中國人民大學科學研究處、中國人民大學信息資源管理學院：錢明輝、楊建梁
當人工智能模型的規模和能力不斷提升，AI系統在更多社會場景中承擔起輔助決策甚至直接決策的角色，其輸出內容將不再是中立信息的簡單組合，而是會逐步轉化為面向人類社會的“行為建議”與“價值判斷”。在這一轉變中，數據集的構建不僅決定了人工智能技術能力的邊界，也成為其是否具備倫理責任與社會適應力的起點。數據集的道德負荷，正在成為衡量人工智能可信度、可控性與可接受性的重要維度。提升數據集的道德感知、道德質量以及推動其道德取向的演化，對于構建更具責任感的人工智能具有至關重要的意義。
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一、數據集的道德感知：智能倫理的治理起點
數據集作為人工智能認知、判斷與決策的基礎，其所承載的不僅是客觀事實，更包含數據采集者的價值取向、標注者的社會認知、篩選機制的文化偏好。所謂數據集的“道德感知”，即在數據的全生命周期——從設計、采集、處理到使用與廢棄數據的過程中，系統化識別并管理其潛在倫理風險的能力。形成數據集的道德感知，要求在數據集構建之初就主動嵌入道德哲學、算法規則與社會規范的復合判斷，通過結構化策略提升人工智能系統的倫理表現。例如，引入隱私保護機制、偏見檢測方法、權利平衡機制等技術與制度手段，使數據集成為“可被信任的原料”，而非“風險輸入源”。
當前，數據集面臨的倫理挑戰主要集中在三個方面。第一，代表性偏見的系統性失衡。大量公共數據集在性別、年齡、種族等維度上的標簽分布嚴重失衡，導致模型輸出傾向某一群體。例如，在醫療領域，某些疾病診斷模型因訓練數據中缺乏少數族裔樣本而會降低對該人群的識別準確性。在金融領域，信用卡欺詐檢測模型的訓練數據往往嚴重偏向高收入群體交易模式，使得特定人群更容易遭遇無故鎖卡或支付延遲。第二，隱私侵犯的倫理爭議升級。生成式人工智能的“數據饑渴”正在突破倫理邊界，某些系統通過爬蟲技術抓取未經授權的社交媒體內容，構建包含用戶行為軌跡的“數字人格”數據庫。此類實踐不僅侵犯個人數據主權，更可能衍生出深度偽造等濫用風險。2023年6月，美國加州克拉克森?斯佩里律師事務所就對OpenAI及其投資方微軟發起集體訴訟，指控其未經許可收集、泄露數百萬用戶個人信息，并秘密爬取聊天記錄、社交對話等大量個人數據。第三，決策黑箱的技術治理困境。數據標簽標準模糊與溯源機制缺失，正在制造難以穿透的算法黑箱。2019年，計算機視覺基準數據集ImageNet因包含大量帶有種族歧視、性別刻板印象的標簽，被迫下架60萬張圖像。2023年10月，《衛報》披露，英國工作與養老金部（DWP）使用的AI系統在未公開算法細節的情況下，錯誤地將部分合法申請人被錯誤標記為高風險對象，導致數百名申請者的福利支付被暫停或延遲長達數月。這些事件揭示，當數據生產缺乏透明規范時，技術中立性將難以維系。
強化數據集的道德感知，不僅是提升技術安全性的工程問題，更是構建智能系統公信力的倫理前提。從源頭發現與糾正偏見，明確數據權屬與授權邊界，推動數據治理向“透明、可控、負責任”演進，才能真正打破“低質量輸入-歧視性輸出”的惡性循環，為AI系統構建起公平性、正義性與可接受性的基礎。同時，道德感知機制也能夠為后續的倫理審查、模型評估與合規監管提供制度起點，使智能系統的“價值導向”從被動防錯走向主動向善。從長遠看，數據集的倫理治理將成為引導技術與社會價值共生演進的戰略支點。正如算法的準確性需要數據集質量的保障，AI的可接受性同樣離不開道德維度的輸入與校驗。
二、數據集的道德提升：算法技術的應用要點
實現數據集的道德提升，不僅是理念層面的倫理覺醒，更是算法體系、數據治理與工程實踐深度融合的系統工程。為此，必須構建一套具備可操作性的技術框架，包括倫理標注體系的構建、價值觀的嵌入機制以及道德偏誤的評估工具，從而全面支撐數據集在隱私保護、公平性、安全性、可追溯性等關鍵維度的倫理表現優化。
首先，構建倫理標注的范疇化分類體系，是提升數據集道德層次的結構根基。數據集中的倫理風險具備高度的多維性與動態性，需通過系統化的標注體系實現結構化管理。倫理標注不再局限于“是否敏感”的二元判斷，而應分層次、分領域設定評估標準，從而為數據集的倫理合規性提供結構性保障。例如，通過構建“公平性-隱私性-文化敏感性”三維標簽系統，可以對每一個數據子集標注其所涉及的群體屬性（如性別、年齡、地域）、數據來源（是否公開、是否授權）以及可能觸發的文化敏感問題（如宗教符號、民族標簽等）。通過這一分類體系，數據集的倫理風險得以結構化治理，從而為后續的道德提升奠定堅實基礎。
