基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣的教育人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

摘要：人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是確保教育領(lǐng)域中人工智能技術(shù)安全、合規(guī)與可持續(xù)應(yīng)用的有效途徑。然而受限于評(píng)估方法，當(dāng)前的相關(guān)研究仍處于初步階段，尚缺乏全面且系統(tǒng)的評(píng)估機(jī)制和流程。風(fēng)險(xiǎn)矩陣作為一種可視化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，通過將風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度映射到一個(gè)矩陣中，可以幫助組織和個(gè)體更直觀、清晰地識(shí)別、評(píng)估潛在的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而做出更有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)策略。從風(fēng)險(xiǎn)管理視角出發(fā)，采用風(fēng)險(xiǎn)矩陣構(gòu)建的教育人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括環(huán)境構(gòu)建、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)處置五個(gè)關(guān)鍵步驟。經(jīng)案例驗(yàn)證，該方法易于操作，且能較為準(zhǔn)確地識(shí)別、評(píng)估人工智能產(chǎn)品在教育領(lǐng)域應(yīng)用帶來的可能風(fēng)險(xiǎn)。但需看到，倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，需要隨著教育和人工智能技術(shù)的演進(jìn)不斷完善評(píng)估流程，并與教育領(lǐng)域各利益相關(guān)者共同努力，協(xié)同推動(dòng)人工智能在教育中的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：教育人工智能；倫理風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)矩陣；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；風(fēng)險(xiǎn)管理

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-5195（2024）06-0003-08 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.06.001

一、問題的提出

隨著技術(shù)迭代創(chuàng)新，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用從智能輔助教學(xué)、教育數(shù)據(jù)分析到個(gè)性化學(xué)習(xí)不斷拓展，深刻地改變著教育教學(xué)的面貌。人工智能技術(shù)為師生帶來了更高效、個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式和教學(xué)工具，也帶來了一系列新的倫理挑戰(zhàn)和社會(huì)問題，個(gè)人數(shù)據(jù)安全、算法歧視、技術(shù)依賴等日益受到廣泛關(guān)注（白鈞溢等，2024）。2021年，聯(lián)合國(guó)教科文組織193個(gè)會(huì)員國(guó)一致通過了《人工智能倫理問題建議書》，該建議書提出了在教育領(lǐng)域使用人工智能時(shí)需要考慮的倫理原則，包括透明度、可解釋性、公平性、隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)等（UNESCO，2021）。國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布的《新一代人工智能倫理規(guī)范》中也明確提出，要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范，及時(shí)開展系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，建立有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，提升人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)管控和處置能力（中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部，2021）。

盡管人工智能教育應(yīng)用倫理問題已經(jīng)引起了社會(huì)的廣泛重視，但相關(guān)研究仍處于初步階段，缺乏全面且系統(tǒng)的評(píng)估機(jī)制與流程。這一方面是由于倫理問題的復(fù)雜性和多樣性，制定統(tǒng)一且適用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和方法有一定難度；另一方面，專業(yè)評(píng)估機(jī)構(gòu)和人員的缺乏，也導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的信度和效度受到質(zhì)疑。因此，預(yù)測(cè)和評(píng)估教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險(xiǎn)問題，并采用科學(xué)合理方法對(duì)倫理風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，是當(dāng)前教育人工智能應(yīng)用過程中亟待解決的問題。本文借鑒風(fēng)險(xiǎn)管理的方法，采用風(fēng)險(xiǎn)矩陣，對(duì)教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，通過識(shí)別和量化各種潛在風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度，更準(zhǔn)確地評(píng)估其嚴(yán)重性，并確定應(yīng)對(duì)策略的優(yōu)先級(jí)。這種系統(tǒng)性的評(píng)估方法能夠?yàn)榻逃龑?shí)踐和政策制定提供更具體和可操作的建議，從而更好地保障人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的可持續(xù)、安全和規(guī)范化應(yīng)用。

