□ 刘 芳

当前，人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑人类社会的生产生活方式，业已成为驱动数字经济发展、赋能社会治理现代化的重要动力。然而，伴随技术能力迭代与应用的快速扩散，算法偏见、数据隐私侵犯、责任归属模糊、伦理失范等问题日益凸显，对社会公平正义与人类基本价值构成深层挑战。在此背景下，推动人工智能“向善而行”，不仅是科技创新的内在要求，更是人工智能实现健康可持续发展的根本前提。实现这一目标的关键，在于系统培养一批兼具技术研发能力与伦理判断素养的复合型人才——即“懂伦理的AI人才”，使其在技术创新的全链条中嵌入伦理考量，从源头上为人工智能的发展确立价值航向。

培养“懂伦理的AI人才”，既是推动高质量发展的必然要求，也是防范技术伦理风险的现实需要。近年来，高校人工智能相关专业的课程体系普遍呈现“重技术能力训练、轻伦理价值引导”的特征，机器学习、深度学习、计算机视觉等技术类课程占据核心地位，而科技伦理、AI治理、算法社会学等人文社科内容的融入则相对滞后，二者在课时分配与学分设置上存在显著失衡。这导致部分AI从业者在技术开发中对伦理维度关注不足，容易忽视技术应用可能带来的社会影响与价值冲突。破解这一难题，需要高校、企业、社会的共同努力，建立系统化的培育体系，形成育人合力,为人工智能健康可持续发展筑牢人才基石。

高校要重构AI人才培育体系，推动专业教育与伦理教育深度融合，把“负责任创新”的理念贯穿AI人才培养的全过程。在课程体系方面，建设技术与伦理跨学科相融合，设立“人工智能+人文社科”的交叉学科专业或辅修项目。可以让计算机、自动化等技术背景强的学生，辅修科技哲学、信息法学、技术社会学等课程。在数据结构、深度学习等课程中，增加案例分析等环节，让学生探讨采集数据的知情权、模型应用的边界与责任。教学方法上，把场景化教学与反思性实践强化起来，通过角色扮演、伦理辩论来改进设计方案，锻炼学生在复杂情境下做出负责任选择的思辨能力，让学生深刻理解技术发展与伦理约束的辩证关系。因此，培养机制要超越传统院系壁垒，构建跨学科协同育人的生态系统。

企业需要强化技术研发者的伦理责任。企业作为人工智能技术应用的重要场域，应建立健全伦理审查机制，将伦理考量贯穿于产品研发、应用的整个流程。在开发AI产品时，可以主动邀请伦理专家参与评估，提前判定可能出现的伦理风险；在产品应用的过程中，要建立实时监测机制，及时发现并纠正不当行为。如果出现伦理问题的产品或服务，要建立问责机制，倒逼研发者坚守伦理底线。另外，企业还应加强对企业员工的伦理培训，让“技术服务于人”的理念成为每一位AI从业者的自觉追求。

全社会需要营造“科技向善”的浓厚氛围，为AI伦理人才培养提供良好环境。有关部门要加快完善AI伦理规范与法律法规，明确技术研发与应用的伦理底线，为人才培养提供制度保障。行业协会要制定AI行业伦理准则，开展伦理素养交流、培训活动，推动行业形成共同的伦理价值。媒体要加强AI伦理宣传，普及“科技向善”的理念，曝光伦理失范案例，引导全社会关注AI伦理问题，让重视伦理、坚守底线成为AI行业的普遍共识，让“懂伦理”成为AI人才的核心标配。营造全社会共同参与的良好氛围，形成多元治理格局。

培养“懂伦理的AI人才”，不是对技术创新的束缚，而是为AI发展保驾护航，让技术在合规、合德、合理的轨道上稳步前行。站在数字时代的新起点，我们要始终坚持以人为本、科技向善，凝聚高校、企业、社会多方合力，持续培育兼具技术硬实力与伦理软实力的AI人才，让每一项AI技术创新都饱含人文关怀，每一次AI应用落地都坚守伦理底线，推动人工智能产业行稳致远，更好地服务经济社会高质量发展，为人类创造更加美好的未来。（作者单位为盐城师范学院数字经济学院）