文/闫宏秀

人工智能伦理研究的本质是对人与技术关系的再度厘清与辨析。在人工智能的背景下，人与技术的关系是基于某种信任而形成的一种新型深度融合。这种信任是人与人工智能关系存在的前提条件。但这种信任除了传统意义上的人际信任之外，还涉及人对人工智能以及人工智能系统间的信任。关于这种信任的哲学考察，可以借助信任的表征——可信任来进行。即通过可信任来解码人与人工智能的关系，描绘人工智能伦理的未来图景。但这种描绘是否有效呢？对此，本文将从伦理旨趣、存在逻辑、实现途径三个方面，解析可信任人工智能何以可能，以推进人工智能向善。

可信任人工智能的伦理旨趣

对人工智能未来发展图景的伦理描绘是人工智能技术的发展目标与伦理观念的有机融合。因此，人工智能的伦理问题研究既应包括对现有伦理问题的哲学反思，也应涵盖对技术未来发展的一种框定。这种反思与框定源自人类对技术伦理旨趣的审度。如，欧盟委员会在其所发布的“可信任人工智能的伦理框架”中，以追求人性和善、谋求人类福祉和自由的目标为导向，对人工智能信任机制建立的原则与路径进行了详细阐述，进而确保可信任人工智能的实现。因此，该框架的出发点不是对人工智能的发展是否需要伦理进行探讨，而是指向人工智能需要以何种伦理为框架，以及如何实现其伦理目标。该框架的目标主要是为促进和确保人工智能的发展能合乎伦理，并为实现技术方面的稳健性提供指南。

就可信任而言，吉登斯在其关于抽象体系中的信任解读中，将可信任（trustworthiness）分为“建立在彼此熟悉的个人之间和基于很长时间了解，从而互相从对方的眼中看出可信度证据的个人之间”两类。这两类主要在于人与人之间，而“可信任人工智能的伦理框架”中所言的可信任已经超出上述两类，将可信任延伸到了技术之中。这种延伸一方面体现了基于主客体二元对立的视角，由作为主体的人对作为客体的技术所进行的信任度预判；另一方面则体现了新技术所蕴含的能动性对传统信任产生的条件、语境等的冲击。依据弗洛里迪和桑德斯关于人工道德行动者的判别标准，面对诸如自动驾驶等对人类行为所产生的助推、导引，甚至规约与牵制等现象，人工智能已经呈现出行动者所应具有的诸多特质，并和人一样参与到道德的构建之中。

反观该框架所言的“可信任人工智能”，其包括人对技术的态度和技术本身的可信任两个维度。其中，技术自身的可信任，即技术的稳健性既是获得人对其信任的技术保障，也是人对其发展目标的预设。因此，可信任是人类对人工智能发展旨趣的伦理诉求，也是其本身所应遵循的伦理原则。

毫无疑问，可信任人工智能的构建发端于人对技术伦理旨趣的审度，但技术的能动性又将人类的伦理旨趣与技术自身的发展逻辑关联在一起。如果说卡普的器官投影说是将技术与人之间进行了物化层面的关联，那么，伴随新兴技术的涌现，这种关联已经不仅仅是将人的功能进行物质性的外化，而是走向了技术对人的嵌入式内化，并出现了主体客体化与客体主体化的迹象。如果说对技术价值中立说的质疑揭示出了技术与伦理之间的内在关联性，那么，将技术道德化的尝试则是基于技术能动性而走向技术对伦理的塑型与构建；伦理辅助性设计的出现则意味着人类的伦理观念已经被嵌入到具体的技术实践之中。

当下智能体、深度学习、人机融合等的发展，使得人类社会的泛智能化日趋普遍，人与技术的关联也日趋内化。这种内化体现为技术越来越逼近人的本质。在人与技术共在的语境中，人自身的本质与技术的本质进行着伦理维度的构连。这种构连表现为人对技术的伦理审视与技术对人类伦理观念的调节两个方面。但无论是这种构连的哪个方面，都涉及人对技术的信任度。然而，无条件的怀疑与无条件的信任一样都不是人与技术共同应有的合理方式。

可信任人工智能的存在逻辑及其合理性

对可信任人工智能的存在逻辑及其合理性的解析，首先需要对人工智能信任的合理性展开探讨。若对其信任是不合理的，则其可信任性也就无从谈起，可信任人工智能伦理框架的构建也将是无意义的。而对其信任是否合理的追问，则需要先对其何以产生进行考察。因为如果没有产生信任人工智能的语境，对其信任的探讨也就不存在。

