简介

2016年3月，一款专为围棋（AlphaGo）棋盘游戏设计的谷歌DeepMind人工智能（AI）击败了韩国职业围棋选手李·塞多尔（Lee Sedol）。当时，塞多尔在围棋国际锦标赛上的胜利次数位居第二，但在与AlphaGo的比赛中以四比一的差距落败（博罗威克2016）。虽然这场比赛在西方得到了一些报道，但在中国却是一场重大赛事，超过2.8亿人观看了现场直播。两名政府内部人士将这场比赛描述为中国人工智能发展的“人造卫星时刻”（Lee 2018，第3页）。尽管该国此前有人工智能政策倡议，但正如2017年“新一代人工智能发展计划”（AIDP）所示，AlphaGo的胜利有助于提高关注度。AIDP制定了战略目标，并描绘了到2030年使中国成为世界人工智能领导者的总体目标。其他人试图了解发展的具体领域，例如安全或经济增长（Barton等人，2017；“人工智能对中国就业的净影响”2018；Allen 2019）。然而，要把握AIDP的分支含义和方向，单独分析具体要素或仅考虑技术能力是不够的。相反，为了理解中国的人工智能战略，需要对中国人工智能战略背后的驱动力、政治经济、文化特性以及当前的相关政策辩论进行更全面、更批判性的分析。这就是我们在本文中承担的任务

为了提供这种情境化理解，第。2图为中国相关人工智能立法。我们认为，尽管之前的政策举措已经表明了发展人工智能的意图，但这些努力一直很难，并将人工智能视为实现不同既定目标的众多工具之一。相比之下，AIDP是第一个明确将人工智能发展作为统一战略的国家级立法努力。接着，Sect。3分析了AIDP对文件中确定的三个战略领域的干预和影响，即：国际竞争、经济增长和社会治理。第4节重点介绍了中国制定人工智能伦理规范和标准的目标。我们认为，尽管辩论还处于早期阶段，但为人工智能的可接受使用定义规范界限的愿望仍然存在，而且迫在眉睫。总之，本文试图对中国人工智能战略背后的原因以及当前的发展轨迹提供详细而批判性的理解。它强调，中国政府意识到人工智能带来的潜在利益、实际风险和伦理挑战，中国人工智能战略的方向将在很大程度上取决于这些因素的相互作用，以及政府利益可能超过伦理关注的程度。第5节总结了我们分析的主要发现，从而结束了本文

中国人工智能立法

自2013年以来，中国发布了多份国家级政策文件，反映了在多个行业开发和部署人工智能的意图。例如，2015年，国务院发布了关于中国“互联网”的指导方针 +’ 行动它试图将互联网融入经济和社会的所有元素。该文件明确指出了培育新兴人工智能产业和投资研发的重要性。同年，发布了“中国制造2025”十年计划，旨在将中国转变为包括人工智能在内的全球高科技制造业的主导者（McBride和Chatzky 2019）。另一个值得注意的例子是2016年3月发布的中国共产党中央委员会（CCP）第十三个五年计划，脚注2。该文件提到人工智能是发展中国新兴产业（CCP 2016）的六个关键领域之一，也是刺激经济增长的重要因素。综合来看，这些文件表明，一段时间以来，甚至在“人造卫星时刻”之前，中国一直在有意识地开发和使用人工智能。然而，在2016年之前，人工智能仅仅是众多技术中的一种，可能有助于实现一系列政策目标。这随着AIDP的发布而改变

新一代人工智能发展计划（AIDP）于2017年7月由国务院（是中国的主要行政机构），“新一代人工智能发展计划”（AIDP）是一份概述中国人工智能政策目标的统一文件。中国媒体将其称为“中国人工智能发展战略的第一年”（《2018年中国人工智能开发报告》，第63页）。正如AIDP所阐明的，该政策的总体目标是到2030年使中国成为世界人工智能创新中心，并使人工智能成为“中国产业升级和经济转型的主要推动力”（AIDP 2017）。AIDP还指出了在更广泛的领域（包括国防和社会福利）使用人工智能的重要性，并强调了制定人工智能使用标准和道德规范的必要性。总之，该计划提供了一个全面的人工智能战略，并在许多关键领域挑战其他领先力量，其中一些是严格定义的，而另一些则比较模糊。它们总结如下，如下图1所示：

1.到2020年，中国的目标是保持与其他大国的竞争力，优化其人工智能发展环境。从货币角度来看，中国打算创建一个价值超过1500亿元人民币（约合210亿美元）的人工智能产业。最后，它寻求为人工智能的关键领域建立初步的道德规范、政策和法规。
2.
到2025年，中国的目标是在人工智能基础理论方面取得“重大突破”（如文件所述），并在某些应用方面处于世界领先地位（“某些技术和应用达到世界领先水平”）。中国还计划将其核心人工智能产业的价值提高到4000亿元人民币（约合580亿美元）以上，并计划扩大人工智能的道德标准，并将其编入法律，核心人工智能产业的增长预计将再次翻倍以上，价值将达到1万亿元人民币（约合1470亿美元），法律和标准也将进一步升级，以应对新出现的挑战。1
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实现AIDP
该计划将由2017年11月成立的新的人工智能战略咨询委员会指导，并将由科学技术部（MIST）、人工智能计划促进办公室和其他相关机构（“中国人工智能政策”n.d.）协调，该计划并不意味着作为一项中央制定的倡议。AIDP的作用是批准降低风险并积极激励利用AI的地方项目。认识到这一点很重要：AIDP是中央政府制定的雄心勃勃的战略，但实际的创新和转型预计将由私营部门和地方政府推动。换言之，将AIDP视为一个高度激励的“愿望清单”，推动和协调其他相关利益相关者，而不是一个中央指令更为合适（Sheehan 2018）。这就是为什么推进AIDP的三年计划（2018–2020年）强调各省和地方政府之间的协调。
关于私营部门，中国选择了“AI全国冠军”：由政府支持的企业专注于发展AI的特定领域，阿里巴巴致力于智慧城市的发展，腾讯致力于医疗诊断的计算机视觉（Jing and Dai 2017）。被认可为全国冠军涉及一项协议，私人公司同意专注于政府的战略目标。作为回报，这些公司可以获得优惠的合同投标，更容易获得资金，有时还可以获得市场份额保护。尽管其他公司可以在这些领域进行竞争，但历史上，“国家冠军”的地位帮助大型公司主导了各自的行业（Gracefo 2017）独立于这种优惠待遇，在各自领域取得国际成功。此外，在选出国家冠军的地区，存在着广泛的国内竞争。这表明，竞争可能不会以传统方式受阻。例如，所有被选为人工智能全国冠军的公司都在阿里巴巴指定的智慧城市领域开发技术（丁2019）。与此同时，赞助并不禁止小型公司从财务激励结构中受益。中国境内的科技初创企业通常会获得政府对开发人工智能技术的支持和补贴。例如，中关村创新小镇是一个由政府资助的专门建设的孵化器工作区，它提供一系列服务，帮助中国科技初创企业取得成功，通常是在国家冠军被选中的领域。最后，也有没有具体背书的情况。例如，尽管AIDP促进了智能法院，并明确表示希望开发用于证据收集、案例分析和法律文件阅读的人工智能，但截至2020年4月，还没有一个国家冠军被选中开发用于司法的人工智能应用程序

