人本智能的深化發(fā)展將建立在創(chuàng)新變革、安全規(guī)范等多重維度的平衡之上。這需要通過有效的治理策略來實現平衡， 規(guī)避 AI 繁榮背后潛藏的風險。由此引出的 AI 治理和實踐，不僅是技術層面的問題，更是社會問題，需要全社會共同 面對。作為目前 AI L域主力軍的頭部科技企業(yè)亦紛紛擁抱 AI 倫理和治理，并努力將“人的因素”納入產業(yè)布局和實 踐當中。

根據騰訊研究院GJ研究員曹建峰的總結 ，2016 年至今，從原則到實踐，AI 科技倫理成為“必選項”經歷了如下三 個階段。

原則爆發(fā)階段：各大行業(yè)和一些知名企業(yè)及研究機構提出了自己的 AI 倫理原則。2016 年，谷歌、微軟、亞馬 遜、Facebook、IBM 等五大科技公司聯合成立了“人工智能伙伴關系”（Partnership on AI），旨在促進 AI 技術的公 益、安全、可信、透明和可理解性，以及保護人類的社會和文化價值。2017 年，歐盟委員會發(fā)布了《歐洲人工智能戰(zhàn) 略》，提出了“人本”的 AI 愿景，強調 AI 技術應該尊重人類的尊嚴、自由、民主、平等、法治和人權，并提出了一系列 的行動計劃和措施。

共識尋求階段：加強 AI 國際治理，OECD 等機構主張推動建立國際公認的倫理框架準則。2019 年，聯合國教科文 組織發(fā)布了《人工智能倫理問題報告》，提出了“人類中心”的 AI 原則，強調 AI 技術應該以人類的尊嚴和權利為核心， 以人類的多樣性和包容性為基礎，并提出了一系列的倫理指導和建議。

倫理實踐階段：很多企業(yè)都在探討如何將 AI 原則貫徹到日常技術實踐中。例如，Google Cloud 采取措施打造負責 任的 AI；微軟設立負責任 AI 辦公室，多面推進負責任 AI 的落地實施。

已有的行業(yè)實踐包括設立倫理委員會，組織培訓和審查，以確保在設計活動中考慮倫理要求；構建“AI 模型說明書”， 推動 AI 算法的透明性和可解釋性。例如，谷歌推出的“模型卡”工具集（Model Card Toolkit），以及 IBM 的 AI 事 實清單等。行業(yè)實踐還包括以倫理工具方式呈現的“倫理即服務”，針對可解釋、公平、安全、隱私等方面的倫理問 題，研發(fā)并開源技術工具。例如，IBM 根據其 AI 倫理的五大支柱——可解釋性、公平性、魯棒性（穩(wěn)健性）、透明性、 隱私性，提出了 5 種針對性的技術解決方案