ff4ERA：用于 AI 伦理风险评估的新型模糊框架

Symbiotic AI（SAI）的出现带来了新的伦理决策挑战，因为它加深了人类与 AI 之间的协作。随着共生关系的发展，AI 系统会提出更大的伦理风险，包括对人权和信任的危害。因此，伦理风险评估（ERA）变得至关重要，以指导决策以最小化此类风险。然而，ERA 受到不确定性、模糊性和信息不完整的制约，伦理本身是情境依赖且不精确的。这促使我们需要一种灵活、透明且稳健的框架来进行 ERA。我们的工作通过量化评估和优先排序多种伦理风险，以便人工智能代理可以选择与人类价值观一致且风险水平可接受的行动。我们引入 ff4ERA（Fuzzy Framework for Ethical Risk Assessment in AI 的缩写），一种集成模糊逻辑、模糊层次分析过程（FAHP）和确定性因子（CF）的模糊框架，通过伦理风险得分（ERS）对每种风险类型进行量化。最终的 ERS 结合了 FAHP 派生的权重、传播的 CF 以及风险等级。该框架为协作式 ERA 建模和系统性、分步骤的分析提供了稳健的数学方法。案例研究表明，ff4ERA 产生的风险得分具有情境敏感性和伦理意义，反映了专家输入和传感器依据。风险得分在相关因素下保持一致，而对无关输入则保持稳健。局部灵敏度分析显示其在扰动下的行为具有可预测性，大多呈单调变化；全局 Sobol 分析则凸显专家定义的权重和确定性因子的主导影响，验证了模型设计。总体而言，结果表明 ff4ERA 能够产生可解释、可追溯且具风险意识的伦理评估，支持 what-if 分析，指导设计师校准成员函数和专家判断，以实现可靠的伦理决策支持。