1. 引言
电子商务作为当下数字经济的重要组成部分，已全面渗透至零售、金融、物流等领域。人工智能技术的引入进一步加速了行业变革：智能推荐系统优化用户购物体验，自动化客服提升服务效率，大数据分析驱动精准营销。然而，人工智能技术的使用也引发了新的伦理挑战。例如，算法推荐可能导致消费者信息茧房，用户数据滥用威胁隐私安全，自动化决策加剧市场垄断风险。我们眼下更需要关注的是其日渐突显的实际应用中的问题，尤其是在电子商务领域中：携带人工智能的物流配送的意外事故；人工智能数据库的隐私安全问题；人工智能技术后果如ChatGPT生成内容交易过程中的版权问题等等。技术本身的革新的确能引发一定程度的社会变革，但到目前为止，人工智能技术仍然是归属于科技企业的管辖之下，人工智能现在产生的种种问题也断然离不开给用户提供人工智能技术的人工智能企业。然而，在面对人工智能相关的伦理失范现象时，我们常常难以进行合理的道德归责，因而，讨论人工智能技术所导致伦理失范现象中的道德责任时，将其放置回人工智能企业中探究这一路径是必要的。
2. 传统企业的道德责任分析
企业作为社会生活的主体之一，其在为社会提供服务和产品、获取利润、创造财富的同时，也应对企业所带来的服务和产品对人或者社会等等造成的影响而承担相应的责任。在美国《经济伦理学大辞典》中有解释：“人们赋予企业一种特殊的‘道德地位’，这种‘道德地位’表明，企业作为一个整体担负着一种道德责任，这种道德责任不是企业个体的道德责任的总和，它要比企业个体道德责任的总和还要大。由此可断定，企业本身就有这样一种道德责任，而不管它曾经怎样履行和应该怎样履行这样的道德责任”[1]。因而，企业的道德责任，就是企业在生产经营的同时，要承担相应的责任以及违背社会伦理规范的后果。
相较于新兴的在电子商务领域投入大量技术的人工智能企业，传统电子商务企业已然根据互联网为讨论基础建立起了较为体系化、规范化的道德归责理论。西方关于电子商务企业社会责任的研究也相继出现企业回报、企业社会绩效、利益相关者、企业伦理、企业公民等观点以及综合性社会契约理论等，主要观点概括地说都表达了电子商务企业(无论是传统企业还是新兴的人工智能技术投入企业)既是经济人又是道德人，这些企业都必须对其一切经营行为负责，必须担负社会道义责任。
在传统企业中，企业所要承担的道德责任大致可以分为以下三个层次。
2.1. 对于人本身的道德责任
企业作为社会整体，其本身就是由个体的人组成的，其提供的产品和服务也同样是给予作为消费者的人，人本身自然也成为了企业最为重要的资源，因而也需要企业也有必要承担与之相关的道德责任。一方面，对于企业的员工而言，企业需要尊重员工作为人本身的权力，在以人为本的前提下，培养和发展员工。另一方面，对于消费者而言，企业也应保护消费者应有的权益，对消费者做到公平、公开等等。
2.2. 对于市场的道德责任
企业经营都是以获取利润为目的，更何况在市场经济之中，没有任一企业能够不被卷进这场全球化的浪潮。既然市场竞争无可避免，市场的动荡也不利于企业自身的经营。那么，企业在这一方面所要承担的道德责任即，合理地看待和处理竞争结果，在推动自身利益获取的同时，保持市场经济的相对稳定发展。
2.3. 对于社会的道德责任
企业究其根本，仍然是社会组成的一部分，其作为社会组织的一员，企业所提供的产品和服务就应当尽量避免对社会造成负面影响。企业所应建设作为其底线的关于社会伦理的道德规范，以便维护社会秩序。
而相较于传统企业，人工智能企业最大的不同之处就在于，其提供的产品和服务——人工智能科技的特殊性质，因而，接下来先要探究人工智能科技的特征及人工智能企业的伦理失范的表征所在。
而相较于传统企业在电子商务领域的表现，人工智能企业最大的不同之处就在于，其提供的产品和服务——特别是应用于电子商务领域的人工智能科技，具有着特殊的性质。因此，接下来我们先要深入探究人工智能科技的特征，以及人工智能企业在电子商务领域中伦理失范的具体表征所在。
3. 人工智能科技的特征及其在电子商务领域伦理失范的表征分析