关于地方政府，中国内部的政治结构为实现国家政府政策目标创造了一套激励机制。省级政客的短期限制和基于经济表现的晋升为遵循中央定义的政府举措提供了强有力的激励（Li和Zhou 2005；Persson和Zhuravskaya 2016）。因此，地方政府成为测试和制定中央政府政策的温床。天津市政府决定设立一个50亿美元的人工智能发展基金，与AIDP（Mozur 2017）发布的时间差不多，这一激励体系的力量可见一斑。同时，重要的是要认识到，缺乏对地方政府支出的有效问责审查是如何在这一体系中造成问题的。值得注意的是，这促成了一种心态，即地方政客知道中央政府会为失败的项目提供援助，从而导致预算管理不善（Ji 2014）。这方面的一个明显例子是东部沿海省份的省级政府制定的大规模港口建设举措，这些举措更多地基于信誉而非任何经济理由，并导致产能过剩和无序竞争（Zhu 2019）

这些激励结构有着微妙的区别。一个国家团队已被选中，领导少数几个指定战略领域的研发工作。除了这些选定的公司之外，几乎没有向行业和地方政府机构提供具体的指导方针，说明在AIDP的“愿望清单”上追求哪些项目。这使公司能够挑选他们想要开发的技术，并为地方政府提供了一个私营部门合作伙伴的选择，以将人工智能融入城市基础设施或治理（Sheehan 2018）。随后的文件强调了加强组织和实施的重要性，脚注4包括省与部之间的协调，但尚不清楚这种协调在实践中如何发挥作用。因此，AIDP可以作为“愿望清单”，但具体的指导、激励和风险因利益相关者的类型而异

在考虑中国的人工智能战略时，不应孤立地阅读AIDP（丁2018），但它确实提供了中国人工智能战略背后驱动力的最透明和最具影响力的指示。由于AIDP的重要性（在政策方面）和重要性（在战略方面），在本文的其余部分中，我们将把它作为组织框架来解释影响中国人工智能方法的驱动因素和道德界限

中国人工智能战略重点

AIDP提供了中国人工智能的战略形势的纵向视角，包括其比较能力、提供的机会和潜在风险。遵循技术优先的方法，人们可能很容易将注意力集中在人工智能的既定能力上，从而深入了解中国正在投资的技术类型。然而，这可能只提供了一个短期的视角，随着技术创新的快速发展，它很快就会过时。此外，这也无助于解释中国为什么在未来几十年内寻求发展强大的人工智能产业。为此，更有用的做法是，通过分析中国认为人工智能带来机遇的领域。在本节中，我们将重点关注对中国特别重要的这些领域，以及中国希望从每个领域的人工智能发展中获得什么和如何，以及这些领域中存在的一些风险。AIDP强调了人工智能可以在中国产生重大影响的三个领域：国际竞争、经济发展和社会治理。它们严格地相互关联，但为了清楚起见，我们将分别进行分析，并通过讨论围绕更广泛的政治背景和当代政策辩论的相关文献，将每一个问题联系起来。

国际竞争

AIDP指出，人工智能已成为国际竞争的新焦点，“人工智能的发展是增强国家竞争力和保护国家安全的一项重大战略”安全”（AIDP 2017）。它强调，中国应利用人工智能提供的战略机遇，在军事能力方面实现“跨越式发展”。尽管中国和美国经常被描绘为地缘政治对手（米尔斯海默，2010；赵，2015），但两国的军事预算仍存在显著差异。中国拥有世界第二大军事预算，2019年拨款1750亿美元（陈和甄2019），但其支出仍仅为美国预算的三分之一（玛蒂娜和布兰查德2019）。中国没有在常规武器方面超过美国，而是将投资人工智能视为一个在军事技术上取得重大突破从而超越美国的机会。

试图利用技术挑战美国霸权在中国的军事战略中并不新鲜。自20世纪90年代末以来，该国一直奉行“沙手尖”政策(杀手锏), 大致翻译为“王牌”（Bruzdzinski 2004）。中国没有直接与美国竞争，而是寻求发展不对称能力，这可能在战争中提供关键优势，并在和平时期提供可信威慑（Blasko 2011）。这一王牌战略旨在利用非正统技术对抗敌人的弱点，以获得战争的主动权（彭和姚，2005）。前党主席江泽民也呼应了王牌做法，他强调技术应该是军队的首要重点，尤其是“敌人最害怕”的技术（Cheung et al.2016）。

中国一直在发展这些不对称战术的一个领域是网络战，如果需要，已经开发了针对美军关键作战网络的能力（Kania 2017a）。除此之外，有证据表明，持续使用网络攻击收集科学、技术和商业情报（Inkster 2010）。中国对这些能力的立场是矛盾的。一方面，中国正式推动了监管网络空间敌对国营活动的国际举措，并填补了该领域国家行为的现有监管空白（Ku 2017；Austin 2016；Taddeo 2012；Taddeeo 2016）。例如，中国于2011年9月在联合国大会上共同发起了《信息安全国际行为准则》，该准则寻求承诺不在侵略行为中使用信息技术，并继续支持联合国政府专家组在预防网络冲突方面的对话（迈耶2020）。另一方面，中国还针对美国基础设施开展了网络行动，旨在提取商业和科学信息，并获取针对多个国家的相关情报，包括澳大利亚、菲律宾、香港、，中国政治和军事领导层的声明中呼应了超越美国的愿望。十九大代表、中央军委科学技术委员会主任刘国志中将在接受采访时表示，人工智能为走捷径实现创新和超越对手提供了难得的机会（“人工智能军事改革”2017）。与此同时，隶属于中国人民解放军（PLA）的学者强调，人工智能将用于预测战场局势和确定最佳方法，促进“战前取胜”（Li 2019）。解放军的一些成员更进一步地预测了战场“奇点”，人工智能将超越人类决策（Kania 2017a）。这些声明强调了普遍存在的信念在整个中国军事和国防界，利用包括人工智能在内的新兴技术实现竞争性军事优势的重要性

