2026-07-10 06:02:45 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文剖析生成式大模型认知偏见沿数据至交互全链条的成因与多维风险，指出其引发个体决策失准、群体极化及意识形态安全威胁。针对现有治理重判别式模型、隐性偏见检测不足及协同缺失等痛点，提出技术、法律与政策三维协同治理框架，建议发展生成式模型偏见对齐技术、建立隐性偏见测评基准并推动一体化治理。 综合评分： 91 文章分类： AI安全,政策法规,技术标准,安全建设,数据安全

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技术+法律+政策：构建模型认知偏见治理的三维防线

原创

Cismag Cismag

信息安全与通信保密杂志社

2026年7月9日 17:41 四川

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编者荐语

生成式大模型已深度嵌入政务服务、医疗诊断、司法裁判、教育教学等关键领域，但其中的模型“认知偏见”正成为隐蔽而危险的系统性风险：从个体算法歧视到群体极化撕裂，再到意识形态安全冲击，模型认知偏见正沿“数据—模型—训练—交互”全链条滋生传导。本文系统剖析模型认知偏见成因与多维风险，并提出三维治理路径：面向生成式模型特性的认知偏见对齐技术，制度化、标准化的隐性偏见专属测评基准，以及“技术互联、法律互洽、政策互通”的一体化治理框架，为人工智能公平治理提供系统方案。

引用本文

余可欣 , 苏宇 . 模型认知偏见的多维治理[J]. 信息安全与通信保密 , 2026(5): 49-64.

文章摘要

模型认知偏见是生成式人工智能深度应用中的重大风险，其成因涵盖数据、模型、训练与交互等多维度。既有治理方法多聚焦于判别式模型的显性偏见，在生成式模型适配、隐性偏见检测及多主体协同方面存在不足。针对这些问题，系统剖析了模型认知偏见的生成机理与风险传导路径，从技术、法律、政策3个层面构建了多维协同治理框架，有效提升了治理效能，从而防范模型偏见对个体权益、社会公平与国家安全的深层威胁，推动人工智能向公平、安全、可持续的方向发展。

0 引言

当前，人工智能技术正以迅猛之势重塑全球产业格局与社会生活形态。其中，生成式大模型凭借其强大的自然语言理解、内容生成与决策辅助能力，已深度渗透到政务服务、医疗诊断、司法裁判、教育教学等关键领域，深刻改变着社会生产生活方式。然而，技术狂飙式发展的背后，数据安全、算法歧视和模型幻觉等风险日益凸显。其中，模型认知偏见因具有隐蔽性、传导性与危害性，正日益受到关注，尤其是在关乎国家安全的认知域方面。认知域涉及意识、价值观、公共舆论等领域，一定程度上代表未来战争的发展方向。而人工智能技术凭借其自身的技术特点及其内涵的国家安全属性，必然对认知安全产生深刻影响与变革。

从风险成因来看，模型认知偏见的滋生并非单一因素导致，而是数据、算法、场景等多层面缺陷交织作用的结果。在数据层面，训练数据的结构性失衡与历史偏见嵌入是主要原因。例如，在GPT-4的训练数据中，西方发达国家和地区的文本、语音、视频等多模态内容占据着绝对主导地位，而发展中国家和地区的内容代表性严重不足，这种失衡不仅导致了模型认知框架的单一化，更使其内化了深嵌于数据中的种族、性别、地域等历史歧视与价值偏向。在算法层面，生成式大模型“预测下一个词”的核心训练机制，使其被动地捕捉数据中的上下文关联性，进而固化并放大偏见关联。同时，模型生成过程具有黑箱性，映射的偏向性与生成过程的概率选择进一步加深了偏见输出的随机性与隐蔽性。在场景层面，模型部署环境的多元性与复杂性会导致具体适配不足。部分恶意用户还通过提示词注入等手段主动诱导偏见显性化，使得偏见风险在不同场景中交织传导。以上因素共同作用，导致模型认知偏见呈现系统性、隐蔽性、规模化的传播特征，对国家安全、社会公平与个体权利构成多层面的威胁。

