數智經濟時代，對著屏幕點頭、眨眼的刷臉動作早已融入日常生活。無論是辦業務還是登錄賬號，仿佛只要“刷臉”，就能証明“我就是我”。然而，不法分子已經能夠通過AI技術“偷走你的臉”。比如山東青島膠州市警方破獲的一起案件中，不法分子利用AI技術合成動態人臉視頻，進行虛假實名認証，實施詐騙等犯罪行為，販賣賬號8萬余個，非法獲利60余萬元。“如何証明我是我”正在從一個哲學問題變成一個現實問題。

如今的AI，已經從一種好用的工具，變成嵌入日常生活的數字基礎設施。我們越是習慣它帶來的便利，越應該時刻警惕它可能帶來的種種現實風險。今年，工業和信息化部等十部門印發《人工智能科技倫理審查與服務辦法（試行）》，為AI創新系上了“第一粒扣子”，它要求AI治理不能等到風險發生后再補救，而要推動治理關口前移，讓“負責任”成為AI創新一開始就要遵守的要求。這一粒“扣子”，所追問的不只是AI創新“能不能做”，更是“該不該做”“怎麼無害地做”。

人工智能科技倫理審查，保護的是每一個普通的個體。AI工具看似使用門檻很低，但背后的技術機制復雜且不透明，對於大多數用戶來說是一個“黑箱”。更大的問題在於，AI的運行離不開對個人數據的處理，其調用的不僅是年齡、性別等通用信息，還可能包括生物識別、行為軌跡、消費偏好乃至情緒反應等可以“勾勒”一個人的深層數據，這些數據不只是標識化的記錄，更是個體人格權益的延伸。然而，很多用戶基於對AI平台的信任，在冗長復雜的“信息確認”面前，很難真正理解自己同意了什麼，這就使得用戶在AI面前幾乎是一個“數字透明人”：我們的身份可能被冒用，賬號可能被盜取，名譽可能被損害，甚至生活秩序也可能被打亂。倫理審查便是在技術進入真實場景前，把數據來源、知情同意、風險告知和責任承擔這些問題理清楚，雖然這看上去“不夠技術”，卻決定著技術到底是在保護人，還是在消耗人的安全感與自主性。

更深一層看，人工智能風險從來不隻關乎某一個人，還涉及人和人之間的交互關系。如果說“偷走你的臉”只是一次個人信息侵害，那麼各種身份偽造和內容合成技術被濫用，就會改變社會信任的底層結構：老師很難搞清楚學生的作業出自誰手，消費者難以分辨與其對話的客服到底是不是“真人”，熱戀者也未必分得清屏幕那端的溫柔回應是不是真誠的情感。信任受損，不隻會導致溝通成本的上升，甚至會削弱整個社會的善意與責任感。倫理審查就要求在這些AI生成的各類假象上，說明系統用途、潛在風險和責任邊界，為人們的數字交往搭建可信基礎。

倫理審查要防范的更隱蔽問題，則是藏在代碼中的“偏心眼”，即社會公平問題。如今，在求職招聘、信用評估、醫療輔助等公共場景中，AI正逐步參與甚至主導評價標准，將繁雜信息轉換為量化指標和決策動作。表面上看，AI不像人那樣受情緒和偏好影響，也不被“人情關系”綁架，似乎更加客觀。但AI輸出的不是無源之水，它高度依賴訓練數據、評價規則和設計目標。一旦社會中的結構性偏差被編碼進技術流程，最終就可能以“客觀結果”的面貌出現。從電商平台報價中的“大數據殺熟”，到招聘系統根據學歷背景、職業經歷等標簽對求職者進行“歧視性篩選”，AI未必公開表達偏見，卻可能在一次次看似中性的技術判斷中放大不公平。人們期待AI減少人為偏見，但它很可能會變成一個披著科技外衣的成見“放大器”。倫理審查便是要在AI進入公共場景前，為判斷依據、數據偏差和群體影響多設一道公平校驗，防止舊有成見被包裝成新的技術結論。

有人擔心倫理審查會拖慢人工智能創新的腳步。其實，真正有價值的AI創新，不可能靠“先上線、再補洞”的路徑走深走遠。AI越深入生活，越要回答幾類現實問題：能不能保護個人權益，能不能維持可信交往，能不能促進社會的公平福祉。如果這些問題處理不好，AI企業跑得越快，風險積累得也越快﹔一旦出現隱私泄露、深度偽造、算法歧視等問題，就可能失去用戶信任，並為此付出更高的治理代價。

從這個意義上說，倫理審查不是給AI創新踩剎車，而是給它“裝方向盤、系安全帶”，讓技術知道往哪裡走的同時，也讓創新在提速時不至於失控。

《人工智能科技倫理審查與服務辦法（試行）》的審查標准要求AI創新不能隻看效率、性能和商業收益，還要把保護隱私安全、確保可控可信、維護公平公正等價值要求，轉化為研發和應用過程中的具體約束﹔風險防控要求重點對那些可能深度影響人的身心狀態和社會認知，或能夠在重要場景中高度自主決策的AI系統，提前進行更審慎的風險評估和倫理復核。可以說，倫理審查不是把創新攔在門口，而是讓風險越高的技術越早接受更嚴肅的追問。

為AI創新系好“第一粒扣子”，不是害怕技術向前，而是希望它在改變世界之前，先學會尊重生活其中的人。當負責任創新成為技術共同體的基本共識，當倫理要求真正進入研發與應用全過程，AI才能在擴展能力邊界的同時，守住文明的底線。

（作者：楊 樺 於 帥，分別系北京工業大學馬克思主義學院講師，中山大學計算機學院副教授）