Page 82 - 《党政研究》2026年第4期

Ｓｃｉｅｎｃｅ 等顶级期刊均表示不能将 ＣｈａｔＧＰＴ 列为论文合著作者，以保护独创的科研成果。
美国知名问答社区 Ｓｔａｃｋ Ｏｖｅｒｆｌｏｗ、Ｒｅｄｄｉｔ 等也表示禁止在回答中使用 ＣｈａｔＧＰＴ 生成的内
容。我国目前还没有学术期刊或者企业机构明确禁止 ＣｈａｔＧｐｔ 类大模型的使用，但在第十
四届全国人大一次会议的 “部长通道”中，科技部部长重点强调了有关 ＣｈａｔＧＰＴ 的科技
伦理问题，指出要 “趋利避害”。 对于上述问题的产生原因，主要在于相关范式的建构目
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的集中于模仿真实环境中语言行为，把伦理准则当作技术开发过程中的一个额外约束条件
来看待，而不是把它作为内在的影响因素加以考虑，因此出现了技术逻辑大于价值逻辑的
情况，进而产生了效率优先取代责任感的现象。此时，研究设计默认工具的客观性，却忽
视了从训练语料的社会文化构成到模型优化目标设定中无处不在的价值负载。
就目前而言，在对数据偏见、算法公平以及透明性进行阐述的时候，大多数学者都是
在强调这些原则的重要性上展开论述，并没有提出能够在实际的研究中应用的技术规范。
原则与实操之间的鸿沟，使研究者缺乏有效工具来预防、识别和缓解伦理风险。如何量化
评估硅基样本群体中的偏见分布，怎样设计透明交互记录以实现决策追溯，以及如何界定
仿真结论的适用边界并评估其社会影响，这些问题均缺少成熟解决方案。关键是缺少一套
可以将公平、问责、透明、有益等伦理原则融入研究的设计、模型的开发、结果的评估之
中的技术规范及工作流程。若原则与实践的断层持续存在，那么伦理问题只能被复杂的技
术实践所忽视。因此破局伦理困境具有很强的紧迫性，它直接影响着硅基样本研究是否可
以成为负责任的知识生产场域和工具体系。没有有效的规范性约束，这项技术不但无法帮
助开展有益的社会分析，反而会加剧现实中的不公平，导致公众信任下降，并受到严格的
社会管制，其学术与社会发展空间将越来越小。因此建立一个把伦理内嵌在技术过程中来
保证它的正当性的机制框架是非常重要的。
（三）一体化评估框架的理论构建
综合上文分析，可以得出以下判断：由于硅基样本的研究存在科学效度、伦理规范等
方面的问题，因此需要建立一个有前瞻性的、有约束力的评价体系来保证该领域的健康发
展的合法性和可持续性。有效的评价体系应该从结构上将伦理考虑内化为保证和提高科学
有效性的手段，并且把科学检验看作是一种履行伦理责任的方式。根据上面的观点提出了
一个由效能和伦理两大部分构成的评价框架。
在效能维度，框架按照由内而外、由逻辑到稳定的原则，提出 “三层检验结构”。第
一层是内部效度检验，考察硅基样本自身行为逻辑的合理性与一致性，即单个或群体智能
体的决策规则、反应模式是否具有清晰的认知基础，防止智能幻象。第二层为外部效度检
验，研究硅基样本的仿真行为与现实政治社会现象之间的映射保真度及边界问题，明确模
型在何种条件下、对何种问题具备有限的代表性和推论价值。第三层是信度检验，核心是
检验仿真结果的稳定性、可靠性及对参数浮动的容错性，这是结论具有可信度的基本保
障。这三层检验构成逐层深入、相互支撑的效能检验链条。
从伦理维度看，框架强调伦理规范不应只是事后审查条款，而应成为贯穿研究始终的
程序性防线。据此本文提出 “三道防线”。第一道是前置审计防线，聚焦研究起点，对训
练数据中的偏见谱系及模型初始设计中的价值负载进行系统性审查。第二是过程透明防
线，贯穿研究操作过程，对算法决策的关键逻辑、多智能体交互的规则设定及仿真中的涌
现过程，建立可追溯、可解释的记录机制。第三道是影响管控防线，面向研究终点与社会
传播环节，对仿真结论的适用边界、潜在社会误解风险及成果传播语境进行审慎评估与责
任管理。三道防线将伦理责任具体化为研究流程中必须经过的规范性节点。
效能与伦理两个维度在框架中互相构成、深度嵌合。效能评估为伦理审查提供实证依
据和具体场景，伦理规范为效能验证设定价值界限与技术前提。例如，对训练数据进行偏

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