既有研究与实践已为模型认知偏见治理奠定了一定基础。在法律层面，不同国家或组织相继出台针对性法律法规。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求企业采取有效措施，防止产生各类歧视性内容；《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国民法典》等法律法规从数据处理、权利保护、侵权责任等多角度构建了基础性的制度保障。欧盟构建了覆盖数据、算法、应用等全链条的法律框架，制定了以《人工智能法案》（AI Act）为代表的一系列法律和规范性文件。此外，英国推出了《促进创新的人工智能监管方法》（A Pro-innovation Approach to AI Regulation）白皮书，韩国推出了《人工智能发展及信任基础建立基本法》。在技术层面，国内外学者围绕治理路径展开了多维探索，形成了数据优化、算法改进、具体应用防护3大核心方向。一是数据优化。通过构建平衡化训练数据集、引入多元化标注团队、采用数据去偏技术等方式，从源头减少偏见输入。二是算法改进。例如，通过迭代零空间投影（iterative null-space projection, INLP）的方法去除静态词向量中的种族、性别和年龄偏见。在算法改进方面的尝试实例丰富，例如，Bolukbasi等人提出词嵌入去偏算法，通过调整词向量空间中的语义关联，降低模型的性别偏见。Xie等人针对偏见检测的局限性，构建了包含静态与动态组件的MindScope数据集，涵盖72个认知偏见类别与5170个开放式问题，并提出多智能体检测方法，结合检索增强生成（retrieval-augmented generation, RAG）、竞争辩论与强化学习决策模块，使偏见检测准确性较GPT-4提升35.1%。Bai等人基于心理学理论，设计了大语言模型（large language model, LLM）词汇关联测试与相对决策测试2种隐性偏见测量方法，为专有模型的偏见评估提供了可操作工具，并证实了隐性偏见与歧视性决策之间的显著相关性。三是具体应用防护。通过建立人机协同决策框架、实施偏见风险分级评估等，阻断偏见的场景化传导。李学尧聚焦司法场景，提出认知协同司法决策模型，通过引入对立论证、逆向思维、强制反驳清单等环节，抵消大模型对法官决策的偏见强化效应。Buckley等人从医疗场景出发，揭示了模型认知偏见的5大核心类型（暗示偏差、锚定偏差等），并提出通过自反思流程、情境推理技术等实现偏见修正。实验证明，结构化自反思可使GPT-4的疑难病例诊断准确率提升22%。

尽管现有制度建设与学术研究正在促成治理框架的建立和完善，但仍存在显著不足，其中的核心问题在于研究重心的聚焦偏差。一是法学界在这一问题上的研究对象多聚焦于判别式模型，对生成式大模型的关注相对不足。生成式大模型的训练机制、输出逻辑与偏见传导路径与判别式大模型截然不同，既有的成果无法完全适配。二是隐性偏见治理研究存在短板，没有形成统一的检测基准。目前的偏见检测方法主要针对显性偏见（如性别、民族等明显的歧视表述），但生成式大模型的偏见表现形式更侧重于隐性关联（如词汇配对偏向、决策倾向偏差等）。PNAS研究已证实，即使在显性公平性测试中表现无偏的模型，仍存在显著的隐性偏见。当前，现有研究缺乏能够有效捕捉隐性偏见的标准化工具，且对隐性偏见的形成机制研究不足，导致治理措施难以触及核心。三是治理的协同性不足。现有研究多在单一维度上展开，未形成多主体的偏见治理协同机制。企业、科研机构与院校、政府等主体之间的协同机制缺失，企业多聚焦于算法优化与数据去偏等技术研发，缺乏理论支撑与政策引导；科研机构与院校的研究多侧重原则性探讨，缺乏与技术实践的结合，难以提出可操作的规制措施；政府的研究多为宏观层面的监管框架设计，需要提升治理资源配置和制度实施效率。

因此，系统开展模型认知偏见的多维治理研究具有重要的理论价值和现实意义。理论层面，可填补生成式大模型认知偏见的形成机制与治理路径的研究空白，完善人工智能公平性治理的理论体系；实践层面，针对当前治理中存在的技术适配不足、检测能力薄弱、机制协同缺失等问题，可为企业提供可操作的治理方案，为国家制定相关法律法规提供科学依据，有效防范技术风险向国家安全、社会公平等领域传导，推动人工智能在公平、安全方向上实现可持续发展，为数字经济时代的社会进步和人类福祉提升提供坚实保障。

1模型认知偏见成因与风险

1.1 偏见成因

模型认知偏见并非由单一因素构成，而是模型在数据学习、框架构建、训练优化和人机交互的全过程中，经多因素互相交织、重叠强化的结果。这些偏见既可能源于客观的数据和模型架构的内嵌缺陷，又可能受到主观的人类认知反馈的影响，最终深入模型认知与决策体系，作用于个体权益、社会秩序乃至国家安全等领域，产生广泛的负面影响。本文将从数据层、模型层、训练层、交互层4个核心维度，系统剖析模型认知偏见的成因。

1.1.1 数据层

数据作为人工智能模型训练的素材，其规模大小与质量优劣深刻影响了模型认知基础的可靠性，数据层面的各类缺陷更是导致模型认知偏见的重要原因。首先，训练数据自带对现实社会偏见的复刻性，这使模型在学习互联网文本、文献典籍、社交媒体内容、行业数据等主流数据时天然成为社会偏见的数字化载体。其形成了对人类社会行为模式、价值观念和认知偏差的数字化映射，现实中普遍存在的性别、种族、地域等歧视内容会以文本描述、图像呈现、标签关联等方式嵌入到数据中。例如，在主流语料库中普遍存在“男性—计算机程序员”“女性—家庭主妇”“男性—医生”“女性—护士”等歧视性高频关联，这种社会固有偏见会被模型学习并应用。其次，在宏观结构中分布不均的数据也加剧了偏见的生成与强化。正如Kornai在2013年就提出的观点，世界上7000多种语言中，只有不到5%的语言在数字领域上有较为显著的表现。尽管过去十年取得了一些进展，但这一差距几乎没有缩小。在当前主流大模型的训练数据中，非洲和南美洲机构贡献的模态内容占比不足0.2%，而北美洲或欧洲机构占据93%的文本数据及60%以上的语音视频时长。此外，不同文化背景下的偏见表现形式存在差异，现有研究以西方语境为主，缺乏基于多元文化视角的治理研究。这种数据结构性失衡导致现有模型形成了西方中心主义的认知框架，在文化表征、价值判断等方面呈现系统性偏向。

