Page 24 - 《社会》2025年第3期

“当代中国的数字社会及其治理”笔谈

价值性的协同。 比如，建立利益相关方参与的目的和价值协商机制，在
机器智能设计阶段把不同群体的诉求平衡折衷， 在运行中引入监督反
馈回路，使人类能够持续监测机器智能的决策与行动，并依据特定目的
性和价值性不断修订和修正，也即，通过人机之间的制度化协商让机器
智能遵循人类议定的目的性和价值性。 可是，由于目的性和价值性的动
态性和发展性，“回路社会” 依然无法处理在治理实践中不断出现的难
以归责的部分， 进而让之前论述的群体责任或责任池机制至少可以成
为暂时选项之一。
除了植入式协商，治理实践还可强调共同决策和合作执行。 比如，
在涉及公共利益的机器智能应用的治理中， 监管机构可以与技术开发
者共同制定行业标准和伦理指南， 社会团体和专业协会也可以参与其
中并提出建议，从而形成多主体共治的格局。多主体、多维度、多层级的
协同治理模式可以打破以往政府单向管制和市场自我调节的对立，通
过多方互动提高治理的适配性，同时，也呼应了人机社会的特征，即通
过多行动者（包括人和机器）的互动互生共同影响治理结果。 这也意味
着治理理论焦点的转向：从强调控制和科层的传统，转向多元、互动、互
生、敏捷网络化动态化治理，以适应人机混合的复杂现实。
最后，治理人机社会，需要一系列新规制和新机制来保障协同治理
的落实，比如，尽管人们知道算法透明度和可解释性是难以在短时间内
解决的难题，可是，为了破解算法黑箱难题，除了分配群体责任和建构
责任池，提升算法透明度和可解释性依然是可努力的方向。 事实上，有
些国家已经在探索一些制度化手段，例如，强制要求高风险机器智能披
露其算法原理或决策依据，鼓励或要求关键算法开源以便于社会监督，
开放算法源码和模型以有助于专家和公众审查其中可能存在的偏见与
缺陷。 当然，出于安全和商业的考虑，完全开源有时并不可行，因此，一
些替代方案也开始出现，如独立算法审计机制，即由独立第三方机构定
期审查机器智能，评估其合规性和风险，并向社会公布结果。
其他的一些改变还有嵌入多学科、 多利益相关方审查的制度和法
律法规的更新。 包括联合国机构在内的许多组织已经设立了人工智能
伦理委员会或顾问委员会，成员包括法律、伦理、技术、社会学等领域的
专家。 这些多学科团队的主要任务就是对机器智能的推出和应用进行
评估，并把关对个人和社会的影响。 这种机构化的审核在某种程度上可

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