科技伦理治理：深度科技化的挑战与应对
科技伦理治理：深度科技化的挑战与应对
2018年，中国科学家贺建奎宣布世界首例基因编辑婴儿诞生，这一消息震惊了全球科学界。这项被认为突破了伦理底线的研究，不仅引发了广泛的科学和伦理争议，也促使人们重新思考科技发展与伦理规范之间的关系。近年来，随着人工智能、基因编辑等前沿科技的迅猛发展，科技伦理治理已成为全球关注的焦点。
科技发展带来的伦理挑战
以ChatGPT为代表的生成式人工智能，通过对海量文本数据集进行训练，使机器拥有强大的语言理解和文本生成能力，可以解决跨越语言、数学、编码、视觉、医学、法律、心理学等领域的问题。与此同时，该项技术也引发了人工智能伦理问题的争议。例如，ChatGPT可以辅助研究工作，在应用中会产生抄袭、剽窃、数据造假、实验造假等学术不端行为，已被部分教学科研机构禁用。OpenAI承认，GPT-4与早期的GPT模型有类似的局限性，它本身并不是完全可靠的，存在偏见、虚假信息、隐私、过度依赖等风险。
基因编辑技术同样面临着严峻的伦理挑战。贺建奎的基因编辑婴儿事件，暴露了人类生殖细胞编辑可能带来的不可预测后果。这种对人类基因库的潜在改变，不仅可能影响个体的健康，还可能引发一系列社会和伦理问题，如“设计婴儿”、基因歧视等。
全球科技伦理治理模式比较
面对科技发展带来的伦理挑战，各国纷纷出台相关政策，加强科技伦理治理。
中国在科技伦理治理方面采取了积极主动的策略。2023年发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》是全球首批针对生成式AI的专门立法之一。中国的人工智能立法呈现出“从特殊到一般”的特点，计划在2025年继续推进人工智能法的制定。此外，中国还发布了《关于加强科技伦理治理的意见》等文件，构建了较为全面的科技伦理治理体系。
美国在人工智能治理方面则更加注重灵活性和创新性。美国的AI政策主要以技术创新和市场竞争为导向，较少对AI的具体应用进行严格的法规限制。尽管如此，美国依然在隐私保护和数据安全方面制定了一系列重要法律，例如《加利福尼亚消费者隐私法案（CCPA）》和《联邦隐私法》。此外，美国的AI治理框架更加侧重于通过行业自律和道德准则来引导AI技术的发展，而不是通过中央政府的严格立法进行约束。
欧盟在人工智能治理方面采取了较为严格的监管态度，尤其在AI伦理和透明度方面，欧盟的法律政策具有全球影响力。2018年，欧盟发布了《人工智能伦理指导原则》，提出要确保AI发展符合欧洲的伦理和社会价值观。2021年，欧盟还提出了全球首份针对人工智能的法律——《人工智能法案》，这项法案要求AI系统根据风险等级进行分级监管，并设定了严格的安全、透明和问责要求。
科技伦理治理的未来方向
面对日益复杂的科技伦理问题，需要通过不同学科的深度合作，促进科技伦理的理论研究与实践应用的有机结合，提高科技伦理治理的能力。科技伦理研究和治理涉及哲学、伦理学、法学、社会学等多个专业，涵盖自然科学、工程技术等多个学科领域，需要多学科的协同合作。唯有打破学科壁垒，推动不同学科之间的交叉融合研究，整合不同学科的理论和方法，才能为科技伦理治理提供全面学理支持。
同时，针对科技发展中的新型伦理问题，不同学科之间的碰撞与融合可以产生新的思想、观点和方法，为科技伦理治理提供新的思路和解决方案。科技伦理治理要求健全多学科协同研究的机制，加强科技伦理专业研究人员与其他学科专家学者的交流、对话和合作，与科技工作者开展协同合作研究，吸纳新知、更新思维，前瞻性地预判、权衡和应对科技伦理风险，在科技创新和科技应用上融入相关的科技伦理理念、达成基本的伦理共识，向全社会传播“科技向善”的道德文化，为解决科技伦理问题提供咨询建议。
此外，科技伦理治理需要专业人才支撑。国务院学位委员会、教育部印发的《研究生教育学科专业目录（2022年）》在哲学一级学科之下增设应用伦理专业硕士学位，使培养专业人才并加入科技伦理治理过程成为可能。当代科学技术的快速发展涌现诸多具有复杂性、不确定性、多样性和隐蔽性的新型伦理问题，传统伦理学单一学科的实践智慧很难对此予以阐释并加以解决。跨学科的科技伦理专业硕士人才参与科技活动的全过程，能够有效克服科技伦理治理的技术化倾向，推动科技领域“伦理先行”。
结语
科技发展是推动人类社会进步的重要力量，但科技本身并不具备道德属性。如何确保科技发展符合人类共同的价值观，如何避免科技滥用带来的风险，是全人类共同面临的挑战。科技伦理治理不是阻碍科技进步的绊脚石，而是引导科技向善的航标。只有建立起科学、合理、有效的科技伦理治理体系，才能真正实现科技与人类社会的和谐发展。