1.1.2 模型层

从模型层面来说，认知偏见的产生是架构设计、学习机制等因素共同作用的结果。现有主流大模型多基于Transformer架构构建，其自注意力机制的核心逻辑是对数据中高频率出现的特征分配更高的权重，这种设计在输出中反映了数据的关联性，从而在输出的内容中优先呈现具有更高相关度的内容。更关键的是，大模型的黑箱性和涌现能力加剧了偏见生成的隐蔽性与复杂性。面对海量数据，模型的特征学习过程往往难以被精准追踪，语言模型会复制甚至放大输入数据中的偏见，因此低层次的简单偏见会在高层次的语义空间自发形成复杂认知模式。此外，模型架构的设计也可能暗藏着主观偏见，研发人员在特征提取标准、输出设置等环节融入的认知预设可能进一步强化偏见表达，成为大模型认知偏见的重要模型层原因。

一是判别式模型偏见。判别式模型的认知偏见主要表现为有限决策空间内的系统性偏差。判别式模型通过人工标注数据来引导模型学习，完成分类、排序等任务。因此，其偏见主要源于标注偏差、特征选择偏差。由于判别式模型的输出通常是离散、确定性的结果，所以其输出多表现为显性、可量化的单一维度判断错误。这类偏见的检测方式相对直观，其影响范围也主要局限于特定决策环节的局部偏误。

二是生成式模型偏见。生成式模型的认知偏见与传统判别式模型偏见的形成模式不同，其学习模式是以语料库的学习为基础，通过预训练固化为全维度的认知关联，表现为显性与隐性共存的偏向。这种差异使得生成式模型的偏见贯穿于认知与表达全过程：从世界知识的表象特征，到上下文理解中的信息筛选，再到文本输出时的叙事框架选择，偏见可能渗透至模型隐空间的多个维度和参数轨道。

相比之下，判别式模型的偏见常局限于训练数据和算法导致的分布预测偏离。这种差异使得生成式模型认知偏见的治理更具挑战。早期研究对模型偏见的探讨多聚焦判别式模型，针对生成式模型偏见的判定和改善处于相对滞后的状态。相较于判别式模型的局部特征匹配，生成式模型的偏见更容易渗透到认知体系的各个层面，形成全层次的偏见表达，这也为生成式模型偏见治理的研究提出了更高要求。近年来，随着大模型在信息检索、内容创作等场景的广泛应用，学界对于生成式模型偏见的研究呈现爆发式增长。其中，关于生成式模型偏见的表现形式、认知偏见导致的伦理问题、模型认知偏见对用户观点的影响等议题的研究层出不穷。

1.1.3 训练层

除数据层与模型层的固有偏见外，模型的训练机制也成为生成偏见的独立原因。首先，模型训练的目标多聚焦于提升生成流畅度、准确度等性能指标，而将结果的公平性置于次要位置。“为性能牺牲公平性”是机器学习领域的常见倾向：模型为追求高准确率，会自然习得训练数据中的群体偏见（如词嵌入任务中“医生/护士”的性别刻板印象、收入预测中依赖性别相关特征），传统去偏方法会丢失有用信息或破坏特征关联，进一步加剧性能与公平性的取舍难度，使得公平性常被视为可牺牲的次要目标。其次，批量训练与梯度下降算法的特性也会加强偏见。在批量训练中，因主流样本占比更高，对模型梯度更新的影响权重更大；而小众群体样本的梯度更新被稀释，导致模型对主流样本的特征学习更充分、认知更深刻，对小众样本的学习效果则微乎其微，最终形成对小众群体或少数观点的系统性、结构性偏见。此外，在训练过程中如果缺乏偏见判定标准，模型在迭代过程中就缺乏明确的去偏见优化方向，偏见得以在多轮训练中持续积累、不断深化。

