审计：守护人工智能伦理审查的关键力量

【导读】随着生成式人工智能和自主决策系统的广泛应用，算法偏见、数据滥用、决策过程不透明、责任划分不清等伦理风险日益凸显，成为阻碍人工智能高质量发展的关键瓶颈。工信部等十部委联合发布的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，标志着我国在人工智能伦理治理方面迈入了制度化、全链条监管的新阶段。然而，当前的伦理审查在原则界定模糊、执行力度不足、监督环节缺失、公信力有待提升等方面存在现实困境，难以有效防范伦理风险。审计以其独立、客观、专业和可追溯的核心特质，在伦理审查中扮演着将原则转化为实际操作、全程监督、风险鉴证和责任追溯的重要保障角色，是推动伦理要求从软性倡导转变为硬性约束的关键制度支撑。本文基于人工智能伦理面临的现实问题和治理短板，系统阐述了审计介入伦理审查的重要性与必要性，并从审计主体的构建、覆盖全生命周期的审计、量化指标的制定、技术赋能监督以及制度规则的完善等多个维度，探索了适合人工智能发展的伦理审计实施路径，旨在为落实《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》、健全科技伦理治理体系、保障人工智能安全、可信、向善发展提供理论参考和实践方案。

关键词：人工智能；科技伦理；伦理审查；审计监督；保障功能；伦理治理

一、引言

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已全面渗透到医疗、金融、司法、教育、公共治理等关键领域，深刻地重塑着社会运行格局和人们的生产生活方式。生成式人工智能、自主智能系统以及人机深度交互技术正经历快速迭代，推动人工智能从辅助工具向自主决策主体演进，其技术复杂性、不可预测性和伦理外溢性也随之显著增强。算法歧视、大数据“杀熟”、深度伪造、隐私泄露、算法霸权等问题的频发，引发了公众对于技术公平、安全可控和社会正义的广泛担忧，对传统的科技治理模式构成了严峻挑战。

我国高度重视人工智能伦理治理体系的建设，已陆续出台《新一代人工智能治理原则》、《科技伦理审查办法（试行）》等一系列制度文件，确立了伦理先行、依法规范、安全可控的治理导向。2026年，工信部等十部委联合发布了《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，对审查主体、流程、监督和责任进行了系统性规范，为人工智能全生命周期的伦理监管提供了刚性依据。然而，在实践层面，伦理审查仍面临标准模糊、审查流于形式、缺乏动态监督以及第三方约束不足等问题，难以实现风险的闭环管控。

审计作为一种独立且权威的监督鉴证机制，能够有效地将抽象的伦理原则转化为可量化、可核验、可追溯的评价体系，从而实现对人工智能研发、训练、部署、迭代等全流程的伦理合规性监督。立足于当前伦理治理存在的痛点，系统研究审计在伦理审查中的保障功能，并构建科学高效的人工智能伦理审计体系，不仅是落实最新政策要求的现实需要，也是完善科技伦理治理、推动人工智能安全可靠发展的关键制度保障。本文将围绕伦理现实问题、审计介入的必要性以及审计实施的路径展开研究，为人工智能伦理治理的现代化提供理论支撑和实践指导。

二、人工智能科技伦理的现实困境与治理挑战

（一）核心伦理风险突出且影响广泛

1.算法公平性缺失，歧视问题普遍存在。由于训练数据存在偏差以及模型设计缺陷，人工智能系统在性别、地域、职业等方面可能产生系统性偏见，进而在招聘、信贷审批、司法判决以及公共服务分配中做出歧视性决策。算法的“黑箱”特性进一步掩盖了歧视的逻辑，使得歧视行为难以被识别、纠正和追责。

2.数据伦理失范，隐私安全风险加剧。人工智能的运行高度依赖数据，因此出现了数据过度采集、未经授权使用、非法流通和滥用等普遍现象，个人信息、生物特征信息、敏感隐私持续受到侵犯。部分主体以技术创新为幌子突破伦理底线，形成了数据垄断和数据霸权，损害了公民权益和公共利益。

3.决策透明度不足，责任界定困难重重。深度学习模型的不可解释性导致“算法黑箱”的出现，其自主决策过程难以被人类有效监督和理解。当损害发生时，开发者、运营者和使用者之间的责任边界变得模糊，容易出现责任推诿、追责无据和救济不畅的治理真空。

