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| 人工智能赋能循环经济伦理问题与对策 |
| 第751期 作者：□文/刘永安 时间：2025/4/16 15:08:18 浏览：6次 |
［提要］ 人工智能能有效促进循环产品设计的创新、循环商业模式的运营以及循环基础设施的智能化升级，助力循环经济高效运行。但在循环经济中应用人工智能也会产生数据隐私泄露、算法偏见、经济不平等和技术性失业、认识论风险等问题。本文揭示这些伦理问题，并提出防范和治理对策，从而推动循环经济健康、稳定和可持续发展。
关键词：人工智能；循环经济；伦理风险
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目：“前瞻性治理视域下新兴技术伦理评估的理论和方法研究”（22YJAZH071）
中图分类号：F204 文献标识码：A
收录日期：2024年10月27日
人工智能（AI）被认为是实现循环经济的重要驱动力，人工智能的广泛渗透性能够赋能循环经济的发展。但与此同时，在循环经济中应用人工智能也会产生一些伦理问题，如果对这些问题没有适当的考虑或道德审查，这些技术的使用可能会因其有害性和社会排斥性而削弱其效用。揭示和评估这些伦理问题并提出应对的策略，既能充分发挥AI在循环经济中的积极作用，也可以避免一些潜在的伦理风险，以使我们能够通过合乎伦理地使用人工智能的方式实现向循环经济的转变。
一、人工智能对循环经济的赋能作用
（一）支持循环产品的设计与开发。AI技术正逐渐成为推动循环经济中循环产品设计与开发的关键驱动力。AI在循环产品设计中的首要作用体现在智能化设计上。通过机器学习算法，AI能够分析历史数据，快速地分析和识别材料的特征和性能，以及评估不同设计决策对环境影响的长期后果。这种智能分析不仅能够加速设计过程，还能确保产品在满足功能需求的同时，减少对环境的负担。在产品开发阶段，AI通过模拟和优化技术进一步提升了循环设计的效率。利用深度学习、计算机辅助设计以及数字孪生技术，AI能够创建产品的虚拟模型，模拟其在不同循环利用场景下的表现。这种能力使得设计人员能够在产品实际生产前，对设计进行多轮迭代和优化，确保产品的性能和可持续性达到最佳平衡，并实现资源高效循环利用。
（二）助力循环商业模式的创建和运营。循环商业模式是一种强调资源循环利用和减少浪费的商业模式，AI技术的应用为“产品即服务”和共享经济等循环商业模式的创建和运营提供了前所未有的机遇。首先，AI技术的市场化应用催生了一种“产品即服务”的新型商业模式。与传统的生产者与用户之间的“销售-使用”模式不同，“产品即服务”模式向用户提供的是产品的使用权而非所有权，制造商则负责产品的维护、更新和回收，这样既可以减少用户的维护成本，同时也可以减少资源消耗和废弃物的产生。人工智能等数字技术可以为这种商业模式的创建和运营提供支持。运营商利用事先安装在产品内部的传感器收集并上传各种数据，AI对各项状态参数进行计算分析，从而为供货、更换和维修等服务提供精确的反馈和指导。而且通过智能调度系统，AI能够根据实时的资源可用性和需求，动态调整资源分配，确保资源在供应链中的最优流动。其次，人工智能可以为共享经济的运营提供有力支撑。比如，在共享经济的典型案例二手在线交易平台的运营中，影响平台上闲置、二手物品的售价以及回收物品估价的变量众多，不太可能对其进行标准化定价，而人工智能的动态定价算法可用于分析定价中应考虑的许多变量，如产品年限、磨损程度和市场条件，从而能够有效地校准价位，为卖家提供合理的售价建议。同时，人工智能具备强大的收集大量产品和客户数据的能力，通过人工智能的匹配算法，闲置或二手的资源物品能够获得更大程度的曝光度和更高效的流通路径，并以最快的速度有效地连接买家和卖家以实现物尽其用。目前，在大数据和AI等数字技术的支持下，阿里旗下的闲鱼、腾讯的转转、京东的拍拍、瓜子二手车等二手在线交易平台层出不穷，众多电商都踊跃地开展了共享经济的循环商业运营模式。