二、風(fēng)險(xiǎn)矩陣及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用

風(fēng)險(xiǎn)矩陣（Risk Matrix）是一種可視化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，它通過將風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度映射到一個(gè)矩陣中，以便更清晰地理解和優(yōu)先處理不同風(fēng)險(xiǎn)（李素鵬，2013）。風(fēng)險(xiǎn)矩陣最早可以追溯到20世紀(jì)中期，其初衷是為了幫助企業(yè)和組織更好地理解和處理不同風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性，之后在項(xiàng)目管理和決策制定領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。風(fēng)險(xiǎn)矩陣通常由風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)影響程度兩個(gè)維度組成（Garvey et al.，1998），每個(gè)維度劃分為若干等級(jí)，以便更好地分類和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。等級(jí)的劃分可以是定量的（如概率的百分比或數(shù)字），也可以是定性的（如低、中、高等級(jí)）。矩陣的交點(diǎn)處，通過將發(fā)生概率和影響程度等級(jí)相乘，可以計(jì)算出每種風(fēng)險(xiǎn)的綜合得分，從而確定哪些風(fēng)險(xiǎn)更為嚴(yán)重，以便有針對(duì)性地制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施。該方法相較于專家直接判斷，由于事先對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響和風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行了等級(jí)劃分（常虹等，2007），評(píng)估的準(zhǔn)確性更高。

為解決傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中存在的復(fù)雜性、主觀性和難以全面考慮不同維度等問題，國(guó)內(nèi)外已有許多學(xué)者將風(fēng)險(xiǎn)矩陣應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中。例如，李夢(mèng)薇等（2023）在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估設(shè)計(jì)與實(shí)踐中，將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性與算法風(fēng)險(xiǎn)影響相結(jié)合，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)矩陣，得出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)；杜文靜等（2022）通過風(fēng)險(xiǎn)矩陣分析法和Borda序值法，對(duì)“雙減”政策實(shí)施關(guān)鍵期的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估與賦值，并結(jié)合政策實(shí)踐深入分析了潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，并成功識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)致災(zāi)因子；Acramel等（2024）利用風(fēng)險(xiǎn)矩陣方法，通過確定故障模式、影響及相關(guān)原因，對(duì)注射用抗癌藥物的影響進(jìn)行嚴(yán)重性及原因發(fā)生概率評(píng)分，從而得到注射用抗癌藥物使用的關(guān)鍵性指數(shù)。也有學(xué)者基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣?yán)碚摌?gòu)建相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程。例如，徐自強(qiáng)等（2022）基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《風(fēng)險(xiǎn)管理 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)》（GB/T27921—2011）構(gòu)建了包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等主要步驟的師范生公費(fèi)教育政策執(zhí)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架；陳蔚等（2020）運(yùn)用改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)矩陣法對(duì)學(xué)校體育競(jìng)賽風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性評(píng)估，初步建立了包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)三個(gè)環(huán)節(jié)的評(píng)估流程。由此可知，風(fēng)險(xiǎn)矩陣作為一種有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，已被廣泛應(yīng)用于教育領(lǐng)域的研究與實(shí)踐中。

風(fēng)險(xiǎn)矩陣的優(yōu)勢(shì)在于其可以通過將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性與風(fēng)險(xiǎn)影響相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估，同時(shí)提供一種直觀的方式來識(shí)別那些可能對(duì)教育組織產(chǎn)生較大影響的風(fēng)險(xiǎn)，促使組織對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更系統(tǒng)化、有序的管理，進(jìn)而更好地分配資源和控制風(fēng)險(xiǎn)。將風(fēng)險(xiǎn)矩陣應(yīng)用于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理由包括：首先，風(fēng)險(xiǎn)矩陣作為一種有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，能夠提供一個(gè)系統(tǒng)的框架，幫助組織或個(gè)體全面、細(xì)致地分析教育領(lǐng)域在引入和應(yīng)用人工智能時(shí)可能帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。其次，利用風(fēng)險(xiǎn)矩陣對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域廣泛應(yīng)用帶來的倫理問題進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以更加清晰地了解這些問題的潛在影響，為制定有效的應(yīng)對(duì)策略提供科學(xué)依據(jù)。最后，教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜而系統(tǒng)的過程，需要綜合考慮技術(shù)、倫理、法律等多方面的因素。風(fēng)險(xiǎn)矩陣作為一種結(jié)構(gòu)化的評(píng)估方法，能夠?qū)⑦@些因素有機(jī)地結(jié)合在一起，提供一個(gè)全面、系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架。然而，需要注意的是，風(fēng)險(xiǎn)矩陣是一種簡(jiǎn)化工具，對(duì)于某些復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)情境可能需要結(jié)合其他風(fēng)險(xiǎn)管理工具和方法一起進(jìn)行評(píng)估，特別是涉及眾多變量和多樣化利益相關(guān)者的教育場(chǎng)景中，風(fēng)險(xiǎn)管理可能受到多元變量和主體的影響，評(píng)估的復(fù)雜度較高，僅依靠單一工具，較難做出準(zhǔn)確評(píng)估。