随着中国经济和军事的发展，该国军事战略的重点也逐渐成熟。在过去几年中，中国的战略围绕着开发“新概念武器”以超越美国的军事能力的努力。这些不仅限于人工智能，也适用于中国在其他新兴军事技术领域的投资，如高超音速武器（Kania 2017b）。因此，中国利用技术在军事上取得优势的努力不应被视为新事物，而应在更广泛的历史背景下加以理解，即寻找创新的方式挑战美国霸权

尽管推动跨越式发展标志着之前政策的延续，但同时也有强烈迹象表明，中国官员也担心人工智能会引发军备竞赛和潜在的军事升级。高级官员的声明似乎表明，人们相信合作和军备控制可以减轻人工智能军事发展带来的风险。特别是，三大风险是辩论的核心：

（i）一旦部署了基于人工智能的武器，人类的参与和控制
（ii）
国家行为和使用人工智能武器缺乏明确的规范，这反过来又增加了
（iii）
误解或无意冲突升级的可能性（Taddeo和Floridi 2018；Allen 2019）

这些担忧支持中国支持限制自主武器的使用，如第五届《特定常规武器公约》（“中国立场文件”2016）所表达的，以及最近禁止自主致命武器的愿望（卡尼亚2018a）。尽管存在（i）-（iii）方面的担忧，但必须强调的是，中国是主要军事大国中发展军事用途人工智能的最积极战略的行动者（Pecotic 2019）

更深入地挖掘中国在国际舞台上的行为是很有启发性的。中国主张的禁令只包括使用，而不包括自主致命武器系统的开发或生产。因此，它不会阻止作为威慑力量的自主致命武器的存在，就像中国对核武器的假定“不首先使用”（NFU）原则一样。此外，中国对自主的定义极其狭隘，仅包括完全自主的武器（“联合国寻求人类对武力的控制”2018）。一些评论员认为，一方面对部署的谨慎担忧，另一方面对发展的积极态度，可以解释为中国努力向其他军队施加压力，这些军队的民主社会对使用自动武器的争议更敏感（Kania 2018a）。这是一个合理的说法：继续宣传可能是解释的一部分。例如，中国是第一个承诺“不首先使用”核武器的核大国（到目前为止，只有印度有类似的承诺；包括美国和英国在内的其他国家承诺只使用核武器进行防御）。但这一承诺并不是对NFU做出真正的承诺，而是作为内部和外部宣传工具，如果需要，可以通过语义来规避（Schneider 2009）

总而言之，中国对军事人工智能的关注可以被视为长期战略的延续，该战略优先发展（威胁部署）技术以获得军事优势。中国的一些行为体仍然意识到，由于这些技术的自主性，开发人工智能存在引发军备竞赛或导致无意升级的特别令人担忧的风险（Taddeo和Floridi 2018；Allen 2019）。但在政治层面，在国际上限制军事人工智能使用的努力也可能被视为宣传战略的一部分

经济发展是AIDP中明确提到的第二个战略机遇。据称，人工智能将成为新一轮产业转型的驱动力，这将“为中国经济增长注入新动能”（AIDP 2017）。经济活动的重建以所有部门为目标，制造业、农业、物流和金融是AIDP中推广的例子

中国的快速增长经常被称为“经济奇迹”，因为该国从缓慢增长的经济转变为近三十年来世界上最高的增长率（Ray 2002；Naughton和Tsai 2015）。许多因素促进了这种经济增长，人口红利就是其中之一。大量的劳动力，加上依赖人口少，促进了高水平的储蓄和大量投资（蔡和卢，2013）。结构性变化，包括有意识地从以农业为主的经济转向制造业经济，以及市场的开放，都是额外的关键因素。到2012年，中国劳动力增长降至零左右，从农业经济向制造业经济的转变基本成熟。这些趋势使中国决策者认识到，替代发展模式对于保持高增长率是必要的。这种模式基于从对行业的大量投资转向创新社会刺激的增长（Naughton和Tsai 2015）。最近，科学技术被认为是实现这种创新增长的关键手段（张2018）

一些评论员认为，保持这些高水平的增长对中国来说尤为重要，因为公民为了经济增长和就业而暗中交易政治自由（《秃顶》2019）。研究强调，对党的支持和对民主的相对平淡的渴望源于对就业和物质生活的满足，尤其是中产阶级（Chen 2013）。经济增长放缓可能会在民众中引发不满，并使中国政治体制的固有特征（如腐败）变得难以容忍（Diamond 2003；Pei 2015）。这种挫折感缺乏民主渠道可能会降低政府目前获得的总体支持。一些人认为，这创造了一种“要么民主化，要么死亡”的动态（Huang 2013），然而，鉴于中国的政治控制，这可能是不可行的（Dickson 2003；Chin 2018）

在这种背景下，普华永道的一份报告指出，中国是从人工智能中获益最多的国家，到2030年，中国的GDP将增长26%（2017年“确定奖项规模”）。估计还表明，人工智能可以在未来二十年促进就业增长12%（“人工智能对中国就业的净影响？”2018). 由于这些潜在利益，Xi主席经常谈到人工智能在国家整体经济发展中的中心地位（希克特和丁2018；卡尼亚2018b）。一段时间以来，中国一直在具体主动地追求人工智能的潜在经济效益。例如，自2012年以来，机器人升级的年度安装量增加了500%。这一速度令人震惊，尤其是与欧洲略高于100%的速度相比（Shoham等人，2018），相当于中国机器人安装量是欧洲的两倍多

人工智能可能是一把双刃剑，因为人工智能带来的好处和改善，除其他外，还伴随着劳动力市场中断的风险。这是AIDP中明确指出的一个问题。尽管前述普华永道报告预测，自动化将增加中国的净就业人数，但干扰可能会不均衡地扩散（“人工智能对中国就业的净影响？”2018). 更智能的自动化将最直接地影响低技能和中等技能的工作，同时为更高技能的技术角色创造机会（Barton等人，2017）。中国一直在积极努力适应这种与人工智能相关的风险，特别是通过“国家中长期教育改革与发展计划（2010-2020）”推动的教育改革。该计划的目标是支持信息时代所需的熟练劳动力（“中国准备好智能自动化了吗”2018）。同样，中国正在通过提供有关人工智能的高等教育课程来解决人工智能技能的短缺问题（方2019）。因此，中国似乎比其他中等收入国家准备得更好，以应对自动化的长期挑战（“谁准备好了自动化？”2018).

