中国人民大学人工智能治理研究院：人工智能伦理治理研究报告（2026）

今天谈论人工智能，已经很难再把它当作一种中立工具讨论。AI 一面连着文本、图像、音频和视频的生成，另一面广泛嵌入到了信息分发、风险判断、资源配置、劳动管理、教育评价、亲密互动，甚至军事决策等诸多方面。这就决定了AI 伦理治理真正要面对的，不是一个个孤立的算法，而是数据、模型、平台、应用场景、组织责任与社会后果彼此缠绕在一起的社会技术系统。本报告认为，AI 伦理治理已走过原则倡议阶段，正处于制度化建设的关口。公平、透明、安全、可控、问责、包容等基础价值已经讨论多年。但只有经过制度转译，把这些价值落实为风险分级、算法审计、模型评估、生成内容标识、伦理审查、事故报告和责任追溯等可操作工具，伦理资源才能形成可调用的治理工具箱，真正进入研发、部署和应用流程。