（一）人工智能信任的语境。从产生的维度来看，传统意义上的信任是委托者（人）与受托者（人）之间的某种关联，其“产生于心理系统和社会体系影响的交互之中”，是“减少复杂性的一种有效方式”。事实上，信任的产生可以是目标导向性的，即A和B有一个共同的目标C，但A和B之间本来无信任可言，但鉴于C目标，A和B产生了某种信任，但这种信任并非是A认为B是值得信任的，或者B认为A是值得信任的；信任的产生也可以是任务导向性的，如A需要完成任务，而B有完成任务C的能力，进而产生了A对B的某种信任，这种信任可以是A对B具有完成某种能力的信任，也可以是A对B的整体性信任。但无论是目标导向性还是任务导向性，信任所表达的是“一种态度，相信某人的行为或周围的秩序符合自己的愿望。它可以表现为三种期待：对自然与社会的秩序性、对合作伙伴承担的义务、对某角色的技术能力”。

在智能革命的背景下，人类对人工智能有所期待，且这些期待伴随人工智能的发展已经在人类社会中逐步被现实化，并呈现出代替人类某些能力的趋势。如基于人工智能系统的导航、自动识别、安防等的研发与应用。与此同时，人工智能以人类合作伙伴的形式参与到人类事物中，与人类共同承担某种义务，完成某个任务。即人类对其承担的义务有所期待。如基于人工智能系统的儿童看护、情感交流等的研发与应用等。因此，人工智能与人的深度融合提供了产生信任的语境，但上述这些现象是否可以被称作是信任呢？

（二）人工智能信任的出场方式及其存在的判别依据。一般而言，信任的出现需要满足“（1）行动者（agent）之间的直接交互；（2）在交互环境中，有共同的规范和伦理价值观；（3）参与交互的各个部分是可以识别的”这三个条件。但在新技术发展的背景下，非直接交互的信任开始出场，如电子信任。因此，应重新审视信任存在的判别依据。塔迪欧在其关于电子信任的论述中，指出上述三个条件并不能成为数字环境中存在电子信任的障碍。同样地，依据上述三个条件以及对电子信任的判别，在人工智能的环境中，人与人工智能之间的交互与在数据环境中一样，真实存在却并非完全直接的物理式，且可识别；就共同的规范和伦理价值观而言，阿西洛马人工智能原则、人工智能合作组织原则等都是对此的响应。

因此，通过对信任出现条件的解析可得出：人工智能已经呈现了基于任务导向和目标导向的信任意蕴，虽然这与传统意义上的信任以及电子信任的出现条件有所不同。但无论如何，当人工智能以（准）智能体的形式展现出其完成任务、实现目标的能力时，毫无疑问，一种策略性信任也随之而至。这种源自人类对人工智能的期望，以及人类与人工智能的交互之中所产生的某种信任，恰恰也就是吉登斯所言的与知识体系、专家系统、抽象系统打交道的过程中所产生的信任。然而，这样的信任是否合理呢？

（三）反思人工智能可信任存在的合理性。当人工智能创建了信任得以产生的可能条件，并在与人类的交互中呈现出某种关联性的信任时，是否就意味着默认了技术信任的合理性？事实并非一直如此，哲学一直在对此展开反思。

伴随基于技术启蒙与技术理性的现代性，“外界对科学和技术知识的态度又具有某种心理。这种矛盾心理居于所有信任关系——无论是抽象体系还是对个人的信任关系——的核心”。这种矛盾心理源自人类对技术的依赖以及对这种依赖的反思。然而，从现实主义的视角来看，人必须依赖社会。社会以协作、分工、互助这三种方式对人的缺陷进行了补救。在这种补救中，技术作为人类需要的一种表征进入到对这些需要的缓和之中，并成为人类社会的一种必备品。因此，无论人类对技术的信任是否合理，技术已经成为人类在世的方式，并参与到了人类的事务之中。与此同时，对技术的某种信任也悄然而至。但这并不意味着技术必然是可信任的，也并不意味着对其的信任就是合理的，对其的哲学思考是徒然的。恰恰相反，对实然问题的思考是哲学的应有之义，且对这种既有现实的思考是通向应然性的一条有效进路。但与以往技术不同的是，人工智能对人类事物的参与是以可植入的方式进入到与人的深度融合之中，其所呈现出的实然问题，与其说是亟需展开人类对技术信任问题反思，倒不如说是亟需展开人类对自身信任问题的反思。因为当我们说“可信任人工智能”包括人类对人工智能的信任和人类对自身的信任两个方面时，事实上，这两个方面归根到底是人类对自身所制造产物是否可以有效应对的解答，即关于可信任人工智能实现途径的探讨。

可信任人工智能实现途径的有效性与局限性

在欧盟的“可信任人工智能的伦理框架”中，将信任视为人工智能发展的前提条件，但这种信任并不是机器的一种特性。事实上，信任不仅仅在于人工智能系统是合乎法律的、合乎伦理的和稳健的，还在于信任可被归因到与人工智能全生命周期中相关的每个人和每个过程。因此，对人工智能信任的考察应当走出外在主义的立场与批判主义的情结，走向伦理学的后思式批判功能与前思式导引功能有效整合，从内在主义与外在主义的融合之中，展开对可信任人工智能实现途径探讨。

