构建未来伦理 AI 框架：从哲学到实践
摘要
人工智能管线——涵盖数据收集、模型训练、部署和部署后监控——集中于伦理风险，随着 multimodal 和 agentic 系统的推进，这些风险加剧。现有治理工具，包括欧盟 AI 法案、IEEE 7000 系列和 NIST AI Risk Management Framework，提供高层指导，但往往缺乏可执行的、贯穿生命周期的运营控制。本文提出一种 ethics-by-design control architecture，将 consequentialist、deontological 和 virtue-ethical reasoning 嵌入到生命周期各阶段的 stage-specific enforcement mechanism 中。该框架在每个生命周期阶段实施 triple-gate 结构：Metric gates（量化性能和安全阈值）、Governance gates（法律、权利和程序合规）以及 Eco gates（碳和水预算以及可持续性约束）。它指定了 measurable trigger 条件、escalation 路径、audit artefacts 以及与欧盟 AI 法案义务和 NIST RMF 功能的映射，使其能够集成到现有的 MLOps 和 CI/CD 管道中。来自大型语言模型管线的示例演示了如何通过基于门户的控制在发布和运行时暴露和约束技术、社会和环境风险。该框架伴随一个 preregistered evaluation protocol，定义 ex ante success 条件和 assessment procedures，使 gate effectiveness 能够被 falsifiable 评估。通过将 normativity 承诺转化为可执行和可测试的 control，本框架为跨组织、跨司法辖区和不同 deployment 规模的实际 AI 治理提供了基础。
引用
@article{arxiv.2603.06599,
title = {Building the ethical AI framework of the future: from philosophy to practice},
author = {Jasper Kyle Catapang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.06599},
year = {2026}
}