尽管这些努力将有助于培养中长期所需的技能，但对缓解短期结构性变化的作用不大。估计显示，到2030年，制造业的自动化可能会取代该行业五分之一的工作岗位，相当于1亿工人（“中国准备好智能自动化了吗”2018）。这些变化已经在进行，在中国出口制造省份浙江、江苏和广东的几家公司，机器人取代了多达40%的工人（Yang和Liu 2018）。仅在南部城市东莞，就有报告显示，已有20万名工人被机器人取代（“中国准备好智能自动化了吗”2018）。当这与中国劳动力国际排名低相结合时职业培训过渡计划（“中国准备好智能自动化了吗”2018），可以认为，人工智能主导的转型的短期后果可能会对劳动力造成重大干扰，可能会加剧中国日益加剧的不平等（Barton等人，2017）

社会治理

社会治理，或者更确切地说，在中国的“社会建设”中，^脚注7是人工智能作为中国战略机遇被推广的第三个领域。除了经济放缓，中国还面临着新的社会挑战，阻碍了其成为“小康社会”的努力（AIDP 2017）。人口老龄化以及对环境和其他资源的限制是AIDP中关于中国面临的社会问题的明确例子。因此，AIDP概述了在各种公共服务中使用人工智能的目标，以使社会服务的治理更加精确，并以此缓解这些挑战，改善人们的生活

中国经历了过去40年来任何国家中最迅速的结构变化。它已经从计划经济转向市场经济，从农村社会转向城市社会（Naughton 2007）。这些变化有助于促进经济发展，但也带来了一些社会问题。中国面临的最紧迫的社会挑战之一是缺乏完善的福利制度（Wong 2005）。在计划经济下，工人从出生到死亡的福利得到保障，包括就业保障和福利福利，这些福利是通过当地国有企业或农村集体提供的（Selden和You 1997）。自20世纪90年代以来，中国迈向社会主义市场经济的步伐加快了这些规定从企业和地方集体向国家和社会机构的转变（Ringen和Ngok 2017）。在实践中，中国一直在努力发展成熟的养老金和健康保险计划，在社会安全网中造成了缺口（Naughton 2007）。尽管已经采取了一些措施来缓解这些问题（Li等人，2013），但该国发现很难实施这些措施（Ringen和Ngok 2017）

中国快速发展过程中发生的严重环境退化是另一个令人担忧的因素。在中国的大部分发展时期，重点都放在经济增长上，几乎没有或根本没有为环境保护提供激励（Rozelle等人，1997）。因此，出现了严重的负面外部性和几起人为自然灾害，这些灾害已证明对社会有害。其中最值得注意的是空气质量非常差，这与患病几率增加有关，目前是中国第四大死亡原因（德朗，2016年）。与此同时，中国40%的河流被工业污染，每年造成60000人过早死亡（2013年经济）。如此严重的环境退化损害了人口的健康，降低了生活质量，并对现有的福利基础设施造成了进一步的压力

这些担忧的中心性可以在2017年的第19次全国代表大会上看到，在那次大会上，Xi主席宣布中国的“主要矛盾”发生了变化。虽然之前的“矛盾”集中在“人民日益增长的物质文化需求和落后的社会生产”上，但Xi表示“我们现在面临的是发展不平衡和不充分与人民日益提高的美好生活需求之间的矛盾”（孟2017）。在多年专注于不受抑制的经济增长之后，Xi主席的讲话强调了中国应对经济自由化后果的方法的更广泛转变

这些声明反映在多个政府计划中，包括国务院倡议“健康中国2030”，该计划旨在改革医疗体系。在中国清理环境的努力中也可以看到类似的趋势，在之前相关举措的基础上制定了新的三年计划（Leng 2018）。中国最近将人工智能作为克服这些问题和改善公民福利的一种方式。有人指出，中国的主要发展战略依赖于大数据驱动的解决方案（Heilmann 2017）。例如，“健康中国2030”明确强调了技术在实现中国医疗改革战略中的重要性，并强调了从治疗到预防的转变，人工智能发展是实现这一目标的手段（Ho 2018）。这种方式也塑造了环境保护，Xi主席一直在推动“数字环境保护”(数字环保) （Kostka和Zhang 2018）。在这方面，人工智能被用于预测和缓解空气污染水平（Knight 2015），并改进废物管理和分类（“中国正在进行的人工智能废物管理”2019）

司法是中国政府利用人工智能改善社会治理的另一个领域。为了遏制这些做法，已经进行了各种改革，包括将地方法院的管理责任从地方政府转移到省级政府，建立了一个数据库，法官可以报告地方政客干预的企图，以及案件登记制度，使法院更难驳回复杂或有争议的案件（Li 2016）

在关注人工智能时，《最高人民法院关于完善司法问责制的若干意见》（2015年）尤其令人感兴趣，该意见要求法官在其司法推理中参考类似案例。此外，它还规定，与以前类似案件相冲突的判决应启动一个由更资深法官组成的监督机制。为了帮助法官最大限度地减少不一致，已努力引入人工智能技术，促进“在类似案件中做出类似判决”（Yu和Du 2019）。在技术方面，出现了两种主要类型的系统。第一个是“类似案件推送系统”，人工智能用于识别类似案件的判决，并为法官提供参考。这种类型的系统由海南省高级人民法院等引入，该法院还鼓励全省下级法院使用人工智能系统（2019年元）。第二种类型使用人工智能技术提供“异常判断警告”，以检测所做的判断是否与类似案例不同。如果确实发生了不一致的判决，系统会向法官的上级发出警报，提示进行干预。尽管人工智能辅助判刑具有减少法官工作量和减少腐败的潜力，但使用该系统的人的反馈表明，该技术目前过于不精确（Yu和Du 2019）。一些法律理论家在批评中走得更远，强调了在判刑中使用技术的不人道影响，以及它可能对“法律解释学、法律推理技术、专业培训和法官的道德人格”造成的损害（Ji 2013，第205页）

展望未来，对中国在治理中使用人工智能的关注似乎最有可能集中在广泛报道的“社会信用”系统上，该系统的前提是开发解决中国紧迫社会问题所需的工具（Chorzempa等人，2018）。为此，该系统的总体目标是提高国家治理能力，提高国家机构的信誉，并建立可行的金融信贷基础（Chai 2018）。目前，“社会信用系统”不是一个全国统一的系统，而是由国家黑名单组成，这些黑名单整理了不同政府机构、地方政府运营的个人社会信用系统和私人公司举措的数据（Liu 2019）。这些系统很难控制，在许多情况下，当地的试验缺乏技术成熟度，有些版本只依赖纸和笔（Gan 2019）。尽管如此，社会信用体系雄心勃勃的目标提供了一个令人信服的例子，表明政府打算依靠数字技术进行社会治理，并对公民的行为进行更精细的监管

