【2021遴选议论文写作】推动算法技术与社会治理的深度融合(2)

　　强化算法技术人员的责任伦理意识。算法技术的应用伴随着严峻的伦理问题，亟需对其进行伦理调适。算法的伦理设计是路径之一，而实现算法的伦理设计首先要求算法技术人员具备一定的责任伦理意识。这意味着算法技术人员在从事算法设计开发活动和选择具体的应用场景时，承担着前所未有的社会责任。事实上，在技术研发之初，技术人员难以对其可能产生的社会后果进行准确预判。而当技术引发负面效应时，它往往已经成为整个经济和社会结构中难以抽离的一部分，以至于难以对它进行控制。因此，算法技术人员应树立一种“前瞻性”的责任伦理意识，以预防为原则，在技术研发阶段尽量预防可能的潜在风险，倡导人文道德关怀，规避和减少技术应用阶段所带来的负面效应，保证技术应用的正当性和合理性。另外，算法工程师的培养不仅需要专业技能教育，更需要人文和伦理学教育，以期培养负责任的科技人才。比如，大学开设的相关科学技术伦理学课程应包括算法风险评分的普及、如何保证数据无偏倚、是否应当用机器来评判人类等问题。因此，应积极培养算法工程师的责任伦理意识，提升其责任伦理素养，强化其社会责任感，促使其自觉承担一定的伦理责任。

　　在彰显价值理性中强化社会监督。各个社会治理主体要平衡好工具理性和价值理性，不仅关注社会治理的效率和智能化等，更要彰显价值理性，以人为本，重视决策背后本应追求的伦理价值。伦理为制度提供了价值合理性，而制度则可能使伦理成为具有强烈约束力的普遍意识。针对算法引起的伦理风险，政府部门应以包容审慎为原则，建立与之相对应的法律体系和伦理框架。例如，在算法技术开发初期可以制定相关的伦理指南和公约，在算法技术应用后期则可出台相应的法律法规进行管控。制定规则及立法是应对算法技术引发的伦理风险的重要手段。建立合理的算法问责制，作为一种在算法技术应用中造成事实损害的责任分配和危害发生后的补救机制。建立合理的算法问责制需要立足本国国情，借鉴他国经验。我国在建立算法问责制时应当着重考虑以下三点。首先，将数据作为当前的重点规范对象，在法律层面明确数据权属问题，建立“谁使用谁负责”的责任机制，保障数据流动的合法性和合理性。其次，明确数据共享的范围和场景并建立相应的保护和惩罚措施。最后，算法治理中需要加强算法规则的透明度、可靠性、可解释性和可验证性。

　　推动算法技术与社会治理的深度融合是新时代社会治理体系和治理能力现代化的必然要求。算法技术要不断释放其带来的技术红利和价值，也要进行相关的规制，才能真正实现算法技术促进公平正义、增进人类福祉的愿景。