AIGC背景下档案记忆观的伦理挑战与应对策略

　　作者：刘召顺

　　摘要：AIGC在档案领域的广泛应用催生了一系列前所未有的机遇与挑战，尤其是在伦理层面引发了诸多困境，这些困境可能动摇档案记忆观的根基。鉴于此，在梳理AIGC技术特点及其潜在伦理风险的基础上，重点剖析了AIGC对档案记忆观造成的伦理挑战及其生成机理。同时，还进一步考察了国内外关于AIGC伦理风险治理的趋势，探索了在“可信治理”范式下的路径选择。最后，从完善数据治理机制、健全侵权风险防范体系、加强伦理制度创新等方面，提出了应对AIGC背景下档案记忆观伦理挑战的对策建议。

　　关键词：人工智能生成内容；AIGC；档案记忆观；伦理风险；可信治理

　　当前，人工智能生成内容（Artificial  Intelligence  Generated  Content，AIGC）正在掀起新一轮科技革命浪潮。2023年4月，中共中央政治局会议强调，要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险，为我国AIGC产业发展指明了方向。随后，国家陆续出台了一系列AIGC管理政策，旨在促进其健康有序发展。与此同时，档案工作也迎来了数字化转型的关键期。《“十四五”全国档案事业发展规划》明确提出，要加强大数据、人工智能等新一代信息技术在档案信息深层加工与利用中的应用。由此可见，在国家战略的引领下，AIGC技术与档案领域的融合发展已进入快车道。然而，AIGC在为档案工作带来新机遇的同时，也引发了诸多伦理挑战。从理论与实践两个层面来看，如何处理好AIGC技术创新与伦理价值之间的平衡，已成为档案学界亟待解决的重大课题。学者们已开始关注AIGC给档案工作带来的伦理风险，并展开了一定的探讨。有研究聚焦AIGC的算法歧视、责任追究困境等风险，有学者则关注AIGC可能削弱档案工作者主体地位的问题。但目前的研究尚处于起步阶段，对AIGC给档案记忆观带来的伦理冲击尚缺乏系统思考，亟须从理论溯源、风险治理等多角度展开深入研究。

　　1  AIGC对档案记忆观的伦理挑战

　　1.1 算法歧视风险

　　AIGC技术的快速发展为档案工作带来了诸多机遇，但同时也引发了一系列伦理风险，其中算法歧视问题最为突出。所谓算法歧视，是指人工智能系统在数据处理和决策过程中，由于算法设计缺陷、训练数据偏差或其他相关因素，导致输出结果对特定群体产生不公平待遇的现象。在档案领域，AIGC系统生成的档案知识虽然看似中立客观，但实际上往往难以摆脱设计者的价值取向和社会文化背景的影响。当训练数据中已经隐含历史偏见时，AIGC很容易无意识地放大这些偏见，进而影响档案工作的公正性。此外，从档案记忆观视角看，档案知识的生成与传播应当兼顾社会各界的利益诉求，尊重并维护不同群体的合法权益[1]。一旦AIGC的算法出现偏差，损害了特定群体的话语权和知情权，档案记忆将失去应有的包容性和代表性。对此，亟须加强AIGC全流程的伦理价值引导，以最大限度降低算法歧视风险，维护档案知识生态的公平正义。

　　1.2 真实性危机

　　在传统档案工作中，档案的真实性、可靠性、完整性是档案价值的根本保障。随着AIGC技术在档案领域的渗透应用，档案知识内容的真实性问题日益凸显。这主要源于两个因素：其一，AIGC技术的海量化、碎片化特征，使得对生成内容的真实性鉴别难度大幅增加；其二，AIGC在理解、处理知识的过程中难免存在偏差和错误，但这些失真信息往往被算法的隐秘性所掩盖，潜移默化地削弱了档案知识的公信力。此外，AIGC技术还可能加剧档案知识产权的风险。由于AIGC在生成过程中通常涉及对海量数据的挖掘、提炼和再创作，因此很容易触及他人的知识产权。在缺乏规范引用和署名的情况下，AIGC可能会侵犯原作者的合法权益，从而引发知识产权纠纷。更为棘手的是，AIGC生成的内容难以追溯到具体的创作者或权利人，这种责任不明的状态增加了维权难度。从社会影响看，频繁发生的侵权事件不仅会影响档案部门的公信力，还可能引发公众对档案知识产权保护能力的质疑，进而对档案事业的发展产生不利影响。