（三）优化循环基础设施的运行和效能。在循环经济基础设施的运行中，AI技术的应用不仅提高了基础设施的智能化水平，还促进了资源的高效循环利用。首先，AI有助于实现循环经济基础设施运行的智能化。通过与物联网、大数据分析和机器学习等技术的融合，AI能够实现对基础设施的全面监测和智能化管理。例如，在智能电网中，AI能够实时分析电力需求和供应数据，优化能源分配，减少能源浪费。在智能物流系统中，AI通过路径规划和需求预测，提高了物流效率，减少了运输过程中的碳足迹。这些智能基础设施不仅提升了资源利用率，还促进了循环经济模式的实施。其次，在循环经济基础设施的运行中，借助AI进行智能化管理，可以提高资源循环利用的效能。在废物回收和处理领域，AI通过图像识别和分类技术，自动识别不同类型的废物，实现精准分类，提高了回收效率。芬兰早在2012年就制造出了首款智能垃圾分拣机器人ZenRobotics，该款机器人利用摄像头和传感器，通过图像输入让人工智能控制垃圾分拣，在分拣从塑料包装到建筑垃圾等各种材料流时，准确率可达98%。在我国，垃圾分类机器人Picking AI和自主训练垃圾分拣机器人“环卫机器人”已分别在北京和杭州的垃圾中转站落地使用，而且性能不输国外。同样，在电子废弃物领域，机器人也被集成到拆解线中，以便在产品生命周期结束时回收和循环利用有价值的材料。
二、人工智能应用于循环经济的伦理问题
（一）隐私与数据的安全风险问题。随着AI系统在循环经济各环节中的深度渗透，大量敏感数据被收集、存储和分析，这会引发数据隐私被泄露或滥用以及数据安全性的伦理风险。首先，数据收集会带来隐私风险。循环经济需要对产品、流程和多方关系进行“闭环”式的监控、跟踪和反馈。在这一过程中，AI系统的数据收集涵盖了产品生命周期的各种相关数据，从消费者行为数据、供应链信息到环境监测数据不一而足，这些数据的收集与分析对于优化资源利用、提升循环效率至关重要。然而，过度的数据收集往往伴随着隐私风险的增加，尤其是当一些个人可识别信息，如位置数据、行为偏好、健康状况以及人脸、指纹和虹膜等生物信息一旦被泄露或被不当利用，将严重侵犯个人隐私，甚至引发更深层次的社会问题。其次，随着数据量的激增，数据存储的安全性成为一个不容忽视的问题。循环经济发展中的大数据不仅要求高效的数据处理能力，更对数据存储的安全性提出了更高要求。频发的数据泄露事件说明，无论是存储在云端还是本地的数据，都可能成为黑客攻击的目标。一旦敏感数据被非法获取，不仅会对数据主体造成直接损害，还可能对整个循环经济系统的稳定性和信誉产生负面影响。另外，循环经济的顺利运行还依赖于数据的高效共享，数据共享机制的不完善、缺乏明确的数据共享规则和伦理框架，会使得数据在不同主体间的流动存在滥用和泄露的风险，这在一定程度上也会导致伦理问题的加剧。
（二）算法偏见问题。在循环经济的智能化转型中，人工智能可能存在的算法偏见问题不容忽视。由于训练数据的局限性、算法设计的偏差或社会文化等因素的影响，AI系统驱动的决策结果可能会存在偏见。这种算法偏见不仅影响资源的公平分配，还可能加剧社会经济不平等，挑战循环经济的包容性和公平性，损害循环经济的社会可接受性。首先，算法偏见影响循环经济的包容性和效率。AI系统在循环经济中的决策支持，如资源分配、产品设计优化、废物回收路径规划等，依赖于大量的历史数据。然而，如果历史数据缺少多样性，对某些群体予以忽视或过度代表，那么这些数据本身就会存在偏差，AI的决策结果将反映这种偏差，这将影响循环经济的包容性和效率。例如，在资源分配中，算法可能偏好于服务历史数据中更频繁出现的地区，而忽视了数据覆盖不足的地区，这将导致资源分配的不均，从而影响循环经济的整体效益。其次，算法偏见的另一个问题是算法缺乏透明度可能影响决策的公正性。在循环经济中，AI系统的决策过程往往是“黑箱”操作，即其决策逻辑对用户不透明，这使得决策结果的公正性难以评估。当AI系统被用于资源分配、产品定价等关键环节时，缺乏透明度的决策过程可能隐藏着潜在的偏见，这不仅影响了循环经济参与者的信任，还可能加剧社会经济不平等，损害循环经济的公正性和社会的可接受性。