1.1.4 交互层

模型出现偏见的因素不仅受到数据、架构、训练固有特性的影响，在与用户交互的过程中，人类的干预与反馈循环机制会进一步强化模型已有的认知偏见，甚至催生出新的场景化偏见，使偏见从技术层面传导至实际应用层面，对个体与社会产生实质影响。首先，人类设计的先验假设往往基于主流用户的需求与认知习惯，其设计不自觉地融入认知倾向与价值判断，天然存在对小众群体、边缘场景的忽视与偏见。其次，提示词与用户交互引导会强化偏见传导。用户输入的提示词会持续引导模型生成偏见性结果；同时，提示词的优化策略可能更优先适配主流用户的使用需求与使用场景，使模型在应对偏见性提示词时形成稳定的路径依赖，进一步强化偏见。此外，模型部署阶段的内容过滤与偏好设定会制造新的偏见。研发方为了提升用户满意度与使用黏性，会对模型输出内容进行针对性过滤与偏好调整，这种调整可能过度限制特定群体、特定观点的表达空间，或刻意迎合某群体的偏好需求，导致输出结果的失衡与偏见。模型在与人类交互时，也可能会主动迎合带有偏见的用户立场，优先考虑“让用户满意”而不是“保持客观真实”。最后，模型用户在应用过程中的目标偏离也可能使模型产生偏见。当用户将模型用于其用途设定之外的场景，或在使用过程中无意识地引导模型偏离客观中立的轨道时，模型的输出便可能放大固有的社会偏见。以生成式模型在招聘场景中的应用为例，其设计初衷是辅助筛选简历、提升工作效率。然而，在实际交互过程中，若用户输入具有偏见的指令，例如“要求模型推荐具有领导力的候选人”，模型就可能基于训练数据中已有的性别刻板印象，将领导力与男性特质相关联，从而强化对男性候选人的输出内容。华盛顿大学的一项研究表明，当参与者与带有偏见的模型交互时，其最终决策不仅会采纳模型的偏见，甚至在后续无模型辅助的独立决策中继续此种被模型强化的偏见。用户在与模型交互的过程中可能无意识地从“客观筛选”转变为“印证主观偏好”，这种应用目标偏移会激活模型中固有的偏见并放大，最终在应用层面催生了新的偏见后果。

1.2 偏见风险

模型认知偏见所造成的后果最初表现为输出结果偏离客观事实或主流价值认知分布。随着模型在各个领域的全阶段应用，其影响从个体权益逐渐传导至国家安全，形成多维度的潜在风险。

1.2.1 认知偏差与决策失准：个体心理与行为风险

模型认知偏见对个体的风险主要体现为权益侵害、认知误导与心理伤害。首先，偏见导致个体遭遇算法歧视，在就业、教育、医疗等领域丧失公平机会。在就业领域，Wilson等人针对大规模文本嵌入模型（massive text embedding, MTE）的研究发现，在简历筛选任务中，模型在85.1%的情况下显著偏向于与白人关联的姓名，偏向于与女性关联的姓名的比例仅为11.1%，甚至出现了“带有白人男性名字的简历被100%优先推荐”的情况。在金融领域，Bertrand等人针对美国高贫困地区邮政编码的研究表明，社区种族构成与金融借贷服务的可获得性存在显著关联：在非裔美国居民比例较高的地区，贷款拒绝率较高，贷款利差较高，贷款期限更短。算法将邮政编码作为社区种族构成的代理变量，对地区间种族构成进行隐性标记，而模型在学习过程中习得并固化这种结构性歧视，最终对目标社区形成差异化的贷款定价策略。其次，偏见信息干扰个体认知的判断，形成封闭的信息茧房，阻碍用户形成全面客观的世界观。针对GPT-5及GPT-5.2的系统测评揭示，这些模型在种族、性别、性取向等维度持续存在隐性偏见。医疗场景评估显示，性少数群体在心理健康筛查建议中被异常标记的比例高达100%，较前一版本显著上升；低社会经济地位群体获得高级影像检查的概率较前一版本降低7.0%（相较于GPT-4o）。这种隐性偏见不仅限制了个体发展机会，更强化了社会对特定群体的认知固化，同时削弱了个体的自我认同感，使其可能遭受社会排斥与心理压力，引发焦虑、自卑等负面情绪。

1.2.2 群体极化与社会撕裂：公共舆论的结构性风险

模型认知通过自动化方式放大社会现有不平等，成为固化阶层和群体矛盾的新因素。一是偏见强化群体标签化认知，加剧群体间的对立与隔阂。在司法领域，大模型生成的裁判理由可能强化法官的初始偏见，形成“法官初步判断—模型强化输出”的共振效应。例如，用于对罪犯再犯风险评估的模型曾被证实对有色人种给出显著偏高的风险评分，加剧了司法歧视。在自动驾驶领域，汽车的传感器对浅色皮肤的检测效果优于深色皮肤，这种偏见直接关系种族、肤色等敏感维度，可能成为激化群体矛盾的潜在因素。二是破坏社会公平的核心准则，动摇社会治理的民意基础。当带有偏见的模型应用于公共资源分配时，会导致公共资源向主流群体倾斜，弱势群体难以获得平等的发展机会。若训练数据来自高收入群体，模型可能更擅长处理该群体的健康问题，而对中等收入的弱势群体的疾病判断准确度较低。这种偏见可能会导致医疗资源向数据中占比更高的群体倾斜，而弱势群体得不到同等质量的医疗服务，同样可能激发群体对立。

