以大模型为核心的警惕生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商业场景，但过程中所引发的生成式AI商伦理问题也日益凸显，特别是业化在算法“黑箱”、数据滥用、理风责任逃避等方面呈现出明显的警惕市场驱动特征，亟须制度性治理，生成式AI商以应对新型技术性市场失灵。业化

笔者整理了商业化背景下，理风AIGC伦理风险的警惕表现：

——数据要素产权尚不明晰，诱发数据滥采与技术“黑箱”。生成式AI商数据这一核心数字生产要素尚未实现明确的业化确权与合理定价机制，平台企业可通过模糊授权、理风跨平台抓取等手段低成本攫取用户数据，警惕而用户对数据缺乏掌控权。生成式AI商在此结构性不对称下，业化AIGC产品借助SaaS模式广泛嵌入业务流程，算法逻辑高度封闭不透明，形成技术“黑箱”，用户在不知情的情况下被动贡献数据，知情权和选择权未能有效保障。

——企业治理结构相对滞后，加剧伦理边界退缩。部分企业仍延续传统工业逻辑，以利润与规模为导向，尚未将伦理治理充分纳入企业战略，或被边缘化、或流于形式。在商业化压力驱动下，一些企业选择在敏感领域应用AIGC技术，如用于深度伪造、情绪操控、消费诱导等，操控用户决策甚至影响公共认知，虽有短期收益，却破坏长期社会信任与伦理秩序。

——监管规则尚不完善，导致治理空窗与责任真空。现有监管体系在权责划分、技术理解与执法手段上尚未能完全适应AIGC快速演进，使部分企业得以在监管盲区内推进业务。当生成内容引发争议时，平台常以“技术中立”“非人为控制”为由规避责任，形成社会风险与经济利益失衡的局面，削弱了公众对治理机制的信心。

——算法训练机制存在偏差，固化偏见与价值错位。企业出于效率与经济性考虑，往往采用历史数据进行模型训练，若缺乏偏差控制机制，易导致算法输出固化偏见。在广告推荐、人才筛选、信息分发等环节中，这类偏差可能进一步强化标签化倾向，影响特定群体权益，甚至引发社会价值认知偏离。

——社会认知基础薄弱，助推伦理风险外溢。多数用户对AIGC技术的工作原理及其潜在风险缺乏了解，难以识别虚假信息与潜在引导行为。教育、媒体与平台等多方未能形成合力推进伦理素养普及，使得公众更易陷入误信误导，为AIGC滥用提供了低阻力环境，风险迅速蔓延至公共舆论与认知安全层面。

那么，该如何完善伦理风险治理制度设计，确保科技向善呢？

笔者认为，破解AIGC商业化应用中的伦理风险困境，需要从产权制度、企业治理、监管体系、算法机制及公众素养等多维度入手，构建覆盖前中后全流程、点面结合的系统性治理架构，实现伦理风险的前瞻性预警与结构性缓释。

首先，建立数据产权与定价机制，破解数据滥采与技术“黑箱”。应加快推动数据要素确权立法，明确数据的所有权、使用权和交易权边界，保障用户“数据知情—授权—撤回—追溯”的完整权利链条；建设统一的数据交易平台与明示定价机制，使用户能够主动管理和定价自身数据；推动平台披露算法运行机制或提供可解释性披露，并建立信息来源标注机制，提升AIGC运行的透明度与用户的感知能力。

其次，改革企业治理结构，嵌入伦理责任与价值导向。建议将AI伦理治理纳入企业战略议题，设立算法伦理委员会与道德责任官，强化从组织结构层面对伦理的内嵌化管理；建立“技术伦理评估”前置机制，在产品设计和部署前进行伦理影响评估，确保价值取向合理、安全边界明确；引入伦理审计制度，并将伦理实践纳入ESG绩效考核体系；鼓励头部平台发布伦理实践报告，形成行业示范效应，引导企业实现“向善创新”。

再次，强化跨部门协同监管，缩小治理空窗与责任模糊地带。应尽快建立跨部门监管协调机制，共同组成AIGC综合治理小组，统筹推进法规制定与执行落地；加快出台生成内容识别、数据权属界定、算法责任归属等专项法规，明确平台在生成内容中的主体责任；对AIGC生成内容可设“可推定责任”原则，即平台无法证明无过错即需承担相应责任，防止企业借“算法自动生成”之名规避治理义务，建立事前预防、事中监管与事后问责相结合的全链条治理体系。

同时，完善训练数据治理规则，消解算法偏见与价值错位。应由权威第三方主导建立公共训练语料库，提供多样、可信、经过审核的语料资源供企业使用，提升基础数据的伦理质量；强制企业披露训练数据来源、去偏技术及价值审核流程，并设立算法备案机制，强化外部监督；推动企业在算法目标中引入公平性、多样性等多元指标，改变目前以“点击率”“停留时长”为主的单一商业导向，构建价值均衡的AIGC应用逻辑。

最后，还要提升公众数字素养，夯实共识型伦理治理基础。应将AI伦理与算法素养教育纳入中小学与高校课程体系，支持媒体、行业协会与公益组织等社会力量参与AI伦理治理，通过设立“公众技术观察团”“伦理风险报告窗口”等方式，推动民间监督常态化；鼓励平台建立伦理科普与风险提示机制，对AIGC热点应用及时发布技术解读与伦理指引，缓解公众焦虑，增强社会整体对AIGC的识别与防范能力。

生成式人工智能的商业化应用，是技术进步与经济发展融合的重大机遇，亦是对伦理治理体系的严峻考验。唯有以系统治理理念统筹发展与规范，强化制度设计与责任落实，方能在推动技术创新的同时守住伦理底线，培育安全、可持续、可信赖的数字经济生态。

（作者：李大元系中南大学商学院教授，苏亚系中南大学商学院博士研究生）