中国的社会治理/建设不仅包括物质和环境特征，还包括公民的行为。学者们争辩说，毛主义时期的分裂和“开放”在中国内部造成了道德真空（Yan 2009；Lazarus 2016）。这些担忧得到了中国公众的回应，益普索莫里发现，中国对“道德滑坡”的担忧是全球平均水平的两倍（阿特金森和斯金纳2019）<这一点得到了中国政府的认可，包括Xi主席在内的高层官员在社会上提出了“最低道德标准”的想法（何，2015）。这一目标不仅限于确保传统意义上的“良好”治理；在政府看来，人工智能可以用于此结束

AIDP强调了AI在理解群体认知和心理方面的潜力（2017）。在进一步的立法中可以看到依赖人工智能进行道德治理的意图，最明显的例子可能是2014年发布的国务院《建立社会信用体系纲要》。该文件强调，社会信用体系不仅仅旨在规范企业和公民的财务和公司行为，还包括个人的社会行为。该文件概述了该计划试图缓解的几个社会挑战，包括逃税、食品安全恐慌和学术失信（Chorzempa等人，2018）。正如所强调的，目前实施这些制度的努力很难，但其中一些已经包含了道德因素，例如公开羞辱不良债务人（Hornby 2019）

中国如何在社会治理中利用人工智能的进一步具体例子可以在内部安全和警务领域看到。中国一直处于智慧城市发展的前沿，全球约一半的智慧城市位于中国境内。用于开发这些城市的大部分资源都集中在监控技术上，如用于普通警务的面部识别和云计算（Anderlini 2019）。在新疆自治区使用先进的“反恐”监控计划，为政府利用人工智能进行内部监控提供了更清晰、更有问题的证据。这项技术不仅限于面部识别，还包括跟踪当地维吾尔族人口的手机应用程序，他们被政府描绘为潜在的异见者或恐怖分子（“中国的压制算法”2019）。当政府声明与这些发展同时阅读时，似乎某种形式的社会信用体系将在中国人工智能支持的治理的未来中发挥核心作用（丁2018），使公民的权利受到急剧贬值的压力。例如，大多数公民产生大量数据足迹，城市中几乎所有日常交易都是无现金的，都是通过移动应用程序完成的（Morris 2019），互联网提供商制定“实名登记”，将所有在线活动与个人联系起来（Sonnad 2017），使政府能够识别并访问使用移动互联网服务的所有公民的数字档案

与实施人工智能治理相关的重大和可能的风险源于社会治理的物质方面与监督和道德控制的交织。西方媒体上的文章经常强调“社会信用体系”的问题性质，因为这种普遍控制的威权底蕴（Clover 2016；Botsman 2017）。公众对当地运营的社会信用系统的具体特征不满的例子似乎支持了这一观点（Zhang和Han 2019）。在某些情况下，甚至出现了公众反对导致地方社会信用体系评级标准修改的情况。相比之下，一些评论员强调，在国内，国家社会信用体系可能会被积极接受，因为它是对中国道德滑坡的一种回应，同时也是建立更大信任的一种愿望；事实上，有人建议将该系统更好地命名为“社会信任”系统（Song 2018；Kobie 2019）。在审视社会信用系统的处罚时，一些措施，包括将公民因在火车上的不良行为列入黑名单，在中国社交媒体上得到了积极回应。政府审查和寒蝉效应可能是这种支持的原因，但目前没有证据表明审查人员专门针对社会信用系统帖子（Koetse 2018）

还努力了解公众对整个系统的意见，而不仅仅是具体的争议或黑名单案例。一位西方学者对中国社会信用体系进行的一项全国性调查发现，人群中的认可度很高（Kostka 2019）。尽管如此，论文方法的问题，尤其是“社会信用体系”的翻译问题，表明考虑普遍缺乏意识，而不是广泛的支持情绪可能更为合适（“超越黑镜”2019）。这些观点表明，衡量中国围绕社会信用体系发展的公众情绪还为时过早

重要的是要认识到，尽管当前社会信用体系的应用相对平凡（Daum 2019；Lewis 2019），但展望未来，存在重大的道德风险和在列入黑名单或获得低分数的标准以及这可能导致的排斥方面，仍然存在挑战。就前者而言，国家黑名单由违反现有法律法规的人组成，并提供了明确的纳入理由（Engelmann等人，2019）。然而，这些清单所依据的法律文件往往定义不清，在隶属于中国共产党的法律体系中发挥作用（Whiting 2017）。因此，立法，比如禁止传播严重扰乱社会秩序的信息的立法，可以被用来惩罚个人的政治不良行为，包括言论自由（Arsène 2019）。尽管如此，更恰当的做法是将其视为政治法律结构的问题，而不是社会信用体系本身。不可接受的监督方法的根本道德问题仍未得到解决

与不完全依赖违法性的地方分数制相比，评估标准可能更加模糊。例如，福州的社会信用分数代表了“就业实力”，这是基于松散定义的“努力工作/认真细致”（Lewis 2019）。这在道德上是有问题的，因为引入了不透明和武断的包容标准，为人们提供某些好处。与包容相结合的是这些制度中的惩罚可能造成的排斥。目前，大多数社会信用系统由单独的实体控制，彼此不连接（刘2019），限制了过度惩罚和社会排斥。尽管如此，社会信用系统和私人公司之间正在签署谅解备忘录，将那些被列入黑名单的人排除在飞行等活动之外（Arsène 2019）。因此，必须强调的是，尽管社会信用体系仍在发展，但纳入标准和潜在的排斥引发了严重的伦理问题

关于中国数字伦理和人工智能的辩论

除了制定物质目标外，AIDP还概述了中国成为定义人工智能伦理规范和标准的世界领导者的具体愿望。AIDP发布后，中国政府、公共机构和行业在制定AI伦理框架方面相对较慢（Lee 2018；Hickert和Ding 2018）。然而，最近试图界定伦理原则的人数激增。2019年3月，中国科技部成立了国家新一代人工智能治理专家委员会。2019年6月，该机构发布了人工智能治理的八项原则。这些原则强调，最重要的是，人工智能的发展应该从增进人类的共同福祉开始。原则中还强调尊重人权、隐私和公平。最后，他们强调了透明度、责任、协作和敏捷性对应对新的和新兴风险的重要性（拉斯凯和韦伯斯特2019）

