■ 谭力榕 张月镕
在智能制造的浪潮中，以人工智能、物联网、自主机器人为核心的技术系统正从传统的 “工具属性”向“准主体属性”转变。当工业机器人能够自主调整生产参数、AI质检系统独立判定产品合格标准、供应链管理系统自主优化物流路径时，技术已不再是被动执行指令的工具，而是具备了一定程度的“自主性”。这种自主性的崛起，不仅重塑了生产方式，更对传统伦理责任分配体系提出了根本性挑战。从技术自主性的本质特征进行剖析，就会揭示传统责任框架的失效逻辑，并探索智能制造时代伦理责任分配的新路径。
一、技术自主性的本质与表现：从辅助工具到决策主体
智能制造中的技术自主性并非指技术拥有独立意识，而是指在算法、数据和传感器的支撑下，技术系统具备了脱离人类实时干预而自主完成复杂任务的能力。这种自主性呈现出三个显著特征：决策层级的提升、学习进化的能力和行为后果的不可预测性。在传统制造模式中，技术主要承担重复性体力劳动或简单数据处理，核心决策由人类完成；而在智能制造场景中，自主系统已能参与生产计划制定、质量异常判定、设备故障诊断等中层决策，部分高端系统甚至可优化生产战略布局，决策权限从操作层向管理层渗透。
技术自主性的典型表现体现在三类核心系统中：一是自主决策型生产系统，如汽车制造中的柔性生产线可根据订单变化自主调整工艺流程，无需人工重新编程；二是智能诊断与修复系统，工业互联网平台能通过设备数据建模，自主识别潜在故障并触发预警或修复指令；三是自适应优化系统，供应链AI可基于市场需求波动自主调整库存策略和物流路线。这些系统的共同特点是：基于预设规则和历史数据进行自主学习，在动态环境中生成解决方案，其决策过程往往呈现“黑箱”特征，即便是系统设计者也难以完全追溯每一步决策的形成逻辑。
这种自主性的本质是人类智能的间接延伸，却又突破了人类个体的认知局限。技术系统通过海量数据处理和并行计算，能够发现人类难以察觉的生产规律，但同时因算法逻辑的复杂性和环境交互的动态性，产生了超出人类预设的行为结果。这种“有限自主性”既带来了生产效率的质的飞跃，也为伦理责任的界定埋下了隐患。
二、传统责任分配框架的失效：责任真空与归属困境
传统伦理责任分配建立在“人类主体中心主义”基础上，责任归属遵循“谁行为、谁负责” 的原则，责任链条清晰可追溯：设计者对技术缺陷负责，生产者对产品质量负责，使用者对操作不当负责。然而，技术自主性的崛起使得这一框架面临三重困境，导致责任真空的出现。
责任主体的模糊化是首要困境。在自主系统的决策过程中，人类角色从直接决策者转变为规则制定者和系统监督者，技术行为的最终结果往往是人类预设规则、算法自主学习与环境动态交互共同作用的产物。当自主生产线出现质量事故时，难以确定责任应归于算法设计者（未考虑特殊场景）、企业管理者（监督不到位），还是系统本身的自主决策偏差。2023年，某电子代工厂的案例显示，自主焊接机器人因算法对新材料特性识别偏差导致批量产品缺陷，设计者认为企业未更新材料参数，企业则指责算法未适配新材料，责任推诿现象凸显了主体界定的难题。
责任追溯的断裂化同样棘手。传统制造中，事故原因可通过逆向追溯明确责任环节；但自主系统的“黑箱”特性使得决策过程难以完全透明化。深度学习算法的自主进化会导致系统行为偏离初始设计，当异常结果出现时，很难区分是算法缺陷、数据偏差还是环境干扰所致。某芯片制造企业曾发生AI质检系统误判合格标准导致不良品流出事件，调查发现问题源于系统在学习过程中因样本偏差形成了隐性歧视性规则，而这一规则既非设计者刻意植入，也非使用者操作失误，责任追溯陷入僵局。
