新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）当人工智能、生命科学等前沿技术以前所未有的速度重塑产业与生活股票配资数据，科技伦理这道“安全防线”的重要性愈发凸显。如何防范算法偏见、数据滥用、隐私泄露等伦理风险，让科技创新真正向善？
参加北京市十六届人大四次会议的市人大代表、中国电信集团AI方向高级技术专家张莹带来了关于进一步加强科技伦理治理的建议，并结合政策实施实践与行业现状，为完善科技伦理治理体系建言献策。
市人大代表张莹。 受访者供图
2025年1月，北京市8部门联合发布《关于加强科技伦理治理的实施意见（试行）》，立足国际科技创新中心定位，探索人工智能、生物医药等领域伦理治理“北京方案”。
张莹告诉新京报贝壳财经记者，经过一年实践，该《实施意见》在实际执行中仍面临一些问题。
在她看来，当前科技伦理治理的核心问题集中在三个方面。其一，新兴技术领域伦理审查标准不明确，审查能力参差不齐，“形式审查”现象依然存在。其二，科研人员伦理意识与实践脱节，存在“重技术、轻伦理”倾向，伦理培训未能发挥实际效用。部分科研人员未接受系统伦理培训，或培训内容与实际工作脱节，在项目执行中忽视伦理风险，导致伦理审查滞后于技术迭代，全生命周期风险防控存在漏洞。其三，新兴技术的学科交叉发展趋势，为跨部门职责衔接、跨区域监督增加了难度，难以实现统筹监管与有效追责。如“AI+医疗”“AI+教育”等融合场景中，监管主体分散、规范不统一，易形成“多头管理、责任模糊”局面，追责威慑力有限。
针对这些问题，张莹建议，针对人工智能、基因编辑、脑机接口等发展迅速的领域，按技术全生命周期设置差异化的动态伦理审查周期；伦理意识相关培训应与实际科研工作或科研管理工作相结合，推动技术与伦理并重，让伦理意识与科研实践深度融合；积极应对区域协同、学科融合等发展趋势，构建与之相适应的科技伦理追责机制，如在跨区域、跨专业的项目中，根据项目的具体阶段明确责任主体与合作方，避免多头管理职责划分不清晰，同时确保项目不同阶段主责部门有充足的话语权主导项目推进。
编辑 杨娟娟
校对 刘军股票配资数据
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