更为深层且危险的风险在于，生成式大模型正在成为公共舆论撕裂的“催化剂”。当前，模型并非被动反映既有社会分歧，而是主动为不同立场的群体分别提供充足的论述“弹药”——通过针对性地堆积符合特定群体偏好的语料、修辞与论证逻辑，大模型能够为性别对立、民族对立、阶层对立等各类意见冲突持续输出支持性内容。这种机制使得原本基于事实的公共讨论被加速导向身份对抗，对立双方均可在模型辅助下获得看似“有理有据”的论述支撑，冲突烈度随之攀升。最新研究表明，GPT-5及GPT-5.2在接收到特定党派立场的提示词后，会显著增强其输出观点的极端程度，甚至在某些维度上超过人类被试的极化水平。GPT-5.5则被曝出通过底层指令对特定话题进行输出限制，侧面反映出该模型行为偏差的复杂性与治理难度。此外，部分商用AI系统对情绪化、道德化内容的实际偏好，会进一步放大极端观点在舆论场中的传播效能。当带有特定偏见的模型输出被批量生产并经由社交平台扩散时，群体极化的进程被显著加速，理性对话空间被不断压缩，社会共识的生成基础遭受侵蚀。上述结构性风险表明，模型认知偏见对公共舆论的冲击已超越个案层面的公平损害，上升为影响社会整合的系统性挑战。

1.2.3 意识形态安全与治理困境：国家主权与制度风险

从国家安全视角来看，模型认知偏见风险已经突破传统边界，渗透至政治安全、文化安全、网络安全等核心国家安全范畴，成为非传统安全领域的重要隐患，甚至可能成为外部势力遏制我国发展的新型工具。在政治安全方面，偏见可能成为外部势力实施认知渗透的工具。外部势力可通过向模型训练数据植入带有偏见的政治叙事、价值导向信息，批量生成针对我国政治制度、治理体系的负面内容，消解民众对主流意识形态的认同，动摇政治安全根基。人工智能偏见的跨域传播特性相较于传统宣传手段，输出的内容更具隐蔽性，易引发民众认知偏差，使其成为跨境意识形态渗透的高效工具。在文化安全方面，偏见风险危及国家文化主权与民族认同，加剧文化生态失衡。例如，带有西方文化中心主义偏见的模型会持续输出推崇西方价值观与生活方式的内容，形成文化认知偏差，对世界其他国家和地区的社会认同感、民族自信心以及文化多元性构成挑战。更为关键的是，模型认知偏见还会引发国家形象安全危机，削弱我国的国际软实力。模型带来的偏见输出可能被西方媒体歪曲解读、放大炒作，制造攻击我国社会价值观的虚假舆论，抹黑我国国家形象。这种负面形象的传播亦可能影响我国与其他国家的外交关系、国际合作，损害国家利益。在网络安全层面，生成式模型已经成为网络认知战与数据霸权扩张的新型工具，冲击我国网络空间主权与信息安全。外部势力可以借助偏见性模型及其构造的智能体自动化、批量化制造虚假信息，煽动网络舆情，从而引发和激化网络空间的群体对立等恶劣后果。

2 治理思路的多维扩展

模型的认知偏见问题，已从技术议题演变为社会治理的重要关切。近年来，我国人工智能立法不断完善，人工智能法律法规体系建设正在逐步推进。在标准体系建设方面，2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，从顶层设计层面强调完善人工智能法律法规与伦理准则。同年10月，第十四届全国人民代表大会常务委员会第十八次会议通过关于修改《中华人民共和国网络安全法》的决定，新增的第二十条明确“完善人工智能伦理规范，加强风险监测评估和安全监管”，并创新性地提出“运用人工智能等新技术，提升网络安全保护水平”的技术对弈治理范式。在部门规章方面，国家网信办等7个部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》已实施两年有余，初步构建了涵盖算法备案、安全评估、标识要求等环节的监管框架。在标准体系建设方面，2026年2月，团体标准T/UNP 186—2026《生成式人工智能内容安全检测规范》正式实施，该标准规定了生成式AI多模态内容安全检测的全流程要求，从伦理与社会等6个维度构建检测指标体系，并建立“自动化检测+分级人工复核”的双重检测机制。

尽管治理框架已初步建立，但现有规范在应对模型认知偏见这一深层问题时仍存在明显不足。具体而言，首先，治理焦点的跟进与规制效能的落地之间存在落差，虽然禁止算法歧视已成为立法共识，但更多主张仍在修法建议阶段，距离转化为可操作的法律规则仍需时日。例如，2026年全国两会期间，全国人大代表齐秀敏在采访中明确建议：在修改《中华人民共和国就业促进法》《中华人民共和国商业银行法》时加入禁止算法歧视的条款，以应对算法在招聘、信贷等场景中可能产生的系统性偏见，这一主张就需要等待修法过程的吸纳。其次，测评体系存在短板，现有测评基准与真实应用场景之间存在显著差距。尽管大模型的系统测评已在行业内普遍推行，各类评测报告也从多个维度与视角对大模型进行了刻画与比较，但这一测评尚未真正融入人工智能领域的法治建设与算法治理体系中。当前，人工智能行业呈现出蓬勃发展的态势，与法治层面相对冷清的局面形成了鲜明反差。这种割裂状态导致测评工具尚未充分转化为制度化的治理资源。最后，治理机制呈现割裂状态，监管部门、技术平台、应用主体之间尚未形成有效的协同治理格局。责任主体的多元性与技术逻辑的复杂性相互交织，导致算法偏见等治理难题在实践中面临结构性困境。更深层的问题在于算法决策本身缺乏可追溯机制。由于当前技术架构未能完整记录算法模型的训练数据、参数调整及决策过程，导致在出现错误决策时，开发者与使用者之间的责任边界模糊不清。这种困境，不仅侵害了行政相对人的合法权益，也削弱了公众对数字政府的信任基础。

