一、技术伦理建构：为AI划定“不可逾越的红线”

　　中山大学哲学系潘恩荣教授指出AI技术的“激进性”突破，使其在性能、参数、能耗等方面不断逼近人类认知极限，而技术发展与伦理约束的失衡可能导致“养虎为患”的风险。重塑AI的首要任务是构建刚性与弹性兼具的伦理框架，会议学者们通过技术嵌入、制度设计、文化引领三重路径，为AI划定了“不可逾越的红线”。

　　（一）代码层的伦理嵌入：从“黑箱”到“可审计”的技术转向

　　东南大学人文学院王珏教授在分析开源AI发展时指出，技术与伦理的协同需从“代码层”起步。当前深度学习模型的“黑箱”特性导致伦理原则难以落地，传统代码检测方法对复杂神经网络的适用性大幅下降。对此，其研究团队正在探索在代码层嵌入伦理，构建可审计的安全机制，明确伦理许可约束，她举例说，通过将伦理原则转化为可计算的语义结构，可实现对模型决策过程的“伦理审计”。王珏教授团队已取得相关专利，正在建设伦理道德数据库及网络平台，希望以此形成统一的开源AI伦理评估框架，推动伦理大模型研发。

　　不过这一路径面临两大挑战：一是伦理概念的“技术翻译”困境，如“公平性”“正义性”等抽象价值难以完全量化，王珏坦言，当前伦理概念向技术系统的“翻译”与“落地”仍处于探索阶段，尚未形成成熟、普适的技术框架，未来需跨学科协作，推动“伦理可计算化”的理论与实践突破；二是不同文化背景下伦理共识的差异性，可能导致统一伦理框架的失效。王珏强调，解决之道在于建立“底线伦理”原则——明确禁止AI用于欺骗性信息生成、武器研发、反人类行为等方向性错误领域，在此基础上保留文化适应性调整空间。这种“刚性底线+弹性空间”的模式，既避免了伦理虚无主义，又防止了创新活力的扼杀。

　　（二）治理层的多元协同：从“单一管控”到“分布式共治”

　　开源AI的发展凸显了治理的复杂性：其源代码、模型权重、数据集的开放性既提升创新效率，也增加了滥用风险，如用于深度伪造、算法歧视的现象便是滥用的结果。王珏提出，重塑AI需构建“多元主体共治平台”，将设计师、开发者、用户、监管机构纳入治理网络，形成动态调整的责任链。

　　具体而言，这种治理模式包含三层机制：一是技术层面的“可追溯性设计”，通过区块链等技术记录AI模型的训练数据来源、参数调整轨迹，明确责任归属；二是组织层面的“伦理审查委员会”，由跨学科专家组成，对AI应用场景进行事前评估与事中监督；三是社会层面的“公众参与机制”，通过听证会、开源社区讨论等形式，让非专业群体参与伦理标准的制定。王珏以Linux系统的发展为例说明，合理的治理框架非但不会阻碍创新，反而能通过明确权利边界形成可持续的协作生态——早期“自由软件”运动因著作权问题陷入瓶颈，正是通过“开源”理念的重构实现了创新与规范的平衡。

　　（三）价值层的对齐反思：从“人类中心”到“动态联盟”

　　上海交通大学闫宏秀教授对当前流行的“价值对齐”概念提出质疑，认为这一表述过于刚性，隐含着人类对AI的单向控制预设。她主张以“联盟”或“校准”替代“对齐”，强调人机关系应是“动态协作”的共生体。这种观点打破了传统伦理的人类中心主义局限，承认AI作为“智能实体”（王珏语）的相对独立性，同时坚守“以人观物”的核心立场——技术发展的终极目标是赋能人类，而非取代或支配。

　　潘恩荣教授进一步指出，西方语境下的“价值对齐”受宗教与历史因素影响，难以接受AI具备道德主体地位，导致训练AI“向善”的路径存在局限性。相比之下，中国传统文化中的“整体观”为解决这一困境提供了思路：《周易》“关乎人文，以化成天下”的思想将人机视为共同体，在造物过程中融入伦理考量，而非割裂技术与伦理。这种思路既避免了将AI工具化的短视，又防止了赋予其超越人类的道德地位的极端，为价值层的动态平衡提供了文化根基。

　　二、人机关系重构：从“工具使用”到“共生共在”

