机器学习伦理风险及其防控治理

The Ethical Risk and Positive Protocol in Machine Learning

随着机器学习技术的迅速发展,其在社会各领域的应用日益广泛,伴随而来的伦理风险也日渐凸显,包括身份被盗与隐私泄露、数据鸿沟与算法偏见、权责不明与信任危机、生态破坏与资源消耗、国家安全问题等。防控和治理机器学习伦理风险,需要遵循以人为本、公平公正、透明可释、权责清晰、可持续发展等基本原则,从科技向善、伦理审查、公众参与、法治约束等方面协同发力,构建既高效又符合伦理道德标准的人工智能生态系统,确保技术创新与社会责任的平衡。