为了应对模型偏见的风险，针对“治理落地效能不足”“测评体系短板”“治理机制割裂”3大问题，结合生成式大模型的特性，本文从技术、法律、政策3个视角分别提出治理措施，构建协同治理框架，以实现对模型认知偏见的规制。

2.1 发展面向生成式模型特性的偏见对齐方法

在治理落地效能不足方面，其问题在于现有治理手段多延续判别式模型的显性偏见治理，而缺少对生成式模型逻辑复杂、偏见隐蔽的适配，导致治理效果大打折扣。生成式模型的认知偏见源于训练数据中的隐性语义关联、模型参数映射的偏向性以及生成过程中的概率性选择，这与判别式模型“输入—输出”模式的确定性决策偏见存在显著差异。

因此，减少甚至去除偏见的手段需聚焦生成式模型的专属特性，首先在于发展模型认知的偏见对齐方法，实现对认知偏见的检测。在技术层面，一方面，要开发token层面的精细化对齐技术，即token感知的推理时表征编辑方法（token-aware editing, TAE），构建token语义关联图谱，梳理从训练数据语义关联到模型参数映射，再到偏见内容输出的逻辑链。该图谱可将不同token之间的语义关联性量化，定位易触发偏见的核心节点（如与性别、种族相关的特征token），并识别这些节点在模型生成过程中的参数权重变化规律。在此基础上，针对上述逻辑链中易产生偏见的环节设置自适应干预模块，通过动态调整token权重分配、补充语义关联信息、优化参数映射规则等方式，精准识别偏见，同时避免干预过程对模型生成流畅性的过度影响。

另一方面，可构建模型价值原则引导、模型自我修正、跨领域专家校验优化的3层认知对齐框架。具体而言，应当秉持文化主权和认知安全导向，基于社会主义核心价值观和与此兼容的全球多元文化核心价值理念制定偏见治理价值数据库，引导模型生成符合多元价值导向的内容；融合Constitutional AI等技术，通过引入模型自我监督机制，通过比对不同群体对象生成结果的差异，让模型自动识别潜在偏见并进行自我修整；进一步组建跨文化、跨领域人类专家团队，对模型对齐效果进行检验与优化。多元专家参与的校验机制可有效提升模型在不同文化背景下的价值对齐准确性，降低单一人类群体视角向模型植入的偏差。

在法律层面，需强化配套保障以确保针对生成式模型偏见的治理措施落地生效。在机制运行中，应充分衔接现有法律要求。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定，提供生成式人工智能服务需“在算法设计、训练数据选择、模型生成与优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视”。据此，若国家未来制定防止模型偏见和关键幻觉的相关技术标准，可将相关标准的应用纳入行业合规义务范畴，作为合规自查的必备内容（可适用“安全港”制度，允许采取水平相当或更优的合规措施），并报监管部门备案。针对生成式模型产生偏见的治理措施也需随着模型迭代发展与多元场景应用而动态更新，在加紧制定、修订相关法律的同时，也应及时细化下位立法和政策文件作为法律适用层面的具体依据。

在政策层面，应推动偏见对齐技术的行业推广与标准转化。一方面，鼓励企业、科研机构将上述技术方法纳入模型研发与部署的全流程，形成可复用的最佳实践案例库；另一方面，支持行业协会与标准化组织围绕token层级偏见检测、三层对齐框架等核心技术制定团体标准或行业标准，为后续纳入法律法规的合规要求奠定基础。同时，可通过财政资金引导、国家重点研发计划立项等方式，对偏见对齐技术的攻关与应用给予政策倾斜，加速技术成熟与产业落地。

2.2 构建制度化、标准化的隐性偏见专属测评基准

针对测评体系的短板问题，在技术层面，应当构建生成式模型隐性偏见专属测评基准（benchmark），为认知偏见的量化检测提供统一、权威的技术标准，同时解决当前检测工具对生成式模型适配性不足的行业问题。

