2025年9月25日，中国社会科学院哲学研究所建所70周年系列活动之“机器伦理的逻辑路径”学术讲座在哲学研究所成功举行。教育部长江学者特聘教授、浙江大学哲学学院教授廖备水作为主讲嘉宾，为与会者带来了一场关于人工智能伦理前沿问题的深度探讨。讲座由哲学研究所智能与逻辑实验室主任杜国平教授主持，来自哲学研究所的孟强、李亚明、李章吕、张昌盛、贾青、崔文芊等学者，以及中国社会科学院大学研究生共20余人参加了此次活动。

在讲座中，廖备水教授从人工智能伦理的时代背景与理论框架、机器伦理的核心特征与理论创新，以及方法论创新与实践应用等三个方面展开了论述。

首先，廖备水教授从人工智能的五大核心理念切入，系统阐述了人工智能技术的发展现状与伦理挑战。他指出，当前AI技术已经实现了感知、表示与推理、学习、自然交互等核心能力，但这些技术进步也带来了深刻的社会影响。“AI技术正在重塑我们的工作方式、交流模式和生活方式，”廖备水教授强调，“但我们必须警惕数据偏见等技术可能带来的伦理风险。”他还以自动驾驶汽车为例，展示了AI系统在面临不可避免伤害时的伦理困境。

其次，廖备水教授深入剖析了机器伦理的四大核心特征：弱主体性、社会平衡性、文化差异性和人机交互性。廖备水教授特别指出：“机器的决策反映的不是自身意志，而是受其行为影响的人类利益相关方的伦理考量。”这一观点引发了在场学者的热烈讨论。在社会平衡性方面，他以动画片“蚂蚁和蚱蜢”为例，生动阐释了不同价值偏好如何影响伦理决策。他提出：“生命、快乐、公平、怜悯等价值在不同文化背景下具有不同的优先顺序，这直接关系到AI系统的伦理设计。”针对文化差异性特征，廖备水教授展示了其团队开发的“Jiminy顾问”系统架构。该系统能够整合制造商、法律和用户等不同利益相关方的价值诉求，通过论证与说理的方式达成伦理共识。廖备水教授强调：“这种基于规范论证的方法，为解决AI伦理困境提供了可解释、可验证的理论框架。”

第三，在方法论层面，廖备水教授系统比较了机器伦理研究的三种路径：自顶向下的知识驱动方法、自底向上的数据驱动方法，以及知识—数据双驱动的混合方法。他特别强调了形式化论辩方法在解决伦理冲突中的独特价值。“通过抽象论辩框架，我们可以将复杂的伦理争议转化为可计算的逻辑关系，”廖备水教授解释道，“这不仅提高了决策的透明度，也为责任归因提供了可靠依据。”他还以现实生活中的伦理决策为例，展示了如何平衡健康、责任、自主性、隐私和合法性等多重价值诉求。

在讨论环节，与会学者与廖备水教授进行了深入交流。

孟强研究员就讲座内容提了两个问题：（1）为何采用“亚符号主义”而非学界常用的“联结主义”？（2）弱主体性框架下是否应采用分布式网络视角？廖备水教授回应：（1）使用“亚符号主义”的目的在于表达其与符号主义的对应性。（2）主体性问题需辩证分析：大模型改变但未颠覆人类主体性本质，分布式研究需结合具体情境。

贾青研究员就“计算复杂性”和“学科交叉”提出了两个问题，即高复杂性方案是否应避免？哲学逻辑能否应用于AI场景重构？廖备水教授认为，（1）通过参数优化等策略可规避NP难题，追求实用平衡。（2）哲学逻辑与AI交叉是新兴方向，自己的新教材将系统探讨该问题。

李亚明研究员提出，讲座认为“自上而下”和“自下而上”这两种路径同等重要，但这与您所强调的关系伦理路径似乎存在矛盾。廖备水教授认为，人工智能是个产品，它一定是根据人的需求来设计的，因而它一定是有限的，不一定会照顾到道德考量的方方面面，也就是说，“自下而上”是有限度的。

张昌盛副研究员就“主体界定”进行了提问，即弱AI主体的伦理标准应基于实体论还是关系论？这两种情况下，其作为弱主体的最小必要条件是什么？廖备水教授认为，需要采用开放性原则，即弱主体性不设绝对界限，更强调功能性的、渐进式的能力构建，而伦理地位的界定需要结合具体社会关系和应用场景动态调整。

李章吕教授就AI表征问题进行了提问，即如何在规范排序和偏好表达中发挥逻辑学优势？廖备水教授认为，在规范排序、偏好关系表达等层面，模态逻辑等工具已展现价值，但需认识其局限性。推荐参考2018年相关论文了解具体逻辑建模方法。

最后，杜国平教授做了总结。他指出，廖备水教授不仅系统梳理了机器伦理的理论框架，更提出了具有创新性的研究方法，充分展现了逻辑与人工智能深度交叉的广阔前景，为解决AI发展中的伦理难题提供了重要的理论工具。

（中国社会科学院哲学研究所李章吕撰稿；杜国平审核校对）