根据本出版物，负责制定技术标准的国家级机构中华人民共和国标准化管理委员会发布了一份关于人工智能标准的白皮书。本文讨论了与技术相关的安全和伦理问题（Ding和Triolo 2018）。概述了设定人工智能技术伦理要求的三个关键原则。首先，人类利益原则指出，人工智能的最终目标是造福人类福祉。其次，责任原则强调需要建立问责制，作为人工智能系统和解决方案开发和部署的一项要求。这一原则包含了透明度，它支持理解人工智能系统的操作原理的要求。第三，[sic]权利和责任的一致性原则强调，一方面，数据应得到适当记录和监督，但另一方面，商业实体应能够保护其知识产权（Ding和Triolo 2018）

政府附属机构和私人公司也制定了自己的人工智能伦理原则。例如，北京人工智能研究院成立于2018年11月（Knight 2019），这是一家包括中国领先公司和北京大学在内的研发机构。该机构随后发布了人工智能研发、使用和治理应遵循的“北京人工智能原则”（“2019年北京人工智能准则”）。与AIDP专家委员会提出的原则类似《北京原则》侧重于为人类造福，“正确”使用人工智能，并具有预测和适应未来威胁的远见。在私营部门，最引人注目的道德框架之一来自腾讯CEO马（马化腾）。该框架强调了人工智能可用、可靠、可理解和可控的重要性（Si 2019）。最后，中国人工智能协会（CAII）脚注10尚未制定伦理原则，但确实在2018年年中成立了一个人工智能伦理委员会，并考虑到这一目的（“人工智能协会起草伦理准则”2019）

上述原则与全球北方支持的原则有些相似（Floridi和Cowls 2019），但制度和文化差异意味着结果可能会显著不同。中国的人工智能伦理需要从国家文化、意识形态和公众舆论的角度来理解（Triolo和Webster 2017）。尽管全面的比较分析超出了本文的范围，但可以预见，例如，来自中国的原则更加强调社会责任、群体和社区关系，而相对较少地关注个人权利，从而呼应了早期在社交媒体上关于儒家伦理的讨论（Wong 2013）

在以下几节中，我们将重点讨论与隐私和医疗伦理相关的人工智能伦理问题，因为这是两个最成熟的领域，人们可以在这两个领域更广泛地理解当前的“中国方法”对数字伦理的影响。对这两个领域的分析并不意味着提供一张详尽的地图，展示中国关于人工智能伦理问题的所有争论。相反，它可能有助于突出正在出现的一些有争议的问题，并有助于更广泛地理解在中国制定规范性议程时可能划定的边界类型

隐私

上述所有道德人工智能原则都提到了保护隐私的重要性。然而，在中国内部，关于应该保护哪些类型的数据，存在着争议。中国的数据保护法规历来薄弱，允许公共和私人行为体收集和共享大量个人信息，对个人隐私几乎没有保护。2018年，百度联合创始人李彦宏（Robin Li）表示，“中国人对隐私问题更加开放或不那么敏感。如果他们能够用隐私换取方便、安全和效率，在很多情况下，他们愿意这样做”（梁2018）。这种观点与对社会信用体系显然不太负面的回应相一致，导致一些西方评论员在对中国人工智能战略的评估中误解了公众对隐私的看法（Webb 2019）。然而，李对隐私的理解并非广为人知，他的言论在中国社交媒体上引发了激烈反弹（梁2018）。这种对隐私的担忧反映了中国互联网协会的调查数据，54%的受访者表示他们认为个人数据泄露问题“严重”（Sun 2018）。在考虑一些数据滥用案例时，这个数字并不令人惊讶。例如，中国消费者协会的一项调查显示，85%的人经历过某种类型的数据泄露（Yang 2018）。因此，与从一些高调声明中推断的相反，中国公众普遍对滥用个人信息感到担忧

作为对这些严重关切的回应，中国一直在实施隐私保护措施，导致一位评论员将该国称为“亚洲数据保护领域的意外领导者”（Lucas 2018）。这项工作的核心是2018年5月发布的隐私标准《个人信息安全规范》（“规范”）。该标准旨在阐述2017年《网络安全法》中确立的更广泛的隐私规则。特别是，它侧重于保护个人数据和确保人们有权控制自己的信息（Hong 2018）。该标准中的一些条款尤其包罗万象，包括敏感个人信息的广泛定义，其中包括名誉损害等特征。标准中使用的语言导致一位评论员认为，其中一些条款比欧盟（EU）通用数据保护条例（GDPR）（Sacks 2018）的条款更为繁重

尽管有先前的证据，但该标准的性质意味着它不能真正与GDPR相比较。一方面《规范》不是一部正式可执行的法律，它只是由中国国家信息安全标准化技术委员会（TC260）创建的“自愿”国家标准。正是基于此，其中一位起草人表示，该标准与GDPR不可比，因为它只是作为先前数据保护立法的指导性附件，如2017年《网络安全法》（2018年版）。另一方面，仍然存在难以解决的紧张局势，因为尽管标准确实只是自愿的，但中国的标准对执行政府政策目标具有实质性影响，通常通过认证计划（Sacks and Li 2018）。2018年6月，隐私措施认证标准制定，支付宝和腾讯云等公司获得认证（张和尹2019）。此外，《规范》规定了可强制执行的《网络安全法》的具体内容，百度和支付宝均因“不符合个人信息安全标准的精神”而被迫对其数据政策进行全面改革（Yang 2019）

事实上，中国隐私立法的薄弱与其说是因为其“不具有法律约束力”的地位，不如说是因为它存在许多漏洞，中国司法系统的薄弱，以及政府的影响力，而政府往往是最后的权力机构，没有通过民主机制追究责任。特别是，在数据的收集和使用方面，包括在与安全、健康或模糊和可灵活解释的“重大公共利益”相关的情况下，存在重大和有问题的豁免。正是这些大漏洞最能揭示中国的数据政策。可能有人认为存在一些广泛的消费者保护，但实际上这并没有延伸到政府（Sacks and Laskai 2019）。因此，隐私保护的力度可能取决于政府关于数据收集和使用的决定，而不是法律和实际限制。这令人担忧

