申论范文：警惕生成式 AI 商业化的伦理风险 （治理） 以大模型为核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入 商业场景，但过程中所引发的伦理问题也日益凸显，特别是在算 法“黑箱”、数据滥用、责任逃避等方面呈现出明显的市场驱动 特征，亟须制度性治理，以应对新型技术性市场失灵。 笔者整理了商业化背景下，AIGC 伦理风险的表现： ——数据要素产权尚不明晰，诱发数据滥采与技术“黑箱”。 数据这一核心数字生产要素尚未实现明确的确权与合理定价机 制，平台企业可通过模糊授权、跨平台抓取等手段低成本攫取用 户数据，而用户对数据缺乏掌控权。在此结构性不对称下，AIGC 产品借助 SaaS 模式广泛嵌入业务流程，算法逻辑高度封闭不透 明，形成技术“黑箱”，用户在不知情的情况下被动贡献数据， 知情权和选择权未能有效保障。 ——企业治理结构相对滞后，加剧伦理边界退缩。部分企业 仍延续传统工业逻辑，以利润与规模为导向，尚未将伦理治理充 分纳入企业战略，或被边缘化、或流于形式。在商业化压力驱动 下，一些企业选择在敏感领域应用 AIGC 技术，如用于深度伪造、 情绪操控、消费诱导等，操控用户决策甚至影响公共认知，虽有 短期收益，却破坏长期社会信任与伦理秩序。 ——监管规则尚不完善，导致治理空窗与责任真空。现有监 管体系在权责划分、技术理解与执法手段上尚未能完全适应 AIGC 快速演进，使部分企业得以在监管盲区内推进业务。当生 成内容引发争议时，平台常以“技术中立”“非人为控制”为由 规避责任，形成社会风险与经济利益失衡的局面，削弱了公众对 治理机制的信心。 ——算法训练机制存在偏差，固化偏见与价值错位。企业出 于效率与经济性考虑，往往采用历史数据进行模型训练，若缺乏 偏差控制机制，易导致算法输出固化偏见。在广告推荐、人才筛 选、信息分发等环节中，这类偏差可能进一步强化标签化倾向， 影响特定群体权益，甚至引发社会价值认知偏离。 ——社会认知基础薄弱，助推伦理风险外溢。多数用户对 AIGC 技术的工作原理及其潜在风险缺乏了解，难以识别虚假信 息与潜在引导行为。教育、媒体与平台等多方未能形成合力推进 伦理素养普及，使得公众更易陷入误信误导，为 AIGC 滥用提供 了低阻力环境，风险迅速蔓延至公共舆论与认知安全层面。 那么，该如何完善伦理风险治理制度设计，确保科技向善呢？ 笔者认为，破解 AIGC 商业化应用中的伦理风险困境，需要 从产权制度、企业治理、监管体系、算法机制及公众素养等多维 度入手，构建覆盖前中后全流程、点面结合的系统性治理架构， 实现伦理风险的前瞻性预警与结构性缓释。 首先，建立数据产权与定价机制