识系统。整合国内外治理案例与技术标准，促进国际先进经验（如欧盟AI法案、美国算法问责倡议）与中国国情深度融合，避免治理模式的简单移植。

最后，启动面向治理现代化的专业人才培养计划。聚焦科技伦理、算法监管与跨学科治理能力，加强高校、科研机构与政府部门之间的协同育人机制，夯实国家在人工智能治理领域的智力基础。

基金项目：2024年度浙江省软科学研究计划项目《浙江人工智能应用的科技伦理风险评估及其治理路径研究》（编号2024C35048）研究成果之一。