　　1.3 主体性弱化

　　AIGC技术以高度自主、高效的特点正在重塑人类的生产生活方式，但同时也带来了人机关系失衡的风险。在档案领域中，AIGC技术展现出了媲美人类的语义理解、知识提炼、逻辑推理等能力，这在一定程度上弱化了档案工作者的职业专属性和主体地位。特别是当新一代AIGC技术具备了更强的共情能力和类人思维后，档案工作者在人机博弈中的主导地位将面临前所未有的挑战。从认知心理学的角度来看，当用户过度依赖AIGC提供的档案知识服务时，其主动学习和独立思考的意识可能会逐步弱化，AIGC将深刻影响用户对档案知识的理解和运用方式。在这一过程中，档案工作者的专业能力与价值有可能会被边缘化。这种失衡状态不仅不利于发挥档案工作者的学科专长，而且可能引发公众对其专业能力和服务价值的怀疑。此外，从档案事业发展的全局来看，档案工作的宗旨是为党和国家工作大局服务、为人民群众服务。虽然AIGC的广泛应用提高了档案管理和服务效率，但仍需要档案工作者发挥主观能动性，在坚持人民利益至上的原则下，加强对AIGC的引导和规范。

　　2  档案记忆观伦理挑战的成因分析

　　2.1 算法隐秘性与技术不确定性的双重制约

　　AIGC在为档案工作带来变革机遇的同时，内在算法的隐秘性与技术不确定性也成为引发伦理风险的根源。海德格尔的技术哲学深刻地指出，技术的本质超越单纯的工具属性，它作为一种解蔽之力，主导并规制着人与世界的关系。这一观点在AIGC时代显得尤为贴切。具体到档案领域，AIGC算法的复杂性使得其内在逻辑对非专业人士而言晦涩难懂，由此形成的算法“黑箱”效应不仅加剧了技术的不透明性，也为算法中隐藏的价值偏差提供了滋生土壤[2]。与此同时，AIGC技术自身的不确定性也增加了伦理风险。尽管基于深度学习的AIGC模型在处理海量非结构化数据方面展现出了卓越的能力，但预测结果的准确性在很大程度上依赖于数据质量与模型稳定性。如果输入数据存在偏差、噪声或缺失，则可能导致AIGC无法准确捕捉数据内在逻辑，进而影响输出结果的可靠性，这种不可预测性进一步增加了AIGC失控的风险。

　　2.2 档案价值理性与 AIGC 工具理性的冲突

　　如果AIGC技术的发展片面追求效能提升而忽视伦理价值导向，势必会加剧工具理性与价值理性之间的冲突，进而引发不可预测的社会后果。从档案视角出发，AIGC生成的内容看似中立客观，实则折射出设计者价值取向和数据来源的特定影响[3]。这意味着，如果训练数据中已经隐含了价值偏差，AIGC很难做到独善其身，反而可能在无意识中强化原有的不公平现象。以ChatGPT为例，研究者已经发现，其在性别相关领域中存在系统性偏差，倾向于将某些特定角色与男性相关联。究其根源，这种偏差不仅源于训练数据的局限性，也在一定程度上反映了以西方为中心的文化偏见。这再次强调了在AIGC研发应用的全过程中，植入人文关怀与伦理价值引导的重要性。如何在效率至上的技术浪潮中坚守档案的初心使命，捍卫社会正义，是对档案工作者价值理性的重大考验。从系统论角度看，AIGC的运转与发展并非孤立于社会之外，而是深嵌于“人—社会—自然”三元交互的复杂网络之中。遵循这一逻辑，AIGC的价值取向必然会受到特定社会语境的制约。在技术日新月异的时代，传统的伦理规范体系往往滞后于发展的步伐，呈现出一定的不适应性。尤其当不同利益主体对AIGC的认知分歧加剧时，如何在多元文化碰撞中寻求共识，在价值冲突中找到平衡点，都对现有的伦理框架提出了新的挑战。

　　2.3 档案工作者风险感知和应对能力的局限

　　AIGC伦理风险的防控离不开档案工作者的积极参与，但现实中，档案工作者对AIGC的风险感知和应对能力尚存在局限性。这与档案工作者自身的知识结构、认知水平乃至价值观念等因素密切相关。一方面，档案工作者的风险感知能力还有待提升。AIGC技术作为一项前沿技术，发展速度之快、应用范围之广前所未有。纵观全球，各国在AIGC的治理方面仍处于探索阶段，相关法律法规建设也相对滞后。在此背景下，档案工作者对AIGC的风险认知往往受限于自身的知识结构和信息来源，加之缺乏系统的伦理风险评估机制，导致他们难以全面把握AIGC带来的潜在威胁。另一方面，档案工作者的风险应对能力也面临诸多挑战。尽管国内外学界已开始关注AIGC的伦理风险治理问题，但多数研究还停留在理论探讨层面，鲜有成熟且可操作的治理方案出台。在实践中，档案工作者在面临AIGC失控、侵权等风险事件时，往往感到束手无措。当前，档案领域普遍缺乏针对性的AIGC安全管理制度和事故应急响应预案，这使得档案工作者在遭遇风险时难以快速作出反应，并缺乏可供参考的行动指南。

