人工智能伦理原则与人工智能伦理治理原则并非同一概念，二者既有清晰的边界差异，也存在密不可分的内在关联，厘清二者的关系是推动AI伦理落地、规范AI产业健康发展的重要前提。

首先，二者的核心内涵和定位存在本质差异。人工智能伦理原则是所有AI相关活动需要遵循的底层价值准则，是技术发展不可突破的价值底线。目前全球范围内形成共识的AI伦理原则普遍包含以人为本、公平公正、透明可解释、安全可控、隐私保护等核心内容，它回答的是“AI发展应当秉持怎样的是非观”的问题，面向所有参与AI研发、应用、管理的主体，具有相对普适和稳定的特性，不会随技术迭代、场景变化发生根本性的动摇。而人工智能伦理治理原则，是指导AI伦理治理体系搭建、治理规则制定、治理行动执行的行动准则，它回答的是“如何把抽象的伦理要求落到实处”的问题。当前国内国际常用的AI伦理治理原则包括多主体协同共治、分级分类治理、敏捷治理、权责对等、底线思维等内容，核心是为监管部门、行业协会、企业内控部门等治理主体提供行动指引，保障伦理要求能够穿透技术全生命周期。

具体来看，二者的差异还体现在适用对象和特性上：从适用对象看，伦理原则的约束范围覆盖所有AI活动参与者，小到普通的AI使用者，大到头部科技企业、监管部门，都要将伦理原则作为行为底线；而治理原则主要面向承担治理责任的主体，用于规范规则制定、风险排查、违规处置等治理环节的动作。从特性看，伦理原则具有长期稳定性，比如“不能用AI损害人类权益”的核心要求，不会因为大模型、具身智能等新技术的出现发生改变；而治理原则具有动态适配性，会根据技术迭代速度、应用场景风险的变化不断调整，比如生成式AI普及后，“敏捷治理”“穿透式监管”就成为重要的治理原则，适配大模型迭代快、影响面广的特点。

当然，二者并非完全割裂，而是相辅相成的关系。一方面，AI伦理原则是治理原则的制定依据，任何治理原则的设计都不能背离伦理价值导向，比如为了落实“公平公正”的伦理原则，治理层面才会提出“算法公平评估”“算法备案”等对应的治理规则，确保治理动作不偏离价值方向。另一方面，AI治理原则是伦理原则的落地保障，如果没有适配技术特点的治理原则，抽象的伦理要求就会沦为空泛的口号，无法对技术发展形成有效约束。

总而言之，厘清二者的区别与联系，既有助于在全社会层面凝聚统一的AI伦理共识，也能为治理体系的优化提供清晰的方向，最终推动人工智能技术向善发展，真正惠及全体人类。

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。