其次，將價值觀嵌入分類權重優化機制，是構建算法模型倫理內核的關鍵路徑。倫理性不僅應體現在數據表層的標簽控制上，更應在模型訓練過程中被嵌入為內在約束條件。而實現這一目標的路徑之一就是將特定倫理偏好的表達，轉化為模型訓練中的權重設置或損失函數項。例如，在金融信用評估模型中，可針對性地降低“受保護特征”（如種族、婚姻狀況）在決策中的權重，或引入“公平損失項”，懲罰不同群體間輸出差異過大的模型參數更新。同時，價值觀嵌入機制還必須具備文化適應能力。也就是說，在不同地區部署AI系統時，需結合當地倫理規范進行參數動態調整。例如，歐盟GDPR強調數據最小化與知情授權，在歐盟訓練的語言模型需嚴格排除用戶隱私性文本；而在中東國家部署視覺識別系統時，應主動屏蔽含有宗教或性別敏感性的訓練圖像，避免觸發社會沖突。通過這一機制，算法模型能夠更好地體現人類社會的主流價值觀，實現技術與道德的深度融合。
最后，明確并量化道德偏誤的關鍵評估指標，是衡量數據集倫理表現的重要依據。任何治理機制若缺乏評估反饋，均難以實現可持續優化。為此，建立一套系統性、可量化的倫理評估指標體系，是推動數據集的道德提升從策略層落地為實踐成效的必要條件。該指標體系應覆蓋群體公平性、系統透明度、責任鏈可溯性三個核心維度。在群體公平性方面，常用指標如群體歧視指數（GDI），可用于衡量模型在不同群體上的準確率、召回率等指標差異。例如，在招聘簡歷篩選模型中，若女性候選人的平均錄取概率顯著低于男性，GDI值將上升，觸發算法調優流程。在系統透明度方面，可采用解釋性評分與透明度得分評估模型輸出的可追溯性，例如判斷模型是否能對某一預測結果提供可被人類理解的因果路徑。在責任鏈可追溯性方面，指標如責任鏈長度可用于追蹤決策中涉及的層級與參與模塊，有助于建立起端到端的問責機制。例如，通過區塊鏈或可驗證日志系統記錄數據從采集、標注到模型輸出的全過程變更信息，當模型產生歧視性輸出時，系統可快速回溯至某一數據采集批次或標注階段，而非將責任歸咎于最終部署者。
三、數據集的道德演化：智能世界的責任支點
數據集的道德演化是人工智能邁向可信、可控和可持續發展的關鍵支點。隨著人工智能深入醫療、教育、金融、司法等社會核心領域，數據集不僅限定了模型的能力邊界，更承載著對公共利益和人類價值的深刻回應。未來，數據集不應是靜態的孤島，而應被構建為具備反饋機制、自我修正能力和倫理感知能力的動態系統，為人工智能的發展奠定堅實的道德基礎。
實現動態適應性，是開展道德型數據集建設的基本路徑。面對現實世界中不斷涌現的新風險與偏誤，傳統一勞永逸的數據構建方式已難以為繼。通過引入實時反饋機制，AI系統可在發現問題后即時回溯并更新訓練樣本，形成“偏差檢測-語料修正-模型更新”的倫理閉環。與此同時，聯邦學習等技術也提供了更安全的數據協作框架，實現“數據不出域、模型常更新”的隱私友好型迭代，推動道德優化成為數據生命周期內的常態行為。
實現跨文化兼容，是推動數據集生態全球普惠可用的關鍵要求。道德標準存在文化差異，數據集必須兼顧本地價值與全球通用性。在不同社會中，對權利、親屬關系、宗教表述的敏感度各不相同，需在訓練數據中作出相應的調整。例如，數據集開發者需要在東亞文化中強化家庭倫理語義的精細化標注，在中東區域部署圖像內容過濾機制以規避潛在文化沖突。同時，數據集管理者應結合區塊鏈等可追溯技術，構建跨國流通過程中的審計機制，保障數據修改的透明性與合規性。
實現生態友好性，是數據集體系可持續發展的必要條件。未來的數據集不僅需提升系統效率，更應內嵌可持續發展的考量。在交通、能源、建筑等應用中，訓練數據集中應加入碳排放、能效比等指標，從而引導智能模型做出“低能耗、高責任”的最優決策路徑。當數據集具備環境標簽，AI系統才能在復雜決策中同步考慮生態影響，真正支持綠色智能社會建設。
面向更長遠的目標，數據集還需具備倫理學習與情境判斷能力，從而進一步邁向“道德自適應”階段。這不僅意味著數據集需要覆蓋多樣化的倫理情境樣本，還需要包含復雜場景中的沖突案例與決策反饋記錄，使AI模型能在訓練中識別倫理要求并學習權衡機制。例如，在涉及緊急醫療或公共安全的模擬數據集中，應構建“隱私讓渡-公共利益最大化”類標簽結構，并附帶不同應對策略的效果反饋，幫助模型識別在何種條件下可以基于“最小侵害、最大效用”原則調整行為邊界。同時，還可以通過引入強化學習標簽結構，記錄模型行為與后果之間的因果路徑，使其在持續訓練中形成可遷移的情境判斷機制。今后，數據集將不再只是規則編碼的靜態容器，而是AI倫理判斷能力持續成長的語義土壤。
有道德的數據集，將成為構建美好智能世界的必要前提。當人工智能能力不斷突破認知邊界，其所依賴的數據集也必須同步承擔起更多“價值判斷”與“社會責任”。道德負荷不再是數據集的附加任務，而是其構建邏輯、篩選機制與輸出效能的內在組成。未來，誰能率先構建起“可治理、可對齊、可持續”的道德型數據集體系，誰就將掌握推動人工智能走向可信與共識的主動權。在通往責任智能的道路上，數據集不是機械中立的，而應是有溫度、有立場、有約束的。
基金項目：國家社會科學基金重點項目“基于數智融合的信息分析方法創新與應用”；國家檔案局科技項目“基于生成式人工智能的檔案數據化關鍵方法及其應用研究”。
致謝：感謝中國人民大學信息資源管理學院應芷安博士后在本文完成過程中所提供的資料收集與整理支持。
