• 文章导读

随着大语言模型与智能体AI技术的广泛应用，算法歧视、责任真空、价值对齐失败等伦理危机日益凸显，传统单一伦理框架已难以应对多维挑战。北卡罗来纳州立大学人文社科学院的Jack Harris与Veljko Dubljević在 Encyclopedia 期刊发表了一篇文章，系统梳理了AI伦理学的核心挑战与理论演进，论证了从伦理一元论向多元主义转向的历史必然性与现实必要性。该文为理解当代AI伦理框架提供了完整的知识地图。

表. AI伦理理论比较分析

• 主要内容

文章聚焦当代神经网络系统，特别是大语言模型、生成式AI与智能体AI，系统分析六大伦理挑战：

1.对齐问题：确保AI目标与人类价值一致。价值设定 (选什么伦理理论) 与价值实施 (如何嵌入机器) 双重困难。

2.黑箱问题：神经网络内部节点不可观测，导致透明度缺失。早期符号AI (GOFAI) 可审计，现代深度学习的“数字潜意识”使科学理解与责任追究变得不可能。

3.人在回路问题：要求人类对AI决策保持有效监督。但智能体AI的自主性使人类干预既不可行 (技术限制) 也不理想 (可能引入偏见)。

4.偏见与噪声：AI会放大训练数据中的结构性偏见。更棘手的是随机变异比偏见更难检测和纠正。

5.责任与问责：当AI造成伤害，责任在开发者、部署者还是用户？智能体AI的分布式决策使传统责任概念失效，造成责任归属无法界定。

6.AI主体地位：AI是否应被视为道德主体 (能够做出伦理决策并为其负责)？AI能否成为道德受动者 (值得道德考虑并可能拥有权利，如果它有经验或意识) 或道德受动者？

核心论点：AI伦理问题在本质上是多维且不可通约的。一元论必然失败——后果主义易被奖励黑客攻击，义务论在义务冲突时僵化，契约论难以操作化。多元主义提供深度防御：不同维度独立评估，捕捉不同失效模式，显性化价值权衡过程。文章揭示了AI伦理学经历三次范式转换：第一阶段 (1950-1970s)：一元论主导。第二阶段 (1979-2000s)：多元主义萌芽。第三阶段 (2005至今)：混合多元主义成为主流。

• 结论与展望

本文定义了AI伦理并将其置于AI的技术演变中，围绕持续性挑战 (对齐、不透明性、有意义的人类监督、公平/偏见/噪声、问责以及主体/受动者问题) 系统梳理了该领域的理论基础，重点对比了主要AI规范框架，同时追溯了AI伦理从伦理一元论到多元主义的历史转变。

多元主义的演进逻辑清晰可辨：早期一元论逐渐让位于多元义务论，进一步演进为早期"机器伦理"的混合形式，直至当下，已形成主体-行为-后果 (模型) (Agent-Deed-Consequence Model)、道德基础理论 (Moral Foundation Theory) 和增强功利主义 (Augmented Utilitarianism) 等为代表的明确化多元主义理论模型，并配套构建了多元主义治理体系 (阿西洛马AI原则、电气与电子工程师协会 (Institute of Electrical and Electronics Engineers)、联合国教科文组织 (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization))。多元主义之所以在规范性和操作上具有吸引力，核心在于其精准契合AI伦理的多维问题本质：既能够覆盖AI伦理的多维度挑战，为不同类型的AI系统失效模式提供针对性防御机制，可在多元文化与应用场景下保障AI伦理的正当性与适用性，同时与多目标AI工程设计、跨主体治理体系形成有效适配。

未来研究与实践方向：需从实证层面比较不同多元框架的效果，通过实地试验、行为痕迹数据测量和跨文化价值校准，确定特定场景下的最优框架。核心突破点在于摒弃对“终极统一伦理算法”的单一追求，转而构建可审计的道德层架构——将义务层、后果层、美德层作为独立模块嵌入AI系统，并明确伦理干预的权威与程序。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2673-8392/5/4/201

• Encyclopedia 期刊介绍

主编：Raffaele Barretta, University of Naples Federico II, Italy

Encyclopedia (ISSN: 2673-8392) 创刊于2021年，是一本同行评审的开放获取期刊，隶属于MDPI创办的百科平台 (https://www.encyclopedia.pub/)，旨在收录经过同行评审的高质量百科词条、图鉴、综述，以及主要以百科全书为研究对象的研究论文。目前，该期刊已被Scopus、ANVUR、DOAJ、中国知网等知名数据库收录。

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期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/encyclopedia