人本智能的产业实践:经历了三个阶段，原则爆发,共识寻求,伦理实践

人本智能的深化发展将建立在创新变革、安全规范等多重维度的平衡之上。这需要通过有效的治理策略来实现平衡， 规避 AI 繁荣背后潜藏的风险。由此引出的 AI 治理和实践，不仅是技术层面的问题，更是社会问题，需要全社会共同 面对。作为目前 AI L域主力军的头部科技企业亦纷纷拥抱 AI 伦理和治理，并努力将“人的因素”纳入产业布局和实 践当中。

根据腾讯研究院GJ研究员曹建峰的总结 ，2016 年至今，从原则到实践，AI 科技伦理成为“必选项”经历了如下三 个阶段。

原则爆发阶段：各大行业和一些知名企业及研究机构提出了自己的 AI 伦理原则。2016 年，谷歌、微软、亚马 逊、Facebook、IBM 等五大科技公司联合成立了“人工智能伙伴关系”（Partnership on AI），旨在促进 AI 技术的公 益、安全、可信、透明和可理解性，以及保护人类的社会和文化价值。2017 年，欧盟委员会发布了《欧洲人工智能战 略》，提出了“人本”的 AI 愿景，强调 AI 技术应该尊重人类的尊严、自由、民主、平等、法治和人权，并提出了一系列 的行动计划和措施。

共识寻求阶段：加强 AI 国际治理，OECD 等机构主张推动建立国际公认的伦理框架准则。2019 年，联合国教科文 组织发布了《人工智能伦理问题报告》，提出了“人类中心”的 AI 原则，强调 AI 技术应该以人类的尊严和权利为核心， 以人类的多样性和包容性为基础，并提出了一系列的伦理指导和建议。

伦理实践阶段：很多企业都在探讨如何将 AI 原则贯彻到日常技术实践中。例如，Google Cloud 采取措施打造负责 任的 AI；微软设立负责任 AI 办公室，多面推进负责任 AI 的落地实施。

已有的行业实践包括设立伦理委员会，组织培训和审查，以确保在设计活动中考虑伦理要求；构建“AI 模型说明书”， 推动 AI 算法的透明性和可解释性。例如，谷歌推出的“模型卡”工具集（Model Card Toolkit），以及 IBM 的 AI 事 实清单等。行业实践还包括以伦理工具方式呈现的“伦理即服务”，针对可解释、公平、安全、隐私等方面的伦理问 题，研发并开源技术工具。例如，IBM 根据其 AI 伦理的五大支柱——可解释性、公平性、鲁棒性（稳健性）、透明性、 隐私性，提出了 5 种针对性的技术解决方案