首先，聚焦生成式模型出现的语言表述倾向、内容筛选偏好、叙事立场倾斜等隐性偏见的-核心特征，搭建覆盖多场景、类型、语言的专属测评基准库。以GPT-5为例，纵向测评研究显示，其在政治偏见维度虽有所改善，但偏见形态随版本更新持续演变，印证了动态基准建设的紧迫性。在场景层面，测评基准库应既涵盖专业性司法裁判文书生成、医疗建议输出、金融信贷方案拟定等场景，又包含通用性的日常闲聊、创意内容生成等场景；在类型层面，测评基准库应包含性别角色固化、种族认知歧视、地域刻板印象、职业身份偏见、宗教信仰误解等常见偏见主题；在语言层面，应覆盖中、英、西、阿等主流语言，同时定期扩大小语种语料收录范围，增加语料丰富性。其次，在构建基准库的过程中，可以借鉴索尼AI开发的“公平的以人类为中心的图像基准”（fair human-centric image benchmark, FHIBE）的伦理规范，采用符合人类伦理要求的数据源获取方式，使样本标注具有全面性与可靠性。同时，需同步构建科学的量化评估指标体系，例如，可通过融合词向量空间距离与语义相似度来计算语义偏向系数，以衡量模型生成内容在语义层面的隐性偏见；还可以通过设定不同的假设用户群体，捕捉模型对不同群体对象的语气差异，从而评估其是否存在针对不同群体的一致性偏差。为确保指标的可操作性，应明确各指标的计算方法、分级标准与阈值判定规则，从而实现对隐性偏见的精准识别、量化评估。

然而，测评基准的建设不应止步于技术工具的开发，更需要在制度层面实现从“自发的市场行为”到“制度化的治理工具”的转型。为实现这一目标，一套完整的制度化机制不可或缺。首先，应明确测评基准的遴选路径。市场上测评基准种类众多，需要建立权威的遴选机制。可由国家网信部门与标准化机构，组织专家对各类偏见测评基准的科学性、代表性、适用性进行专业评估，定期发布推荐使用的基准名录。其次，应构建测评质量的多重保障。测评基准的有效性需要持续维护。一方面，为了应对模型更新迭代，建立基准动态更新机制至关重要。需结合生成式模型的迭代趋势与新型偏见类型，按季度对基准的样本库、指标体系进行优化更新。要求基准维护机构定期披露数据来源、标注规范、更新记录等信息，接受行业监督；另一方面，可引入第三方权威机构，从识别准确率、场景覆盖率、跨语言适配性、多模型兼容性等维度进行常态化验证，构建偏见检测工具评估框架，并向行业公开，使基准始终适配模型发展节奏与治理需求。对于财政资金支持或具有公共属性的测评项目，可探索建立测评质量与项目资助挂钩的激励约束机制。最后，应强化测评过程的程序规范。测评结果的公信力依赖于规范的测评程序。在测评主体层面，明确测评机构的专业资质要求，确保其具备相应技术能力与中立地位。在测评执行层面，推行“自动化测评为主、人工为辅”的操作模式，对关键测评环节实行全程记录留存。在异议处理层面，赋予被测企业对异常测评结果的申诉权利，必要时可委托第三方机构进行复测。对于作为监管依据的测评结论，应建立测评信息可追溯、可核验的技术保障机制。

在法律层面，可以借助法律规定与行业自律相结合的方式，推动技术对齐的规范化。基于我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规章，应该进一步将偏见测评纳入生成式AI服务的合规审查要件。在测评机制的设计上，不宜简单套用静态的风险等级划分模式，应根据模型在技术架构与应用形态上的实质性差异，采用更具针对性的模块化治理思路。具体而言，测评基准的设置可重点从以下2个维度进行区分：一是区分开源模型与闭源模型。二者在透明度、可审计性、责任归属等方面存在显著差异。闭源模型通常由商业公司掌控，其训练数据、参数规模、推理逻辑等核心信息不对外公开，监管难以深入模型内部进行独立验证，测评更多依赖输入输出接口层面的黑箱测试；而开源模型虽然代码与权重公开，但其部署环境多样，测评需重点关注衍生版本中的偏见变异与失控风险。二是区分模型的生成模态。不同模态的模型在偏见表现形式与检测方法上存在本质差异。纯文本模型的偏见主要体现于语言表述倾向、叙事立场、刻板印象强化等语义层面；纯图片模型的偏见可能表现为不同肤色、性别、年龄群体在生成图像中的表征频率与形象差异；而多模态模型则涉及文本与图像之间的跨模态偏见传导，如模型在图文匹配任务中对特定群体的刻板关联。

基于上述2层分类，可分别设计针对性的测评任务与指标，实现测评资源的高效配置与风险的分级精准管控。在各类生成式人工智能服务提供者的模型申请备案时，须根据自身所属模块类型，通过专门测评基准进行偏见测评，未达标的模型可申请重测，但暂缓备案。对已上线的模型，须实施年度偏见复评与动态监测，其测评结果作为服务存续的核心依据。在测评体系建设中，应掌握规则制定的主动权和话语权，立足于我国人工智能治理的实践经验，构建自主可控的测评技术规范与流程。同时，行业自律层面与法律规制应形成互补，推动检测标准的落地执行。可建立行业统一的偏见检测信息披露制度，要求企业公开检测机构、评估指标、检测结果以及整改情况，接受行业、社会监督。此外，立法部门可借鉴美国科罗拉多州的立法实践，推动建立算法偏见投诉处理机制，赋予用户对偏见输出的举报权，由监管机构组织专业机构开展调查核实，实现检测体系的标准-化闭环治理。