4.技术滥用风险上升，对社会秩序构成冲击。深度伪造、智能舆情操纵、自动化暴力决策等滥用行为严重威胁信息安全和社会稳定。自主武器和无监管的人机融合技术触及了人类安全的底线，引发了全球性的伦理焦虑。

5.人文价值被削弱，人的主体性受到挑战。部分人工智能应用过度追求效率而忽视公平，过分关注商业利益而忽略人文关怀，形成了“算法至上”的异化倾向，削弱了人类自主判断和决策的权利，并引发了就业替代、社会疏离等深层次的社会问题。

（二）伦理审查与治理体系存在的结构性短板

1.审查标准模糊，缺乏可操作性依据。现有的规范多为原则性倡导，未能形成可量化、场景化、可核验的指标体系，导致审查很大程度上依赖主观判断，标准不一、界定模糊，难以进行客观评价。

2.审查流程形式化，全生命周期监督缺失。审查往往集中在项目立项阶段，对于研发、训练、部署、迭代和退役等环节缺乏动态跟踪。当风险发生变化后，未能及时进行复核，呈现出重事前、轻事中、弱事后的局面。

3.独立监督机制缺乏，审查公信力不足。伦理审查多为机构内部自我审查，存在利益冲突和内部“护短”的可能。第三方鉴证和刚性问责机制不完善，导致审查结果的权威性和可信度不足。

4.技术与治理脱节，专业能力支撑不足。审查人员普遍缺乏算法、数据、安全等方面的技术能力，难以穿透技术“黑箱”来识别潜在风险。同时，审计、伦理、法律等跨领域协同机制尚未健全，治理能力滞后于技术发展。

5.制度协同不足，监管效能有待提升。跨部门、跨区域、跨行业的治理协同不够顺畅，监管权责交叉与空白并存。此外，跨境伦理风险的防控机制尚不健全。

三、审计在人工智能伦理审查中的重要性与必要性

审计凭借其独立性、客观性、专业性、全程性和可追溯性等核心属性，能够有效弥补伦理审查制度的短板，成为伦理治理能够有效落地的核心保障。

（一）实现伦理原则落地的转化机制，推动审查标准化

审计能够将公平公正、透明可控、隐私保护等抽象的伦理原则，转化为数据合规、算法公平、决策可解释性、风险可控性等可量化的审计指标，从而构建标准化的评价体系，推动伦理要求从软性倡导转变为硬性约束。

（二）作为全流程风险管控的监督工具，实现审查全程化

审计能够覆盖人工智能研发、训练、部署、迭代等全生命周期，实施事前评估、事中监督、事后追溯的闭环管理。这能够突破传统审查在碎片化、形式化方面的局限，实现对伦理风险的动态预警和有效处置。

（三）提升审查公信力的独立鉴证，保障结果客观公正

第三方独立审计能够规避自我审查可能带来的利益冲突，以中立的视角进行合规鉴证，并出具权威的审计报告。这为监管部门的决策、公众的信任以及市场的认可提供了专业的支持。

（四）为责任界定与追责问责提供依据支撑，强化惩戒力度

通过全程留痕、证据固定和责任梳理，审计能够明确各相关主体的伦理责任，为违规行为的追责提供客观依据，有效解决责任模糊、追责无据的难题，从而提高伦理违规的成本。

（五）成为技术与治理协同的专业桥梁，提升治理的适应性

审计融合了数据核查、算法测试、风险评估、内控评价等多种方法，能够穿透算法的“黑箱”，核验数据的合规性，评估决策的公平性。这弥补了伦理审查在技术能力方面的短板，促进了技术逻辑与伦理规则的融合。

（六）为完善治理体系提供制度保障，推动治理现代化

将审计纳入伦理治理的链条中，能够构建主体自律、伦理审查、审计监督、监管惩戒协同的格局。这能够弥补监督环节的短板，形成制度闭环，推动伦理治理朝着系统化、规范化、法治化的方向发展。

四、构建人工智能伦理审查审计保障体系的实施路径

（一）明确审计主体与权责，构建分层协同机制

构建由内部审计、第三方独立审计以及国家监管审计组成的三位一体体系。研发运营单位应设立内部伦理审计岗位，进行常态化自查；第三方专业机构负责提供独立鉴证服务，提升公信力；审计机关和伦理监管部门应针对重点领域开展专项审计，强化刚性约束。同时，建立跨领域专家库，整合审计、伦理、法律、技术和行业专家资源，提升穿透式审计能力。

（二）界定审计范围与核心内容，实现全生命周期覆盖

进行数据伦理审计：核查