（三）经济不平等和技术性失业问题。AI技术在循环经济中的应用不仅可能加剧原有的经济差距，产生新的不平等现象，还会对劳动力和就业市场产生深刻的影响。首先，技术获取能力的差异会导致资源分配的不平等，从而引发新的经济不平等。AI技术在循环经济中的应用，如智能资源回收系统、需求预测和智能调度，旨在优化资源的分配和利用，提高循环利用效率。然而，这些技术应用往往需要一定的技术基础和较高的投资、维护成本，这导致技术的获取能力以及技术普及和应用在不同地区、不同规模的企业之间存在显著差异。经济发达地区或大型企业可能更容易获得并应用这些先进AI技术，从而享受更高效的资源分配和循环利用带来的经济利益，而经济欠发达地区或经济实力较弱的小型企业则可能因技术门槛和成本问题而被边缘化，从而被排除在循环经济的智能转型之外，这将带来资源分配的不平等，从而引发新的经济不平等。其次，AI技术在循环经济中的渗透会造成就业市场的两极分化和技术性失业。一方面，AI系统的设计、操作和维护创造了高技能岗位，吸引了技术人才，增加了高技能岗位的就业机会；但另一方面，对于低技能或重复性劳动的岗位，AI的替代效应明显，一些人将成为赫拉利所说的“无用阶级”。这将造成技术性失业，加剧劳动市场的动荡和不平等，影响社会的稳定性和包容性。比如百度在武汉投放了400辆“萝卜快跑”引爆舆论，这种无人驾驶的智能网联汽车的上路对广大出租车、网约车司机的“饭碗”形成了直接的“挤兑”和挑战，社会上逐渐弥漫着一种机器智能可能替代人工岗位的担忧情绪，人们对AI技术对未来就业和劳动力市场的冲击充满焦虑。
（四）认识偏差导致的可能性风险问题。在循环经济与人工智能的深度融合中，认识论风险成为了一个不容忽视的议题。这一风险主要体现在对AI技术的理解偏差、对循环经济本质的误读以及对两者结合可能带来的长期影响的预判不足。首先，技术理解偏差会导致决策失误。在循环经济中应用AI技术往往需要决策者对AI技术有深入的理解，包括其工作原理、潜在局限性以及可能带来的社会经济影响等。然而，技术理解偏差，即对AI技术的过度乐观或过度悲观看法，可能会导致决策失误。过度乐观可能会带来对AI技术在实际应用中的诸如数据偏见、算法不透明等局限性的忽视，这会导致决策对AI技术可能引发的负面影响缺少预判和防范。反之，过度悲观可能错失AI技术带来的机遇，阻碍循环经济的智能化转型。这不仅会影响循环经济的短期实施，还可能会对循环经济的长期发展路径产生不利影响。其次，循环经济本质的误读会导致实践偏差。循环经济的核心在于资源的高效循环利用和环境的可持续性。然而，对循环经济本质的误读，可能误导AI技术的应用方向，导致实践偏差。例如，片面追求技术的智能化，忽视了循环经济的环境和社会目标，可能加剧资源消耗和环境压力，违背了循环经济的初衷。此外，过分强调经济效益，忽视了社会公平和伦理评估，可能导致循环经济的实践偏离可持续发展的轨道，加剧经济不平等和社会矛盾。最后，对长期影响预判不足会带来一些潜在的未来风险。AI在循环经济中的应用，不仅影响当下，还对未来的社会经济和环境产生深远影响。然而，对长期影响的预判不足，可能导致决策者忽视潜在的风险和挑战，影响循环经济的长期可持续性。例如，AI技术的快速发展可能加速就业市场的结构变化，如果缺乏有效的应对策略，可能导致就业不平等和社会不稳定。
三、循环经济规避人工智能伦理风险的对策
（一）保护隐私与数据安全的对策。应对在循环经济中应用AI所引发的数据隐私和安全问题，需要从法律、技术、伦理三个层面入手，构建全面的数据保护机制。首先，完善数据保护法律法规，明确数据收集、存储、处理和共享的合法边界，强化对数据主体隐私权益的法律保护。这包括确立数据所有权、使用权和转让权的规则，确保数据主体对自身数据的知情权和控制权，以确保数据安全，防止数据被非法滥用或泄露。其次，采用加密技术、数据脱敏、隐私保护计算等隐私增强技术手段，提升数据安全防护水平。同时，确保数据在合理范围内得到有效利用，确保数据主体的隐私权益得到尊重。最后，行业层面应建立统一的数据共享伦理规范与保护标准，这包括定义数据分类、敏感等级和使用权限，以及建立数据交换平台，促进数据的高效共享。行业标准应涵盖数据收集、存储、处理和共享的全过程，确保数据使用的合规性和透明性，以避免数据垄断和滥用，从而确保数据在循环经济的不同组织和参与者之间的安全流动和合理利用。