在政策层面，需通过顶层设计与落地保障，为检测体系构建长效支撑机制。一是强化政策对检测基准的权威性背书。将前文构建的专属测评基准纳入国家人工智能标准体系，明确其作为各级监管部门开展偏见治理的法定依据。二是构建以网信部门为主导的跨部门协同监管与国际合作政策框架。在国内层面，应建立以网信部门为核心，其他部门协同配合的联动管理机制：由网信部门负责统筹测评标准的制定与实施，其他部门根据各自职责在特定领域予以配合，形成权责清晰、统一高效的监管格局。在国际层面，积极参与全球人工智能公平性治理规则制定，在保证国家主权与安全的前提下，稳步提升我国治理规则的国际影响力。

2.3 形成“技术互联、法律互洽、政策互通”的一体化治理框架

模型认知偏见治理当前面临技术标准碎片化、法律规范分散化、政策执行孤立化的三重治理困境，导致治理效能消减，亟须构建“技术互联、法律互洽、政策互通”的一体化治理框架。

在技术层面，要打破检测工具、数据资源、治理平台的孤立状态，形成可追溯、共享、联动的技术治理整合平台。首先，建立偏见治理的技术互认与数据共享机制。可借鉴联合国教科文组织全球人工智能伦理与治理观察站（Global AI Ethics and Governance Observatory）的共享治理理念，构建国家级模型认知偏见案例库与数据共享平台，整合不同行业、不同模型的偏见特征数据，向合规企业、科研机构开放脱敏数据接口，避免重复建设与数据壁垒。其次，研发动态响应阻断偏见传播技术。通过自然语言处理与内容识别算法，实时监测生成内容在社交媒体、平台服务等传播环节的偏见扩散路径。若系统在输出前检测到偏见，可通过预设的激活策略直接拦截或修正输出结果，从源头阻断偏见信息的生成与传播；若系统在输出后检测到偏见，则自动触发标识提示等干预措施，向用户或平台明确告知该内容存在偏见风险。通过前置检测与后置检测的有机结合，形成从生成、检测到干预反馈的全链条闭环治理机制。

在法律层面，需要建立层级分明、衔接顺畅的法治保障体系。法律衔接需破解规范分散、责任模糊、追责困难的问题，形成“上位法统领、专项法细化”的法律治理体系。一是完善法律规范的层级协同机制。以《中华人民共和国网络安全法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》为依据，制定关于生成式人工智能认知偏见治理的专门规范性文件，明确偏见治理的法律定义、适用范围、责任划分等内容，填补此领域的法律空白。同时，推动行业层面制定差异化实施细则，例如对卫生、教育等重点行业出台行业性偏见治理规范，实现多层级衔接。二是建立法律与技术标准的衔接机制。将前文构建的偏见检测基准、协同治理技术要求等纳入推荐性国家标准。在标准与法律的衔接上，应采取柔性引导而非刚性规制的思路，通过推荐性标准、行业指南等多元化方式，将偏见治理的技术要求融入产业发展的自主轨道，为技术创新留足弹性空间。对于具备成熟应用基础且获得行业广泛共识的技术标准，可择机纳入监管参考依据，但不宜以法律强制力对技术路径进行统一限制，避免过度规则对技术创新形成不当制约。

在政策层面，政府方面，可依托现有监管框架，在政策制定与评估过程中适时吸纳技术专家、企业代表及社会公众的合理意见，增强政策的针对性与可操作性；社会方面，可通过课题资助、合作共建等方式，鼓励高校、科研院所围绕模型认知偏见治理开展基础研究与工具开发，为监管实践提供技术支撑与智力支持；企业方面，鼓励企业建立自我审查机制，引导其结合自身实际开展偏见治理自查，自查情况可作为监管部门了解行业动态的参考信息；公众方面，可设置模型偏见相关问题的反馈通道，便于公众反映问题，监管部门依职责进行核查与回应，形成多方协同、良性互动的治理格局。

3 结语

模型认知偏见作为人工智能发展中的严峻挑战，其治理成效直接关乎技术可持续发展与社会公平正义。然而，在人工智能技术发展过程中，治理焦点出现了偏差，尤其是在生成式人工智能的认知偏见方面。具体来说，可以细分为针对生成式模型的专门治理缺失、判定偏见的技术措施与测评基准短板及治理机制割裂3大问题。生成式人工智能的发展始终面临“技术创新”与“风险防控”的双重命题，模型认知偏见的治理并非阻碍技术发展，而是为了让人工智能技术更公平、更安全、更可持续地服务于人类社会。未来，唯有技术、法律及政策多维协同，政府、企业、学者、公众多元主体参与，以系统性的思维面对新阶段、新挑战，才能让人工智能技术与人类社会发展相互促进，让人工智能成为推动社会进步、提升人民福祉、保障国家安全的强劲力量。

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作者简介

余可欣（2002—），女，硕士研究生，主要研究方向为数字法学；

苏　宇（1985—），男，博士，教授，主要研究方向为数字法学、行政法学。