重要的是要认识到，GDPR包含类似的“公共利益”基础，用于合法处理同意或匿名不可行的个人数据，并且这些条件在立法中定义不明确，在实践中经常被忽视（Stevens 2017）。但是，中国和欧盟的例子之间的关键和明显区别在于支持这两种方法的法律体系。欧盟司法部门具有实质性影响，包括解释立法的能力，以及利用司法审查机制更广泛地确定立法的允许性<相比之下，根据中国的法律制度，司法机关受到立法机关的监督和干预，立法机关在法律上享有最高地位（Ji 2014）；这赋予了该党事实上的控制权（Horsley 2019）。因此，中国隐私保护的力度可能并经常取决于政府关于数据收集和使用的决定，而不是法律和实际限制。正如人们所说，“自2002年以来，法律在治理社会方面的作用已经得到承认，但它并没有被视为对中国共产党至关重要的。相反，出于治理目的，道德和舆论同时作为法律的两种替代方案。因此，行政机构可能会基于党的政策、道德、舆论或其他政治考虑而无视法律（Wang和Liu 2019，第6页）

当将此与人工智能政策联系起来时，中国受益于历史上宽松的隐私保护所促成的丰富数据（丁2018）。从表面上看，中国的隐私立法似乎与其他发展承诺相矛盾，比如社会信用体系，它需要大量的个人数据。这种情况造成了双重生态系统，政府越来越愿意收集大量数据，不尊重隐私，同时对科技公司采取的措施进行警告（Sacks和Laskai 2019）。回想一下，在国家和地方层面的治理都依赖私人公司，如人工智能国家队，因此在直接服务于政府利益的情况下，可能会得到默许而不是训诫。因此，中国的“隐私策略”似乎旨在保护特定类型消费者的隐私，而不是整个公民的隐私，允许政府随时随地收集个人数据，这可能只是对其政策有用（甚至不是严格必要的）。从内部的角度来看，人们可能会说，当在高度信任的背景下看待政府和频繁的私营部门泄密和滥用，这种权衡对中国人来说似乎更容易理解。《规范》有很大的修改这一二元性的空间，自最初发布以来，许多漏洞已被关闭（Zhang和Yin 2019），但似乎不太可能在不久的将来编纂针对政府入侵的隐私保护。道德问题仍未解决

医学伦理

医学伦理是中国人工智能伦理方法影响的另一个重要领域。过去60年来，中国的《国家卫生指导原则》一直是其国家医疗体系战略发展和治理的核心（张和梁，2018）。随着医疗体系从1978年之前的单层体系转变为2009年医疗改革强化的双层体系，这些标准被重新编写了几次（Wu和Mao 2017）。《指导原则》的最后一次改写是在1996年，以下原则仍然有效（张和梁，2018年）：

（a）
农村地区的人是最重要的
>
卫生事务必须依靠科学和教育
（e）
应该动员整个社会参与卫生事务，从而为人民的健康和国家的全面发展作出贡献

所有五项原则都与理解中国整体医疗体系相关，但从分析中国在医疗领域使用人工智能的伦理角度来看，原则（a）、（b）和（e）是最重要的。他们强调，与西方相比，西方的电子医疗数据主要关注个人健康，因此人工智能技术被认为是解锁“个性化医疗”的关键（Nittas等人，2018）-在中国，医疗主要关注人群健康。在这种背景下，人工智能的最终目标是为公共卫生目的解放数据（Li等人2019a，b）。这一点从AIDP中可见一斑，AIDP概述了使用AI“加强疫情智能监测、预防和控制”以及“在大数据分析、物联网和其他关键技术方面取得突破”以加强社区智能健康管理的雄心壮志。国务院2016年关于医疗保健领域大数据开发和使用的官方通知中，同样的方面更加明确，该通知明确指出，健康和医疗大数据集是国家资源，应将其开发视为改善国家健康的国家优先事项（Zhang et al.2018）^脚注13

从伦理分析的角度来看，在整个公共政策中，包括《人口健康信息管理办法》和《关于促进和规范大医疗卫生数据应用的指导意见》（Chen和Song 2018）等文件在内，将医疗保健数据作为公共产品进行推广至关重要。这种方法，加上中国内部数据共享的松懈规则（Liao 2019；Simonite 2019），以及鼓励政府机构之间公开共享公共数据（“大数据发展促进纲要”2015），促进了健康数据的收集和汇总，而无需个人同意，通过将群体恩惠置于个人自主之上。这最好用一个例子来说明。作为中国“2025年制造”计划的一部分，包括“WeDoctor”（由中国人工智能国家冠军之一腾讯支持）在内的130家公司与地方政府签署了合作协议，向农村居民免费提供包括血压、心电图（ECG）、尿液和血液检测在内的体检（霍金斯2019）。这些测试生成的数据被自动（即未经个人同意）链接到个人识别号，然后上传到WeDoctor云，用于训练WeDoctor的人工智能产品。这些产品包括“全科辅助治疗系统”，乡村医生使用该系统从5000多个症状和2000多种疾病的数据库中提供建议的诊断和治疗。可以说，数据的敏感性质会使“公司和监管机构对海外上市保持警惕，这将需要更大的披露和审查”（Lucas 2019）。尽管这和其他类似的做法确实涉及匿名化，但它们与欧洲和美国优先使用医疗数据的做法形成了鲜明对比个人自主和隐私，而不是社会福利。个人和社会需求之间的公平平衡对于个人数据的伦理方法至关重要，但存在一种不对称性，即过分强调个人主义方法可以很容易地在个人的共识下得到纠正，然而，纯粹的社会方法仍然是不道德的，因为它太容易凌驾于个人权利之上，而且不容易纠正。

社会福利可能最终成为牺牲个人权利的正当手段。这仍然是不道德的。然而，中国内部如何看待这一点仍然是一个更为开放的问题。需要回顾的是，中国的初级保健服务非常差（Wu和Mao 2017），2015年才实现95%的健康覆盖率（通过国家保险计划）（Zhang et al.2018），与经合组织的平均水平3.4（Liao 2019）相比，中国每1000名公民中约有1.8名医生，并且建立在促进群体层面平等的儒家价值观基础上。正是在这种背景下，“轻松救援责任”的伦理原则可能会得到更深刻的解释。这一原则规定，如果一项行动能够造福他人，对个人构成的威胁很小，那么道德选择就是完成该行动（Mann等人，2016）。在这种情况下，从中国的角度来看，人们可能会认为共享医疗数据可能不会对个人造成直接威胁，特别是《医疗机构病历管理条例》第6条、《电子病历应用管理条例》的第8条、，《健康信息管理办法》第6条、《中华人民共和国网络安全法》和新的《个人信息安全规范》都提供了具体和详细的指示，以确保数据安全和保密（Wang 2019）。然而，它可能会给更广泛的人群带来巨大的利益。