（二）避免算法偏见的对策。面对AI在循环经济应用中可能存在的算法偏见问题，可以从以下四个层面入手予以应对：首先，加强数据治理，确保训练数据样本的质量和多样性，减少数据孤岛，避免数据偏差对算法决策的不利影响。其次，为减少算法偏见，应提升AI系统的算法透明度和可解释性，通过算法审计和解释性AI技术，确保AI系统的决策过程公正、透明、可解释，确保所有参与者都能够平等地从AI技术中受益，以增强循环经济参与者的信任。再次，建立算法公正性评估机制，定期对AI系统的决策结果进行公平性审查，及时纠正算法偏见，保护弱势群体的权益和资源的公平均衡分配，以维护循环经济的公平性和包容性。最后，加强社会伦理教育，提升公众对算法偏见问题的认识，促进社会对AI伦理的讨论和共识，为循环经济的健康发展奠定坚实的道德基础。
（三）解决经济不平等和技术性失业的对策。对于循环经济中应用AI技术所引发的经济不平等和对就业的不利影响问题，可以从政策、技术、教育和国际协作四个层面入手予以应对。首先，政策层面应致力于构建公平和包容的经济参与机制，确保AI技术的应用不会加剧经济的不平等。政府应推动技术普及和资源分配的公平性，通过制定行业指导政策、设立专项基金、提供技术培训和资金支持等措施，帮助经济欠发达地区和小型企业提升技术应用能力，缩小技术差距，避免因技术门槛和成本问题而阻碍创新和公平竞争，从而促进循环经济的均衡发展。其次，技术层面应加强AI技术的普及和应用，通过开源平台、技术转移和共享机制，降低技术门槛，促进技术的公平普及，提高循环经济的智能化水平。此外，应鼓励企业之间的技术转移和共享，促进资源和信息的均衡分配，避免技术垄断，促进循环经济的均衡发展。再次，教育层面应加强劳动力的技能提升培训，帮助劳动力适应新兴技术的变革，着力解决劳动力技能与市场所需的不相适应问题，减少就业市场因AI技术的应用所导致的两极分化，促进社会的包容性发展。最后，建立国际协作机制，促进技术交流和资源共享，缩小全球技术获取能力的差距，确保循环经济的全球公平性和可持续性。
（四）矫正认识论偏差的对策。面对AI应用于循环经济的认识论风险，需要从提升技术理解、深化循环经济认知以及加强未来影响预判等方面入手，以降低由认知偏差所带来的可能性风险。首先，提升决策者和技术人员的技术理解，通过培训和教育，分享AI在循环经济中的应用案例和技术前沿，增强他们对AI技术及其应用的全面认识，减少技术理解偏差，确保决策的科学性和有效性。其次，深化循环经济本质的认知，强调循环经济的环境、社会和经济效益的平衡，确保AI技术的应用符合循环经济的核心目标，避免实践偏差。再次，加强长期影响的预判，通过建立预测模型、开展情景分析等方法，评估AI技术在循环经济中的长期影响，提前规划应对策略，确保循环经济的长期可持续性。最后，建立跨学科的专家团队，促进技术、环境、经济和社会等领域的知识整合，为AI在循环经济中的应用提供全面、科学的指导，确保其既推动经济转型，又符合伦理标准。通过综合施策，可以有效应对认识论风险，促进AI与循环经济的健康、稳定和可持续发展。
（作者单位：南京师范大学泰州学院）
主要参考文献：
［1］胡安俊.人工智能、综合赋能与经济循环［J］.当代经济管理，2022（05）.
［2］（以）尤瓦尔·赫拉利.未来简史［M］.林俊宏，译.北京：中信出版社，2017.
［3］敖阳利.“萝卜快跑”跑出科技恐慌？［N］.中国财经报，2024-07-16（003）.
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