三、教育人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法與流程

ISO 31000是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（International Organization for Standardization，ISO）于2009年發(fā)布的一系列標(biāo)準(zhǔn)，旨在幫助組織管理風(fēng)險(xiǎn)（ISO，2009）。該標(biāo)準(zhǔn)的最新版本是2018年發(fā)布的一套風(fēng)險(xiǎn)管理準(zhǔn)則，全稱《ISO 31000：2018 風(fēng)險(xiǎn)管理——原則和指南》（ISO 31000：2018 Risk Management—Principles and Guidelines）。在這個(gè)版本中，ISO 31000標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了一些修訂，重點(diǎn)指導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)管理框架的設(shè)計(jì)和實(shí)施，以更好地滿足風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)踐和需要。本文采用ISO 31000標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)計(jì)教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法與流程，具體包括環(huán)境構(gòu)建、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)處置等環(huán)節(jié)，全面覆蓋整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程，如圖1所示。

1.環(huán)境構(gòu)建

環(huán)境構(gòu)建涉及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)境的全面認(rèn)知，包括明確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)象及風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則，目的在于為后續(xù)評(píng)估工作提供一個(gè)清晰、明確且符合實(shí)際需求的背景，確保整個(gè)評(píng)估過程能夠有的放矢，并取得切實(shí)有效的成果。因此，在正式的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估開始之前，需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行全面的了解和分析。當(dāng)前人工智能在教育中的具體應(yīng)用場(chǎng)景，包括智能教學(xué)過程、智能教育評(píng)價(jià)、智能教育管理與服務(wù)等（徐和祥等，2023）。這些應(yīng)用不僅帶來了巨大的益處，例如，滿足多樣化學(xué)習(xí)需求的教學(xué)環(huán)境、精準(zhǔn)支持學(xué)生的人性化學(xué)習(xí)過程、提升教師工作效率、促進(jìn)教育評(píng)價(jià)的增值以及實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)管理智能化等，同時(shí)也伴隨著一系列潛在的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。為了更好地理解這些風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，評(píng)估者需要明確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)象及風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則。

（1）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)象

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)象一般包括數(shù)據(jù)、軟件、硬件、人員、服務(wù)五大類別（郭寧，2006）。如表1所示，教育領(lǐng)域人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估范圍限定于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用安全，評(píng)估依據(jù)主要有《信息安全技術(shù) 信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法》（GB/T 20984—2022）和《信息安全技術(shù) 信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)施指南》（GB/T 31509—2015）。通過界定明確的評(píng)估對(duì)象及范圍，可以更精確地識(shí)別與之相關(guān)的潛在倫理風(fēng)險(xiǎn)，為不同評(píng)估對(duì)象所涉及的倫理問題制定差異化、針對(duì)性的管理策略。第一，數(shù)據(jù)。教育系統(tǒng)中涉及大量的敏感數(shù)據(jù)，風(fēng)險(xiǎn)可能源于數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題或數(shù)據(jù)處理的不當(dāng)行為。不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致基于錯(cuò)誤信息的決策，影響教學(xué)管評(píng)（馮銳等，2020）。第二，軟件。軟件的安全性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到教育過程的順利進(jìn)行。風(fēng)險(xiǎn)可能來自軟件漏洞、未經(jīng)授權(quán)的訪問、惡意軟件或不穩(wěn)定的系統(tǒng)。例如，一款學(xué)習(xí)監(jiān)控軟件在未經(jīng)學(xué)生同意的情況下收集了大量學(xué)生的行為數(shù)據(jù)，可能引發(fā)隱私保護(hù)和倫理道德爭(zhēng)議。第三，硬件。硬件包括教育系統(tǒng)中的智能設(shè)備、機(jī)器人助教、一卡通、智慧門禁、智能安防等教學(xué)、管理和服務(wù)設(shè)備。硬件風(fēng)險(xiǎn)可能來自過度依賴設(shè)備、算法偏見與歧視。例如，智能設(shè)備的便捷性可能導(dǎo)致教育過程過度依賴技術(shù)，而忽略了教育過程中其他重要的因素，如教師的角色、學(xué)生的需求以及情感交流等。第四，人員。人員是指與教育系統(tǒng)相關(guān)的所有人，包括教育工作者、學(xué)生、管理員、家長(zhǎng)等。風(fēng)險(xiǎn)一方面可能來自自身，如喪失自主權(quán)、過度依賴人工智能技術(shù)、忽視技術(shù)局限等；另一方面可能來自外部威脅，如受到監(jiān)視與監(jiān)管、隱私泄露、算法歧視與偏見等。第五，服務(wù)。服務(wù)這一類別包括提供人工智能輔助教育服務(wù)的技術(shù)支持和維護(hù)。風(fēng)險(xiǎn)可能來自教學(xué)資源質(zhì)量低下、行為受限、思維創(chuàng)新受限以及人工智能算法的偏見等。例如，一款人工智能輔助學(xué)習(xí)平臺(tái)使用的算法在學(xué)生評(píng)估中表現(xiàn)出性別偏見，可能導(dǎo)致對(duì)學(xué)生的不公平評(píng)估，影響學(xué)生的學(xué)業(yè)發(fā)展。通過綜合評(píng)估這些目標(biāo)類別，教育組織能夠制定有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，最大程度地保護(hù)利益相關(guān)方的權(quán)益，確保教育系統(tǒng)的順利運(yùn)行。

