随着生成式AI、自动驾驶、智慧安防等技术的加速落地，人工智能已经深度嵌入公共服务、商业消费、社会治理等多个领域，其背后潜藏的隐私泄露、算法歧视、数据滥用等伦理风险也逐步暴露。作为风险防范的前置性环节，人工智能伦理风险感知的重要性日益凸显。

所谓人工智能伦理风险感知，是指个体、企业、监管机构等不同主体，对AI技术应用过程中可能损害人类权益、违背公序良俗的风险的主观认知、判断与行动倾向，它是连接技术风险现实与风险治理行动的关键纽带，直接决定了伦理风险能否被早发现、早干预。

当前不同主体对AI伦理风险的感知存在明显的分层与偏差。普通公众对显性风险的感知度较高：近年来AI换脸诈骗、深度伪造造谣、人脸信息泄露等事件经媒体报道后，多数用户已经对个人生物信息采集、陌生AI合成内容保持警惕；但对更为隐性的伦理风险感知不足，比如算法推荐构筑的信息茧房会窄化认知、大数据“杀熟”侵犯消费者公平交易权、AI招聘系统隐性歧视女性与残障群体等，很多公众即便权益受损也难以觉察到风险根源。而部分技术企业的伦理风险感知则存在“逐利性偏差”：为了追求技术落地效率与商业利益，不少企业在研发阶段刻意忽略伦理审查，对算法歧视、数据过度采集等风险选择性失明，直到引发公众舆情或监管处罚才后知后觉。监管层面则面临风险感知的“迭代差”：人工智能技术更新速度快，新型应用场景不断涌现，传统的监管评估体系难以第一时间识别生成式AI版权侵权、AI自主决策责任界定等新型伦理风险，容易出现治理滞后。

人工智能伦理风险感知的不足，本质上受多重因素制约。首先是算法的“黑箱属性”：多数商用AI算法不对外公开决策逻辑，普通用户甚至监管方都很难追溯AI决策的依据，自然难以预判潜在风险；其次是公众数字素养的差异：数字素养较高的群体能够识别算法陷阱、主动保护个人数据，而老年群体、低数字化能力群体更容易成为AI伦理风险的受害者，也更难感知到风险的存在；再者是风险传播的不对称性：不少内容平台过度宣传人工智能的技术红利，却很少提及潜在伦理风险，也会误导公众的风险判断。

构建科学的人工智能伦理风险感知体系，是推动AI健康发展的必要前提。一方面要推动算法透明化，对涉及公共利益的智慧医疗、智慧政务、自动驾驶等领域的AI算法，要求企业公开基本决策逻辑、做伦理风险备案，打破算法黑箱的信息壁垒；另一方面要加强AI伦理科普，将AI风险防范知识纳入全民数字素养提升内容，帮助公众识别各类隐性伦理风险；此外还要压实企业的主体责任，要求所有AI产品上线前必须经过伦理审查，建立内部风险感知的前置机制，监管部门也需要搭建动态的AI风险监测平台，及时跟踪技术迭代带来的新型伦理问题，出台适配性的治理规则。

需要明确的是，提升人工智能伦理风险感知，绝非对技术发展的否定，而是要在技术创新与权益保护之间找到平衡，让人工智能始终向着造福人类的方向发展。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。