　　AI的发展正在颠覆传统的“人—工具”二元关系，王珏教授将其描述为“相互嵌入”的新型存在状态。重塑AI的核心在于构建一个负责任的“人机共生”生态，这种生态既不是人类对AI的绝对掌控，也不是AI对人类的替代，而是基于目标一致性的协同进化。

　　（一）具身智能：弥合数字与物理世界的鸿沟

　　安徽大学王晓教授的“具身智能”研究为理解人机关系提供了一个补充视角。与单纯的数字AI不同，具身智能通过硬件实体进入物理世界，实现“理论与实践的结合”——类似人类“行万里路”的认知过程。这种特性使AI从“抽象的算法”转变为融入环境的行动者，其与人类的交互不再局限于信息层面，而是延伸至物理空间的协同，如自动驾驶中的人机配合、服务机器人的场景响应。王晓介绍了具身智能研究院相关研究涵盖自动驾驶、社会计算、数字伦理等。如在无人驾驶场景中，通过“相对优先级”“相对理让权”等量化指标将人类价值观嵌入决策系统，使AI在遇到突发情况时的选择既符合伦理原则，又贴近人类直觉。这种设计不是让AI模仿人类的“思考”，而是让其理解人类的“存在方式”，从而实现更深层次的协同。王晓强调，具身智能的探索本质是“哲学的实践”，完美呼应了“认识世界—改造世界”的哲学逻辑，为通用人工智能的发展提供了“非暴力”路径——通过融入人类的生活世界而非对抗，实现人机目标的自然统一。

　　（二）责任共同体：模糊边界中的权责重构

　　中国科学院大学王大洲教授提出“人人都可能成为设计师”的观点，揭示了AI时代责任主体的泛化趋势。在传统设计中，设计师、开发者、用户的角色边界清晰，责任归属明确；而AI的介入使这种边界变得模糊——用户通过提示词引导AI生成内容，既是使用者也是“共创者”；开发者不仅负责技术实现，还需预判伦理风险；设计师则从“直接创造者”转变为“规则制定者”。这种角色重构要求建立“分布式责任体系”，使每个参与者都承担与其能力匹配的伦理义务。

　　以“生成式AI”为例，同济大学张黎教授团队的研究明确了“0到1的原始创意由人主导，1到无穷的扩散可由AI完成”的分工原则，既保护了人类的原创性，又发挥了AI的效率优势。这种分工背后是责任的分配：人类对创意的价值导向负责，AI的开发者对算法的公平性负责，平台对内容的合规性负责。安徽大学王金柱教授指出，这种责任体系的构建需要哲学层面的突破——从“主体—客体”的二元思维转向“共在”的关系思维，承认人机在存在论层面的相互构成性。

　　（三）动态平衡：在依赖与自主间寻找支点

　　北京航空航天大学张恒力教授在分析机器人技术时指出，未来社会人机交互将大幅增加，甚至可能出现人机难辨的场景。这种趋势带来的核心挑战是如何在“技术依赖”与“人类自主”间保持平衡：过度依赖会导致人类认知能力退化（王珏教授提出的“认知债”），而完全排斥则会错失技术红利。

　　解决这一困境的关键在于“交互设计”的革新。张恒力教授提出的“平衡原则”“交互原则”“智慧原则”为实践提供了指引：平衡原则要求动态调整人机权重，在不同场景中灵活分配决策权限，如医疗AI辅助诊断而非替代医生；交互原则强调人机沟通的“可解释性”，使AI的决策过程对人类透明；智慧原则则将技术发展导向增强人类的诸如批判性思维、创造性解决问题的 “元能力”，而非替代具体技能。这种思路下，AI成为“延伸人类能力的工具”而非“替代人类的对手”，实现人机和谐共生理想状态。

　　综上所述，技术伦理的建构为AI发展筑牢了底线，人机关系的重构则为AI与人类的协同演进指明了方向。前者通过代码层的伦理嵌入、治理层的多元协同以及价值层的动态平衡，为AI划定了不可逾越的红线；后者借助具身智能的实践探索、责任共同体的权责重构以及依赖与自主间的动态平衡，推动人机关系从工具使用迈向共生共在。这些探索共同构成了重塑AI的重要基石。而在此基础上，设计哲学的革新与文明转型的路径同样至关重要，它们将从更深层次指引AI时代的发展方向，下文将详细论述。

　　（安徽大学哲学学院 杨本华/供稿）