（2）風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則

風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則是基于法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范以及社會(huì)普遍期望，為評(píng)估提供的一個(gè)判斷風(fēng)險(xiǎn)是否可接受的基準(zhǔn)，是評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)重要程度的依據(jù)（丁輝，2020）。在環(huán)境構(gòu)建的過程中，教育組織需要明確定義其在面對(duì)倫理風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)接受水平，建立一套明確的標(biāo)準(zhǔn)，以便通過評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)值來量化評(píng)估潛在倫理風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)。一般而言，風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算公式為：風(fēng)險(xiǎn)值＝風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率×風(fēng)險(xiǎn)影響程度。其中，風(fēng)險(xiǎn)值的取值范圍根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)影響程度的取值范圍而有所變化。本研究將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)影響程度的取值范圍限定在1到5之間，通過計(jì)算可得到如表2所示的風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則。

2.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是指發(fā)現(xiàn)、承認(rèn)和描述風(fēng)險(xiǎn)要素的過程。該過程旨在全面、系統(tǒng)地辨識(shí)可能對(duì)教育系統(tǒng)、學(xué)生和教育工作者造成不利影響的潛在倫理風(fēng)險(xiǎn)。教育人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別主要包括風(fēng)險(xiǎn)類型的確定、風(fēng)險(xiǎn)誘因的分析以及風(fēng)險(xiǎn)因素的描述。本文通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)和探究人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用現(xiàn)狀，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)源、技術(shù)流、效應(yīng)期三條路徑構(gòu)建倫理風(fēng)險(xiǎn)分類體系，形成技術(shù)本體、教育數(shù)據(jù)、機(jī)器算法、教育應(yīng)用四大倫理風(fēng)險(xiǎn)類型，并將其劃分為一級(jí)維度（王佑鎂等，2023）。在二級(jí)維度中，技術(shù)本體倫理風(fēng)險(xiǎn)分為技術(shù)“拜物教”與技術(shù)依賴兩類；教育數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險(xiǎn)分為泄露數(shù)據(jù)與隱私、數(shù)據(jù)失真與數(shù)據(jù)濫用三類；機(jī)器算法倫理風(fēng)險(xiǎn)分為算法歧視與偏見、算法同質(zhì)推薦、算法固化與算法不透明四類；教育應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)分為重構(gòu)師生關(guān)系、喪失自主權(quán)、破壞教育公平與反饋避責(zé)四類，最后共計(jì)形成13個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，分別編號(hào)C1～C13，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的描述見表3。在整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過程中，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)分類體系有助于系統(tǒng)性地理解潛在倫理挑戰(zhàn)，為制定有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略提供指導(dǎo)。

