以大模型為核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商業(yè)場景，但過程中引發(fā)的倫理問題也日益凸顯,。特別是在算法“黑箱”、數據濫用,、責任逃避等方面呈現出明顯的市場驅動特征，亟需制度性治理以應對新型技術性市場失靈,。

在商業(yè)化背景下,，AIGC倫理風險的表現包括：數據要素產權尚不明晰，誘發(fā)數據濫采與技術“黑箱”,。數據這一核心數字生產要素尚未實現明確的確權與合理定價機制,，平臺企業(yè)可通過模糊授權、跨平臺抓取等手段低成本攫取用戶數據,，而用戶對數據缺乏掌控權,。在這種結構性不對稱下，AIGC產品借助SaaS模式廣泛嵌入業(yè)務流程,，算法邏輯高度封閉不透明,，形成技術“黑箱”，用戶在不知情的情況下被動貢獻數據,，知情權和選擇權未能有效保障,。

企業(yè)治理結構相對滯后，加劇倫理邊界退縮,。部分企業(yè)仍延續(xù)傳統(tǒng)工業(yè)邏輯,，以利潤與規(guī)模為導向，尚未將倫理治理充分納入企業(yè)戰(zhàn)略,，或被邊緣化,、或流于形式。在商業(yè)化壓力驅動下,，一些企業(yè)選擇在敏感領域應用AIGC技術,，如用于深度偽造,、情緒操控、消費誘導等,，操控用戶決策甚至影響公共認知，雖有短期收益,，卻破壞長期社會信任與倫理秩序,。

監(jiān)管規(guī)則尚不完善，導致治理空窗與責任真空?，F有監(jiān)管體系在權責劃分,、技術理解與執(zhí)法手段上尚未能完全適應AIGC快速演進，使部分企業(yè)得以在監(jiān)管盲區(qū)內推進業(yè)務,。當生成內容引發(fā)爭議時,，平臺常以“技術中立”“非人為控制”為由規(guī)避責任，形成社會風險與經濟利益失衡的局面,，削弱了公眾對治理機制的信心,。

算法訓練機制存在偏差，固化偏見與價值錯位,。企業(yè)出于效率與經濟性考慮,，往往采用歷史數據進行模型訓練，若缺乏偏差控制機制,，易導致算法輸出固化偏見,。在廣告推薦、人才篩選,、信息分發(fā)等環(huán)節(jié)中,，這類偏差可能進一步強化標簽化傾向，影響特定群體權益,，甚至引發(fā)社會價值認知偏離,。

社會認知基礎薄弱，助推倫理風險外溢,。多數用戶對AIGC技術的工作原理及其潛在風險缺乏了解,，難以識別虛假信息與潛在引導行為。教育,、媒體與平臺等多方未能形成合力推進倫理素養(yǎng)普及,，使得公眾更易陷入誤信誤導，為AIGC濫用提供了低阻力環(huán)境,，風險迅速蔓延至公共輿論與認知安全層面,。

為了完善倫理風險治理制度設計，確?？萍枷蛏?，需要從多個維度入手,，構建覆蓋前中后全流程、點面結合的系統(tǒng)性治理架構,，實現倫理風險的前瞻性預警與結構性緩釋,。建立數據產權與定價機制，破解數據濫采與技術“黑箱”,。應加快推動數據要素確權立法,，明確數據的所有權、使用權和交易權邊界,，保障用戶的完整權利鏈條,；建設統(tǒng)一的數據交易平臺與明示定價機制，提升AIGC運行的透明度與用戶的感知能力,。

改革企業(yè)治理結構,，嵌入倫理責任與價值導向。建議將AI倫理治理納入企業(yè)戰(zhàn)略議題,，設立算法倫理委員會與道德責任官,，強化從組織結構層面對倫理的內嵌化管理；建立“技術倫理評估”前置機制,，在產品設計和部署前進行倫理影響評估,，確保價值取向合理、安全邊界明確,；引入倫理審計制度,，并將倫理實踐納入ESG績效考核體系；鼓勵頭部平臺發(fā)布倫理實踐報告,，形成行業(yè)示范效應,，引導企業(yè)實現“向善創(chuàng)新”。

強化跨部門協同監(jiān)管,，縮小治理空窗與責任模糊地帶,。應盡快建立跨部門監(jiān)管協調機制，共同組成AIGC綜合治理小組,，統(tǒng)籌推進法規(guī)制定與執(zhí)行落地,；加快出臺生成內容識別、數據權屬界定,、算法責任歸屬等專項法規(guī),，明確平臺在生成內容中的主體責任；對AIGC生成內容可設“可推定責任”原則,，即平臺無法證明無過錯即需承擔相應責任,，防止企業(yè)借“算法自動生成”之名規(guī)避治理義務，建立事前預防、事中監(jiān)管與事后問責相結合的全鏈條治理體系,。

完善訓練數據治理規(guī)則,，消解算法偏見與價值錯位。應由權威第三方主導建立公共訓練語料庫,，提供多樣,、可信、經過審核的語料資源供企業(yè)使用,，提升基礎數據的倫理質量,；強制企業(yè)披露訓練數據來源、去偏技術及價值審核流程,，并設立算法備案機制，強化外部監(jiān)督,；推動企業(yè)在算法目標中引入公平性,、多樣性等多元指標，改變目前以“點擊率”“停留時長”為主的單一商業(yè)導向,，構建價值均衡的AIGC應用邏輯,。

提升公眾數字素養(yǎng)，夯實共識型倫理治理基礎,。應將AI倫理與算法素養(yǎng)教育納入中小學與高校課程體系,，支持媒體、行業(yè)協會與公益組織等社會力量參與AI倫理治理,，通過設立“公眾技術觀察團”“倫理風險報告窗口”等方式,，推動民間監(jiān)督常態(tài)化；鼓勵平臺建立倫理科普與風險提示機制,，對AIGC熱點應用及時發(fā)布技術解讀與倫理指引,，緩解公眾焦慮，增強社會整體對AIGC的識別與防范能力,。

生成式人工智能的商業(yè)化應用是技術進步與經濟發(fā)展融合的重大機遇,，也是對倫理治理體系的嚴峻考驗。唯有以系統(tǒng)治理理念統(tǒng)籌發(fā)展與規(guī)范,，強化制度設計與責任落實,，才能在推動技術創(chuàng)新的同時守住倫理底線，培育安全,、可持續(xù),、可信賴的數字經濟生態(tài)。