责任比例的难以量化加剧了困境。自主系统的行为后果往往是多主体、多环节共同作用的结果：算法漏洞可能源于设计者的疏忽，数据偏差可能来自使用者的输入不当，环境干扰可能超出生产者的预见范围。当事故发生时，很难量化各主体的责任比例。传统法律体系中的“全有或全无”责任划分方式，已无法适应这种多因一果的复杂场景，导致责任认定要么过度苛责某一主体，要么陷入“法不责众”的困境。
三、多元协同的责任重构：构建动态适配的责任分配体系
技术自主性的不可逆趋势要求人们跳出传统责任框架，建立与智能制造相适配的多元协同责任体系。这一体系应基于“风险共担、权责对等”原则，明确不同主体在技术生命周期各阶段的责任边界，形成互补衔接的责任网络。
设计者的前瞻责任需前置到技术研发阶段。不同于传统的“事后追责”，自主系统的设计者应承担“伦理嵌入”义务，在算法开发中预设伦理底线，建立“价值敏感设计”机制。具体而言，需在系统开发初期进行伦理影响评估，识别潜在风险点并设置安全冗余；在算法逻辑中嵌入公平性、透明性原则，避免隐性歧视；建立决策可解释性机制，确保关键决策过程的可追溯性。这种前瞻责任将伦理考量从技术应用环节提前到研发设计环节，从源头降低责任风险。
使用者与生产者的协同监督责任是体系的核心。使用者应从传统操作角色转变为系统监督者，建立人机协作的监督机制：明确人类对自主系统的最终否决权，在关键决策节点设置人工审核环节；建立常态化系统检测制度，定期验证自主决策的合理性。生产者则需承担持续优化责任：建立技术迭代的伦理审查流程，确保系统升级不突破伦理底线；提供完善的操作培训和应急处理方案，增强使用者的风险防控能力；建立故障响应机制，在系统异常时快速介入处置。这种协同责任打破了传统的“生产者—使用者”二元对立，形成动态适配的责任共同体。
社会层面的制度保障责任为体系提供支撑。政府应加快制定智能制造伦理规范，明确自主系统的责任划分标准和技术准入门槛；行业组织需建立伦理认证机制，对自主系统的安全性、公平性进行第三方评估；学术界应加强技术伦理研究，为责任分配提供理论支撑。这种制度责任将个体责任上升到社会共同责任，通过规则重构消除责任真空，为技术创新划定伦理边界。
四、责任分配的核心争议与平衡：在自主与可控之间
技术自主性与伦理责任的平衡始终面临争议，其中最核心的矛盾在于自主性程度与责任可控性的动态匹配。一方面，过度限制技术自主性会扼杀智能制造的创新活力，阻碍生产效率提升；另一方面，放任自主性扩张则会加剧责任失控风险，损害社会信任。解决这一矛盾需要建立“分级责任机制”：根据技术自主性的风险等级划分责任权重，自主性程度越高、影响范围越广的系统，设计者和生产者的责任权重越大，相应的监督机制也越严格。
另一个争议焦点是责任碎片化与整体性的协调。多元协同责任体系可能导致责任分散，出现“人人有责却无人担责”的现象。这就需要建立“责任追溯链”和“最终兜底机制”：通过区块链等技术记录系统全生命周期的决策数据，确保责任可追溯；明确在责任无法精确划分时的兜底责任主体，如生产者对系统整体安全性的最终负责。同时，建立责任纠纷调解机制，通过多方协商解决责任认定难题，避免司法资源的过度消耗。
技术自主性的崛起不是对人类责任的替代，而是对责任形态的重塑。智能制造时代的伦理责任分配，本质上是在技术进步与社会秩序之间寻找动态平衡。通过构建设计者前瞻责任、使用者监督责任、生产者优化责任和社会制度保障的多元协同体系，既能释放技术自主性的创新潜力，又能守住伦理责任的底线。这一重构过程不仅关乎智能制造的健康发展，更关系到人类在技术时代如何保持对自身命运的掌控力——唯有建立与技术进步相适配的伦理框架，才能让智能制造真正服务于人类福祉的提升。
（作者单位：云南师范大学马克思主义学院）