3.風(fēng)險(xiǎn)分析

風(fēng)險(xiǎn)分析是考慮風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性及后果嚴(yán)重程度的過程，其核心目標(biāo)是在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，深入挖掘各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)類型的潛在威脅，以全面洞察其可能產(chǎn)生的影響。風(fēng)險(xiǎn)的影響因素可以劃分為發(fā)生概率與影響程度兩個(gè)維度，教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險(xiǎn)值也由風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與風(fēng)險(xiǎn)影響程度兩個(gè)因素共同決定。按照前文提及的風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算公式，二者與整體風(fēng)險(xiǎn)大小均為正比關(guān)系。本文采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織提倡的5×5階矩陣，將風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率與影響程度分別劃分為5個(gè)等級(jí)（ISO，2008）。其中，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率按照風(fēng)險(xiǎn)可能發(fā)生的概率，劃分為極低、低、中等、高、極高5個(gè)等級(jí)尺度，分別對(duì)應(yīng)數(shù)字1～5級(jí)；風(fēng)險(xiǎn)影響程度按照風(fēng)險(xiǎn)可能產(chǎn)生的嚴(yán)重后果，也劃分為5個(gè)等級(jí)尺度，分別是極小、小、中等、大、極大，對(duì)應(yīng)數(shù)字等級(jí)1～5級(jí)，二者形成的風(fēng)險(xiǎn)矩陣如表4所示。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果由二者的乘積得出。因此，要計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)大小，就要分別對(duì)發(fā)生概率與影響程度進(jìn)行評(píng)估。

本研究采用專家評(píng)估法對(duì)上述所識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)分?；趯＜业葯?quán)的原則，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)影響程度的計(jì)算公式分別為：

其中，m代表專家的打分結(jié)果，n代表打分的專家數(shù)量，Ci代表第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，PCi代表Ci風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率，ICi代表Ci風(fēng)險(xiǎn)因素的影響程度。

4.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是確定每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的過程。依據(jù)已經(jīng)設(shè)定的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，利用風(fēng)險(xiǎn)矩陣判斷各種潛在風(fēng)險(xiǎn)的大小是否處于可接受或可容忍的范圍之內(nèi)，以此確定每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的級(jí)別（高昕欣，2014）。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)涉及將風(fēng)險(xiǎn)分析中獲得的風(fēng)險(xiǎn)值與事先設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則進(jìn)行比對(duì)，包括對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響程度、發(fā)生概率等因素的全面評(píng)估，旨在確保所設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則充分覆蓋了教育組織關(guān)注的各個(gè)方面。確定好風(fēng)險(xiǎn)值后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則中定義的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，將風(fēng)險(xiǎn)值小于5的記為低風(fēng)險(xiǎn)，低風(fēng)險(xiǎn)存在較小的安全威脅和潛在損害，為不需要評(píng)審即可接受的風(fēng)險(xiǎn)；將風(fēng)險(xiǎn)值大于等于5且小于等于12的記為中風(fēng)險(xiǎn)，中風(fēng)險(xiǎn)存在一定的安全威脅和潛在損害，需要進(jìn)一步評(píng)估再?zèng)Q策；將風(fēng)險(xiǎn)值大于12的記為高風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)存在嚴(yán)重的安全威脅和潛在損害，必須進(jìn)行處置以降低風(fēng)險(xiǎn)。這一階段是風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵步驟，為教育組織提供了決策的基礎(chǔ)，使其能夠在權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)和收益的同時(shí)，合理配置資源、采取措施，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的有效管理。

5.風(fēng)險(xiǎn)處置

風(fēng)險(xiǎn)處置是指針對(duì)不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)，依照風(fēng)險(xiǎn)接受準(zhǔn)則的要求制定不同的處置策略，具體可采用轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、接受風(fēng)險(xiǎn)和消減風(fēng)險(xiǎn)四種處置措施（陳蔚等，2020），如圖2所示。各類風(fēng)險(xiǎn)處理方式的選擇應(yīng)該兼顧管理與技術(shù)，具體處置措施應(yīng)根據(jù)人工智能技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際情況慎重考慮。

第一，轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)是4dd1f00f6b560ea9d1fc3e0f716744f5指通過購(gòu)買保險(xiǎn)、外包等方法把風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到外部機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)策略主要針對(duì)那些發(fā)生概率較低但影響較大的潛在風(fēng)險(xiǎn)。在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，可以尋找符合教育行業(yè)需求的保險(xiǎn)產(chǎn)品，并與相應(yīng)的保險(xiǎn)公司合作，通過風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的方式，確保在應(yīng)對(duì)倫理問題時(shí)有適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)支持。例如，為教育組織購(gòu)買專門的責(zé)任保險(xiǎn)，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的學(xué)生隱私、教育公平性被侵犯等風(fēng)險(xiǎn)。