就该框架的构建逻辑而言，其依据概念阐述、路径解析、判别依据界定三者之间的递进层级关系，阐述可信任人工智能的实现途径。其中，该框架关于可信任人工智能组成部分的厘清、其所需必要条件的阐释为后续其构建的展开框定了边界。关于技术和非技术两个方面的构建路径解析为如何走向可信任提供了实践维度的保障。即通过技术维度的可信任与伦理维度的可信任来确保可信任人工智能的实现。其中，技术维度的可信任是伦理维度可信任的基础与保障，伦理维度的可信任是技术发展的主旨与目标；而关于可信任人工智能关键条件的解码则为可信任的判定提供了可供参考的标尺。

就该框架所提出的构建路径而言，其所提出的技术方法和非技术方法这两个维度，与其关于可信任人工智能组成部分厘清的逻辑一致。上述方法旨在满足可信任人工智能的七个必要条件。这七个必要条件是基于基本权而产生的人工智能系统伦理框架的伦理律令，即人类自治、不伤害、公平和可解释性为基础而提出的。该伦理律令兼顾了通用伦理原则和人类智能伦理的特殊性两方面。其中，前三项为技术伦理学的通用原则，而可解释性则是直接指向人工智能伦理，并被视为构建用户对人工智能信任的关键所在。由人工智能系统的不可解释性所带来的不确定性而引发的焦虑与恐惧，是对其质疑的核心所在。因此，人工智能伦理的构建必须对不可解释性进行解码。虽然人工智能系统中算法和模型黑箱使得基于其所作出决策的可信任（即信任度）遭遇质疑，但这并不意味着其不可解释。

这种构建路径将可信任置于技术、设计与伦理的调节之中，通过设计走向伦理的构建。但类似于甘贝特对我们能否信任的追问一样，我们该如何正确看待“可信任人工智能”中的可信任呢？若我们不能正确地看待可信任，则会降低该框架的实践效用。因此，该框架虽然阐述了实现可信任人工智能的有效方式，却未指出看待可信任的正确方式。

信任是人类基于相关伦理规则，对不确定性以及风险作出的主观判断，是一方对另一方的态度。就人工智能而言，这种判断不是直接发生在人际之间，而是发生在人与技术的交互之中。一般意义上，人与技术之间的信任可以还原为人与人之间的信任，但这种还原是基于人对技术有能力掌控的前提下。因此，可信任人工智能作为人类对其的一种伦理诉求，与其相对应的是不可信任的人工智能。但可信任人工智能不是走向盲目的信任，也不是将不可信任盲目地遮蔽，而应当是：

1.基于有效监督的可信任。虽然人际之间最理想的信任模式是受托人在委托人不监督的情况下完成任务，但人与人工智能之间的信任则恰恰需要有效监督，以避免造成对人类基本权的伤害。虽然技术维度的透明性与可解释性等有助于提升人工智能的信任度，但人类的有效监督是人工智能之所以被视为可信任的根源所在，因为可信任究其本质而言，是人类对其的一种价值评判。

2.基于动态视角的可信任。可信任是基于人类对人工智能的伦理诉求而对技术未来发展作出的框定，关于其判别标准是基于通用伦理原则的框架而制定的，但这些标准并非静态的意义完全枚举，而是动态式的开放体系。因此，应当基于技术的发展与应用来审视可信任的判别标准。

3.基于批判视角的可信任。可信任本身就是对不可信任、信任以及错误信任等的批判性思考，进而，对可信任本身也应当持有审慎的批判态度，而不是非此即彼式的断然。特别在人工智能与人机交互和深融合情境中，不能因技术的强势性、便利性而忽视其风险性以及人的主体性；也不能因其巨大潜能所蕴含的不确定性而忽视其给人类社会所带来的益处。因为可信任本身就包含着期望、焦虑、承诺与风险。

在人工智能与人的合作中，诸如由人工智能对人类决策行为的多层级介入，出现了辅助性、导引性，甚至牵制性等多种合作模式，特别是导引性与牵制性的合作模式，带来了新的信任问题与信任模式，并将信任的边界不断拓宽，而这种拓宽亟需人类为其设定边界。因此，信任边界的重新界定，以及人与技术之间信任的重新解析成为人工智能伦理构建研究的新论域。

该框架将可信任作为一种人工智能未来图景的伦理描绘，并为人工智能时代的人与技术深度融合提供了有效的伦理导引，但其所搁置或排除的问题恰恰是人工智能伦理构建必须面对的终极问题。即当该框架对信任的边界进行拓宽时，信任边界的设定问题即该框架的局限性也随之而来。

因此，可信任作为人工智能未来发展图景的一种有效描绘，应当是在厘清信任边界的前提下，界定其概念的内涵与外延，指出可行的构建路径，制定合理且有效的判断标准，并以理性的方式对待可信任，进而确保可信任人工智能的实现。