以大模型为核心的生成式人工智能（AIGC）正在加速融入商业场景，但过程中引发的伦理问题也日益凸显。特别是在算法“黑箱”、数据滥用、责任逃避等方面呈现出明显的市场驱动特征，亟需制度性治理以应对新型技术性市场失灵。

　　在商业化背景下，AIGC伦理风险的表现包括：数据要素产权尚不明晰，诱发数据滥采与技术“黑箱”。数据这一核心数字生产要素尚未实现明确的确权与合理定价机制，平台企业可通过模糊授权、跨平台抓取等手段低成本攫取用户数据，而用户对数据缺乏掌控权。在这种结构性不对称下，AIGC产品借助SaaS模式广泛嵌入业务流程，算法逻辑高度封闭不透明，形成技术“黑箱”，用户在不知情的情况下被动贡献数据，知情权和选择权未能有效保障。

　　企业治理结构相对滞后，加剧伦理边界退缩。部分企业仍延续传统工业逻辑，以利润与规模为导向，尚未将伦理治理充分纳入企业战略，或被边缘化、或流于形式。在商业化压力驱动下，一些企业选择在敏感领域应用AIGC技术，如用于深度伪造、情绪操控、消费诱导等，操控用户决策甚至影响公共认知，虽有短期收益，却破坏长期社会信任与伦理秩序。

　　监管规则尚不完善，导致治理空窗与责任真空。现有监管体系在权责划分、技术理解与执法手段上尚未能完全适应AIGC快速演进，使部分企业得以在监管盲区内推进业务。当生成内容引发争议时，平台常以“技术中立”“非人为控制”为由规避责任，形成社会风险与经济利益失衡的局面，削弱了公众对治理机制的信心。

　　算法训练机制存在偏差，固化偏见与价值错位。企业出于效率与经济性考虑，往往采用历史数据进行模型训练，若缺乏偏差控制机制，易导致算法输出固化偏见。在广告推荐、人才筛选、信息分发等环节中，这类偏差可能进一步强化标签化倾向，影响特定群体权益，甚至引发社会价值认知偏离。

　　近日，谢女士网购了一些生蚝，并分别送到了自己家和父母家。没想到吃完后，她和家人出现了呕吐、腹泻、缺氧等症状。5月11日晚上，谢女士吃了三个生蚝，24小时后开始出现症状，包括恶心、呕吐、发虚汗、浑身无力、肚子不适和多次腹泻。她的母亲也出现了类似症状，如浑身无力、没有食欲、大汗、肚子不舒服以及几次腹泻，甚至血糖血压低，有晕倒休克的情况。父亲则经历了腹胀腹痛、腹泻、呕吐、血压下降和休克，同时大量出汗。谢女士表示，她是采用清蒸的方式烹饪生蚝的。

　　事后，谢女士怀疑自己及家人可能是感染了诺如病毒。经过几天的恢复，目前她和家人的状况已经好转。据中国疾控中心介绍，生蚝等贝类动物通过滤食水中微藻获取食物，其消化道黏膜上的粘多糖分子可与生长环境水域中的病毒结合，将其转入消化道逐渐积聚起来。因此，食用未经煮熟或被污染的生蚝时，可能会引起病毒性腹泻，其中诺如病毒感染较为常见。诺如病毒感染可以通过多种途径传播，在食源性传播中，生食被污染或未煮熟的贝类是主要的原因。