伴随着人工智能科技广泛应用于各行各业，特别是在电子商务这一领域的深入渗透，如ChatGPT等一系列人工智能对话模型如雨后春笋般涌现，乃至由人工智能技术背后支撑的数字虚拟助手等创新应用层出不穷，人们所接触的人工智能服务日益增多。在享受人工智能服务带来的高效便捷的同时，其也必然面临着隐私泄露、数据鸿沟、信息失真等一系列伦理失范的风险与侵害。与此同时，人工智能技术的不断更新迭代更是加剧了伦理失范现象的凸显，其所引发的问题也逐渐呈现出多层次、多领域的特点。不同国家、不同类型、不同体量的人工智能企业，因其业务范畴、关联群体和辐射影响的差异，其伦理失范的具体表现也各不相同。
在电子商务领域，人工智能技术的应用极为广泛且深入，从智能推荐系统到虚拟客服，从自动化仓储到智能物流，人工智能技术已经正深刻地改变着电商行业的运作模式。然而，随着人工智能在电商领域的广泛应用，其伦理失范问题也日益凸显。例如，个人隐私的泄露、消费者权益的受损、数据垄断与滥用等问题早已无法忽视，其给电商行业的健康发展带来了严峻挑战。
总体而言，我们能够依据人工智能在企业成长中展现的三个特质——高效性、泛用性以及适应性——来探讨其在电子商务领域伦理失范现象的具体表现。高效性让人工智能快速处理庞大数据量，提高工作效率，但同时也可能带来数据滥用和隐私泄露的风险；泛用性让人工智能能够覆盖众多场景和领域，但同样可能产生数据鸿沟和信息失真的问题；适应性让人工智能持续学习和进步，但同样可能引起算法歧视和决策不透明的问题。因此，在促进人工智能在电子商务领域的应用过程中，我们同样需要密切关注其伦理失范现象，强化监管和规范引导，以确保人工智能技术的健康持续发展。
3.1. 人工智能科技的特征
3.1.1. 高效性
目前，人工智能的最大优势体现在其卓越的效率上。首要的点在于，在以往传统行业中，我们处理和分析传统数据需要投入大量的人力和物力资源，但人工智能投入我们却能在极短时间内高效完成这些任务，并保持高准确度。随着科技进一步发展，人工智能也逐渐擅长处理复杂工作，从而提升工作效能和品质。以电子商务为例，运用人工智能技术的电商平台能够分析庞大的用户行为数据，为顾客提供定制化的商品推荐，增强购物体验和顾客满意度，同时为商家增加转化率和销售业绩。值得注意的是，其智能化与自动化操作，归根结底，也是为了提高效率。
3.1.2. 泛用性
泛用性恰是人工智能技术得以在这个时代发展如此迅速的关键点，从农业、制造业、金融业到零售业，从医疗领域、安保领域、交通领域到教育领域等等，人工智能早已渗透进当代社会生活的方方面面中。在电子商务领域，人工智能通过智能推荐系统、自动化库存管理和个性化营销策略，极大地提升了用户体验和销售效率，并且人工智能应用包括自动获客与身份识别、大数据风控、智能投顾和智能客服；实际投入到行业中，人工智能还能应用于无人便利店、智慧供应链和客流统计。
3.1.3. 适应性
适应性是人工智能得以持续发展下去的未来的关键所在，尤其在电子商务这一领域，其重要性更是不言而喻，也可以看作是其具有无限可能的“潜能”所在。需要说明的是，这里的适应性并不与上一点的泛用性类同。泛用性指的是现在所处的时代背景下，横向地在各领域的泛用性质，而适应性更多是指，在人工智能本身的发展历程中，其对于不同时代背景的具体情况从而产生的适应能力。在电子商务领域，这种适应性尤为重要，因为市场环境、消费者需求、技术趋势等都在不断变化，人工智能需要具备快速适应这些变化的能力，以保持竞争力和创新力。适应性意味着自动调节和自我复制，表征意味着自主表达和意义呈现，蕴含了主体的反应性和意向性、具身性和情境性、自主性和语义性的统一。并且，适应性还反映了认知科学中涌现论范式的自组织性。这种适应性本身就是模拟人的生物适应性而来的，对于人工智能而言，能否彻底掌握适应性，是人工智能能否在未来，尤其是在电子商务领域，持续成为研究重点的要点。
3.2. 人工智能技术在电子商务领域伦理失范的表征
技术应用是具有“双刃剑效应”的，应用新技术可能引起对人有利的变化，也可能引起对人不利的变化。在人工智能与电子商务科技进展日新月异的当下，“双刃剑效应”极其显著。对应于人工智能及电子商务的高效性而言，其所导致的企业伦理失范问题也是不容忽视的。为了进一步分析其伦理失范的表征，在接下来的部分我们将对伦理失范所影响的三个层次逐一分析。
3.2.1. 对人的表征