之前的“内部解释”并不意味着中国在医疗保健中使用人工智能的方法是可以接受的，也不会引起伦理问题。事实恰恰相反。特别是，中国的做法至少受到三个主要风险的影响。

首先，存在创造人类护理市场的风险。中国的两级医疗体系为所有人提供了国家保险的医疗服务，并允许个人为更快或更高质量的治疗付费。这与儒家思想相一致，儒家思想鼓励利用私人资源造福自己和家人（Wu和Mao 2017）。随着平安好医生在中国各地推出的无人“1分钟诊所”（目前已有多达1000家），患者可以走进诊所，提供症状和病史，并接受自动化诊断和治疗计划（只有针对新客户的临床建议才能跟进），完全有可能预见这样一种情况，即只有那些有能力付费的人才能接触到人类临床医生。在一个情感护理和决策参与通常与“诊断”的逻辑推论同等重要的领域，这可能会对整个人群的护理水平和质量以及自我完整性产生重大负面影响（Andorno 2004；Pasquale 2015），脚注14至少对于那些无力负担人类护理费用的人来说。

其次，在人口仍在快速增长但同时也在老龄化的背景下，中国正在大力投资于医疗保健的社会信息化，至少自2015年以来，一直在将从社交媒体和日常医疗保健数据（由可摄入、可植入、可穿戴、护理机器人和物联网设备生成）推断出的情绪和行为数据与电子健康记录联系起来（Li等人，2019a，b），目的是实现老年人的社区护理。这进一步增加了中国的国营、大规模监控文化，在社会信用体系时代，这表明，旨在让人们在老年时保持社区独立的相同技术有朝一日可能会被用作社会控制的手段（the Medical Futurist 2019），通过使用人工智能改善社会服务治理（如AIDP所述），以“改善人民生活”为幌子，降低“社会疾病”的发病率，如肥胖和II型糖尿病（Hawkins 2019）。

第三个伦理风险与CRISPR基因修饰和人工智能相关。CRISPR是一种有争议的基因修饰技术，可用于改变生物中基因的表达，例如用于治疗或预防遗传疾病。它与人工智能密切相关，因为机器学习技术可以用于鉴定需要用CRISPR方法改变的基因。与该领域研究相关的争议和潜在的重大伦理问题与以下事实有关，即不总是能够区分未满足的临床需求与人类增强或遗传控制之间的界限（Cohen 2019）。2018年11月，生物物理学研究人员何建奎透露，他成功地利用CRISPR方法对婴儿进行了基因改造，以限制他们感染艾滋病毒的机会，这一点变得清晰（Cohen 2019）。这一宣布遭到了国际社会的强烈抗议，何鸿燊的实验当时受到了中国政府的谴责（Belluz 2019）。然而，被视为医疗保健领域的世界领导者的动力（Cheng 2018），加上基因编辑治疗疾病的承诺，表明未来可能会有不同的反应（Cyranoski 2019；“中国打开潘多拉盒子”，2018）。随着这一领域的全球竞争加剧，政府政策的这种变化尤其可能。美国宣布，它正在招募患者参加一项治疗遗传性失明的试验（Marchione 2019）；英国发起了加速检测疾病挑战，以创建500万患者队列，其数据将用于开发早期诊断和生物标志物发现的新AI方法（英国研究与创新2019）。这些公告为中国的研究人员创造了强大的激励，促使他们突破监管界限，快速取得成功（Tatlow 2015；Lei等人2019）。中国申请了世界上最多的动物基因编辑专利（Martin Laffon等人，2019）。如果要避免进一步的道德不端行为，密切监测将是必不可少的

结论

在这篇文章中，我们分析了中国人工智能政策的性质及其产生的背景，通过绘制表达利用人工智能意图的主要国家级政策举措。我们确定了三个特别相关的领域：国际竞争力、经济增长和社会治理（建设）。人工智能在这些领域的发展和部署对中国和国际社会都有影响。例如，尽管获得军事优势的“王牌”政策可能不是什么新鲜事，但它在人工智能技术中的应用有可能引发军备竞赛并破坏国际稳定（Taddeo和Floridi 2018）。抵制这一趋势的努力似乎在很大程度上是徒劳的。我们的分析表明，中国在自动化等领域拥有一些最大的经济效益机会，并且该国正在人工智能相关领域大力推进。尽管如此，目前还缺乏缓解在该行业使用人工智能带来的干扰的努力。因此，人工智能可以帮助提高生产力和高增长水平，但它的使用可能会加剧社会中存在的不平等，甚至减少对政府及其政策的支持。AIDP还将人工智能作为一种帮助解决从污染到生活水平等一些主要社会问题的方式来推广。然而，这方面的积极影响似乎来自于对个人行为的控制，治理延伸到道德行为领域，并进一步侵蚀隐私

道德在中国人工智能政策努力中也发挥着核心作用。AIDP概述了明确定义道德规范和标准的意图，但这方面的努力还处于起步阶段，广泛局限于高级别原则，缺乏实施。对中国现有方法的分析以及隐私和医疗伦理领域新出现的争论提供了对可能出现的框架类型的洞察。关于隐私，表面上看，最近引入的保护措施似乎很有力，敏感个人信息的定义甚至比GDPR中使用的更广泛。然而，仔细一看，就会发现许多漏洞和例外情况，这些漏洞和例外使政府（以及政府默许的公司）能够绕过隐私保护，以及关于缺乏问责制和政府对大规模监控的无限制决策权的根本问题

同样，当关注医学伦理时，很明显，尽管中国可能在生物伦理原则上与西方达成一致，但与西方关注个人健康相反，中国对人口健康的关注很容易导致不道德的结果（为了许多人的利益而对一个人做出牺牲），并产生了许多风险，因为人工智能侵占了医疗空间。这些可能会随着时间的推移而演变，但目前，负担得起人类临床医生和负担不起的人之间护理不平等、控制社会疾病和不道德医学研究的风险最为严重。

中国是人工智能发展和治理国际辩论的中心参与者。了解中国的内部需求、在国际舞台上的雄心、，所有这些都影响着中国人工智能政策的发展。同样重要的是，不仅要从外部、从西方的角度来理解这一切，还要从内部、从中国的角度来了解这一切。然而，一些道德保障、约束和迫切需要是普遍的，并被普遍接受和珍视，如人权的性质和范围。这就是为什么在这篇文章中，我们试图对中国对人工智能的立场所基于的结构、文化和政治因素进行更全面和细致的分析，并指出其可能的发展轨迹，同时也强调了道德问题仍然存在、出现或可能加剧的地方。应尽可能早地解决这些问题。