　　3  构建AIGC背景下档案记忆观可信治理机制

　　3.1 完善数据治理架构

　　随着AIGC技术在档案领域日益广泛的应用，海量档案数据已成为驱动AIGC发展的关键要素。一方面，大数据为AIGC系统提供了丰富的训练样本和知识来源；另一方面，数据质量和合规性问题也引发诸多伦理风险，成为制约AIGC健康发展的瓶颈。为此，构建多层级、多维度的数据治理架构，有效保障档案数据来源的合法性、真实性与代表性，是AIGC时代档案记忆观可信治理的基石[4]。完善档案数据治理可从以下两个层面入手：其一是建立跨部门、跨区域的数据联动治理机制。鉴于档案数据的分散性和多样性特点，单一部门难以进行全面有效的管控。在大数据时代背景下，亟须打破数据壁垒，实现政府、企业、社会组织等多元主体的协同治理。跨部门数据共享可有效弥补单一数据源的不足，提升档案知识谱系的丰富度和代表性。其二是加强档案数据全生命周期的精细化治理。在数据产生环节，要严格甄别数据源的可靠性，并通过数据脱敏、加密等技术手段，最大限度降低数据损毁、泄露的风险 ；在数据加工环节，要完善数据质量审核机制，建立统一的数据标准规范，并嵌入数据质量评估工具，及时发现并清洗错误、失真信息；在数据应用环节，要遵循“最小够用”原则，明确AIGC训练数据的使用范围和时限，避免过度采集和滥用数据。

　　3.2 健全侵权责任认定与预防机制

　　随着AIGC在档案领域的广泛应用，AIGC在提升工作效率的同时，也带来了前所未有的侵权责任挑战。在现有法律框架下，AIGC系统作为技术工具，并不具备法律意义上的完全民事行为能力，因此引发的侵权行为的责任认定与归属问题尚无定论。为此，亟须从法理学和实务操作层面出发，健全AIGC侵权责任认定标准与归责原则，同时完善侵权风险的事前预防与事后救济机制，以保障档案领域AIGC应用的有序开展。首先，在责任认定方面，要突破“主体—行为—责任”的思维定式，从“产品责任”“信息网络传播权保护”等法律视角出发，重构AIGC侵权责任的认定规则。其次，在风险防范层面，要从组织架构、管理制度、技术手段等多个维度入手，全面强化AIGC全生命周期的伦理审查与安全监管。同时，为了及时发现并消除可能诱发侵权事件的隐患，应定期开展AIGC系统的安全检测与评估工作。此外，还可考虑设立人工智能侵权责任保险制度，以分散AIGC应用主体可能面临的侵权损失风险。

　　3.3 加强伦理治理制度创新

　　诚然，法律是调整和规范AIGC发展的重要手段，但单纯依靠外部规制并不能从根本上化解AIGC带来的伦理风险。对此，必须加强AIGC领域的伦理治理制度创新，在坚持以人为本的原则下，强化伦理评估审查，以推动技术进步与人文关怀的深度融合与辩证统一。具体而言，档案部门应成立专门的AIGC伦理治理委员会，负责制定档案领域AIGC应用的伦理准则，引导AIGC研发与应用始终坚持以人为本的价值导向，确保技术发展以促进人的全面发展为根本目标。此外，还要通过教育宣传来加强档案工作者和社会公众的伦理意识。一方面，要加强档案工作者的职业伦理教育，帮助他们树立“以人为本”的价值观，提升对AIGC伦理风险的敏感度和判断力；另一方面，要切实履行监管责任，加强与法律、技术、伦理等领域专家的沟通交流与合作，共同健全大数据时代的档案伦理治理体系，最终推动档案事业实现高质量、可持续发展。

　　参考文献

　　[1]李财富,宋依娜.现阶段档案学研究热点与前沿内容透析[J].山西档案,2021(4):154-168.

　　[2]许剑颖,冯桂珍.ChatGPT赋能档案服务:技术特征、应用场景与实现路径[J].山西档案,2023(6):111-120.

　　[3]滕春娥,何春雨.基于文献计量的档案记忆观理论内涵探析[J].兰台世界,2021(4):76-78,89.

　　[4]白洁,马嘉悦.档案记忆观下非物质文化遗产档案化保护研究[J].山西档案,2022(6):74-80.

　　【作者简介】刘召顺（1988—），男，汉族，河南濮阳人，河南中医药大学讲师，博士，研究方向：马克思主义基本原理、科学与社会。