第二，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)是指采取措施或行動(dòng)，以減少或避免可能發(fā)生的不利事件或損失的風(fēng)險(xiǎn)處置策略，如在開發(fā)和實(shí)施人工智能技術(shù)時(shí)，規(guī)避可能引起倫理問題的活動(dòng)，包括限制某些敏感數(shù)據(jù)的使用和避免實(shí)施可能導(dǎo)致歧視的算法等。例如，在人工智能應(yīng)用的開發(fā)階段，對(duì)算法進(jìn)行嚴(yán)格審查，確保其遵循道德和法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，通過制定清晰的政策禁止或限制特定類型的數(shù)據(jù)使用來預(yù)防潛在的倫理問題。規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)策略主要針對(duì)那些影響較大且發(fā)生概率也較大的風(fēng)險(xiǎn)。

第三，接受風(fēng)險(xiǎn)。接受風(fēng)險(xiǎn)是指針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值不高的風(fēng)險(xiǎn)，采取直接接受的處置策略。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)值相對(duì)較低的情況，教育組織可以通過建立監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)機(jī)制來接受這些風(fēng)險(xiǎn)。但在此過程中，要確保能夠迅速識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)并即時(shí)采取行動(dòng)，從而將潛在的負(fù)面效應(yīng)降至最低。

第四，消減風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)消減有兩方面的含義：一是降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率；二是一旦風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，盡量降低其損失（丁輝，2020）。消減風(fēng)險(xiǎn)主要針對(duì)影響較小，但發(fā)生概率較大的風(fēng)險(xiǎn)，指通過適當(dāng)?shù)目刂拼胧┙档惋L(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性的應(yīng)對(duì)策略。我們可以通過采取適當(dāng)?shù)目刂拼胧﹣斫档腿斯ぶ悄芟到y(tǒng)引起的倫理風(fēng)險(xiǎn)，包括增加透明度、建立審查機(jī)制、采用公平的算法等。例如，可引入倫理審查小組，負(fù)責(zé)審查和監(jiān)督人工智能應(yīng)用的設(shè)計(jì)和實(shí)施。

在風(fēng)險(xiǎn)處置措施實(shí)施后，需持續(xù)開展溝通與協(xié)商工作，并加強(qiáng)監(jiān)視與評(píng)審活動(dòng)，以確保所采取的措施達(dá)到預(yù)期效果。首先，需要在教育組織各個(gè)層面建立恰當(dāng)?shù)闹卫頇C(jī)制和有效的溝通流程，確保關(guān)鍵信息能夠在內(nèi)外部利益相關(guān)者之間流通，從而支持有效的決策制定和實(shí)施。制定專門的溝通計(jì)劃是確保教育組織內(nèi)外部利益相關(guān)者充分理解風(fēng)險(xiǎn)處置措施、實(shí)施過程以及最新的倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的關(guān)鍵步驟。其次，設(shè)立監(jiān)測(cè)和評(píng)估機(jī)制，對(duì)實(shí)施的風(fēng)險(xiǎn)控制措施進(jìn)行持續(xù)跟蹤和評(píng)估，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)新的風(fēng)險(xiǎn)或明確已有措施的有效性，確保處置計(jì)劃的可持續(xù)性和適應(yīng)性。最后，進(jìn)行定期的審查和更新，以確保倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和處置計(jì)劃持續(xù)適應(yīng)新的技術(shù)、法規(guī)或倫理標(biāo)準(zhǔn)的變化。通過建立強(qiáng)有力的監(jiān)測(cè)和評(píng)估機(jī)制，以及定期審查和更新風(fēng)險(xiǎn)處置計(jì)劃，教育領(lǐng)域可以更好地應(yīng)對(duì)不斷變化的倫理挑戰(zhàn)，確保人工智能在教育中安全和負(fù)責(zé)任的應(yīng)用。

