自动化的伦理红线：当决策系统实现全流程自主，责任追溯该指向代码还是人类？

自动化的伦理红线：当决策系统实现全流程自主，责任追溯该指向代码还是人类？
当某智能工厂的自主决策系统因算法偏见导致批量产品缺陷，当自动驾驶汽车为避让行人而偏离车道造成事故，全流程自主的自动化正将一个尖锐问题抛向社会：责任追溯的红线，该划在冰冷的代码里，还是温热的人类手中？
代码无法成为责任的终极载体。AI 决策系统的 “自主性” 本质是人类预设逻辑的延伸，其算法模型基于历史数据训练，而数据中潜藏的偏见、规则设计的疏漏，最终都可追溯至人类的认知局限。某物流机器人在仓库碰撞货架，表面是避障算法失效，实则是工程师未将 “雨季地面反光干扰传感器” 的极端场景纳入训练集 —— 代码只是执行了不完整的人类指令，却无法为这种 “人类的遗忘” 承担道德与法律责任。
但将责任完全压给人类，又会陷入 “技术进步悖论”。若要求工程师为自主系统的每一个决策负责，相当于否定了自动化的核心价值 —— 释放人类从重复判断中解放的可能性。更合理的路径，是构建 “分层追溯” 的伦理框架：基础规则设计的责任归属于开发者，如算法是否植入 “生命优先” 的伦理准则；系统应用场景的适配责任归属于使用者，如工厂是否对自主产线进行了充分的边界测试；而不可预见的极端情况，则需建立 “人机共担” 机制，既承认技术的局限性，也明确人类的最终监护义务。
自动化的伦理红线，从来不是非此即彼的选择题，而是要守住 “人类主体性” 的底线。代码可以自主决策，但不能自主承担责任；人类可以赋予机器智能，却不能因此放弃对技术的伦理校准权。这种平衡，恰是自动化向更深层次发展的安全护栏。