四、教育人工智能倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用案例

1.實(shí)例選取

本文以溫州市某中學(xué)引入智能監(jiān)控系統(tǒng)為例，進(jìn)行教育人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該系統(tǒng)由于利用人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)校園出入管理，可能引發(fā)倫理風(fēng)險(xiǎn)，需要進(jìn)行倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。按照風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程，研究者首先從環(huán)境角度，充分考慮學(xué)校、教師、學(xué)生、家長(zhǎng)等利益相關(guān)者的意見和建議，確保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的全面性和公正性；其次，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別部分，選取教育人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系中的二級(jí)指標(biāo)作為風(fēng)險(xiǎn)因素（見表3）；最后，通過問卷的方式邀請(qǐng)5位專家，基于該中學(xué)人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際情況，對(duì)上述13個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率及影響程度分別進(jìn)行評(píng)分。

2.數(shù)據(jù)計(jì)算

根據(jù)公式（1）和（2）分別計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)影響程度的專家打分結(jié)果，再取5位專家打分的平均值，得到如表5、表6所示結(jié)果；然后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算公式，可得到13個(gè)倫理風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)情況（如表7所示）。

3.評(píng)估結(jié)果分析

通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果可以看出，所識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)中技術(shù)本體倫理風(fēng)險(xiǎn)類別下的“技術(shù)拜物教”（C1）、機(jī)器算法倫理風(fēng)險(xiǎn)類別下的“算法固化”（C8）、教育應(yīng)用倫理風(fēng)險(xiǎn)類別下的“破壞教育公平”（C12）風(fēng)險(xiǎn)較?。患夹g(shù)本體倫理風(fēng)險(xiǎn)類別下的“泄露數(shù)據(jù)與隱私”（C3）風(fēng)險(xiǎn)很高，可重點(diǎn)考慮該類風(fēng)險(xiǎn)事件，并針對(duì)性地進(jìn)行管理及維護(hù)。例如，制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)政策和流程，明確數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理、傳輸和銷毀等各個(gè)環(huán)節(jié)的安全要求。其余因素均為中風(fēng)險(xiǎn)因素，表明需進(jìn)一步監(jiān)控和管理以確保風(fēng)險(xiǎn)的控制和降低。例如，針對(duì)“技術(shù)依賴”（C2）風(fēng)險(xiǎn)，可選擇轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，即不依賴單一的人臉識(shí)別技術(shù)，而是采用多元化的身份驗(yàn)證方法，如指紋識(shí)別、聲紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等，降低系統(tǒng)受單一技術(shù)故障影響的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)“數(shù)據(jù)濫用”（C5）風(fēng)險(xiǎn)，可選擇消減風(fēng)險(xiǎn)策略，對(duì)收集到的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和匿名化處理，以有效保護(hù)數(shù)據(jù)的安全，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和濫用；同時(shí)明確數(shù)據(jù)的使用范圍應(yīng)僅限于特定的、合法的領(lǐng)域，禁止將數(shù)據(jù)用于其他未經(jīng)授權(quán)的領(lǐng)域。

五、結(jié)語

在教育領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)進(jìn)行科學(xué)有效的倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)于確保技術(shù)的合理應(yīng)用與教育的健康發(fā)展至關(guān)重要。本文參考了國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）的風(fēng)險(xiǎn)管理框架，并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)矩陣，對(duì)倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了詳盡的探討，包括環(huán)境構(gòu)建、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)處置等。通過這一流程，研究者可以快速評(píng)估人工智能產(chǎn)品在教育領(lǐng)域應(yīng)用可能引發(fā)的潛在倫理風(fēng)險(xiǎn)及其影響，進(jìn)而制定合理的風(fēng)險(xiǎn)處置計(jì)劃和決策策略，確保人工智能在教育中的合理、負(fù)責(zé)任應(yīng)用。同時(shí)我們也要認(rèn)識(shí)到，倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，隨著教育領(lǐng)域和人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，新的倫理問題可能隨之而來。因此，需要在實(shí)踐中積累經(jīng)驗(yàn)，不斷完善評(píng)估流程，并與教育領(lǐng)域的各方利益者共同努力，協(xié)同推動(dòng)人工智能在教育中的可持續(xù)發(fā)展。只有通過持續(xù)的合作和創(chuàng)新，才能更好地應(yīng)對(duì)倫理挑戰(zhàn)，確保人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用能夠?yàn)榻逃龓韺?shí)質(zhì)性的益處。

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