首先，就是个人的隐私权益可能在企业不规范管制下会受到严重的侵害。在电子商务领域，这一问题尤为突出。最为直接的体现就是，日前愈发被人们所注意到的数字虚拟故人服务及电商平台的数据收集，在这些业务中，往往需要用户向人工智能及电子商务平台提供大量的关于个人及家庭的真实信息。除此之外，我们日常的生活之中，在搜索引擎的人工智能辅助之下，我们在互联网上的一点一滴都会被记录于它的数据库之中，再通过人工智能来进行智能推荐，这在给予我们一定程度上的便捷性的同时，也可能导致我们个人的隐私遭受泄密。或者说，在人工智能与电子商务科技的推动下，本就隐私保护困难的互联网时代现在已然变成了新型的信息“透明”时代。其次，人工智能与电子商务的高效性加剧了我们对于科技的依赖程度。在智能手机已然成为人类的“新”器官的当下，人工智能及电子商务科技的发展使得我们对于科技的依赖程度加深。随着企业研发的进展，人工智能及电子商务的技术更新迭代，也同时意味着在这种高依赖的环境下，人们逐渐开始被迫与“高科技”及“电子商务”所绑定。人们在未来是否能够拥有不使用人工智能及电子商务企业服务或产品的选择？值得我们去思考。
3.2.2. 市场的表征
人工智能的广泛应用为市场注入了新的活力，特别是在电子商务领域，但同时也带来了不少负面影响。以人工智能创造的内容为例，其广泛应用导致了在多个领域的侵权问题日益突出。在电子商务领域，由于内容的迅速传播和广泛使用，侵权问题变得更加复杂和难以处理。在构建和演进人工智能算法模型的过程中，必须使用一定数量的样本作为训练数据库。这些样本往往涉及多方面的权益风险。例如，开发了Chat GPT、GPT-4等产品的知名人工智能公司Open AI，正面临多方面的诉讼。2023年9月，美国作家协会和包括《权力的游戏》原作者乔治·马丁在内的17位美国知名作家对Open AI提起集体诉讼，指控其未经授权使用原告作品训练人工智能模型。这一事件不仅突显了人工智能内容生成泛用性引发的侵权问题，也引起了电子商务领域的广泛关注和讨论。此外，人工智能生成内容的泛用性还体现在其可覆盖的领域，如文本、图片、视频甚至程序语言等。以AI绘画为例，自功能发布以来，在电子商务领域的应用越来越广泛，影响深远。AI绘画的快速生成和广泛应用不仅改变了传统绘画行业的格局，也开始影响人们对绘画行业未来的预期。许多电子商务平台已经开始采用AI绘画技术来制作商品图片和广告素材，这在一定程度上提升了效率和降低了成本，但同时也引发了关于版权和创意的争议。
人工智能不仅转变了商品展示的形式，也重新定义了消费者的购物体验。电子商务平台借助智能推荐算法，依据用户的浏览和购买记录，提供定制化的商品推荐，这极大地提高了用户满意度和购买转化率。但是，人工智能技术的普及也带来了挑战。例如，人工智能提供的个性化推荐可能涉及收集和处理用户隐私数据的问题。随着用户对个人隐私保护意识的提升，电子商务平台在应用人工智能技术时，必须严格遵循数据保护法规，保障用户数据安全。同时，人工智能在电子商务领域的应用还牵涉到道德和法律的边界问题。例如，使用人工智能进行价格操纵、制造虚假评论等不正当竞争行为，不仅破坏了市场的公正性，也削弱了消费者对电子商务平台的信任。因此，如何在促进技术发展与保持市场秩序之间找到平衡，是电子商务领域当前迫切需要解决的问题。
3.2.3. 对社会的表征
伴随着智能驾驶车辆的意外事故频繁出现，人工智能目前的适应性是否足以应对生命安全相关问题使得我们不得不为其画上一个问号。人工智能根据其适应性而不断完善和发展自身，使得全世界在很多领域有所应用，小到智能家居，大到高科技武器的保存管理，在人工智能仍在发展的当下，面对情况突发的时候，我们是否可以完全依赖于它，无论是适应性发展尚未达到一定程度而导致具体情况判断失误，抑或是适应性发展过快导致智械危机的产生，都在提醒我们其对于社会的潜在威胁可能远远超乎我们的想象，而是否能够掌控好人工智能科技以及其道德责任、防范等问题，就不可避免地来到了研究并出售服务的人工智能企业身上。
由此可见，人工智能科技对于我们来说，本身其就具有一种与比以往科学技术更强的“双刃剑”效应，更因为其本身技术的不透明性和发展的未知性，这种技术的发展在提供高效便捷服务的同时，同样会加剧着许多问题的出现以及潜藏着不小的风险。最为主要的问题就是在这个过程中，由于人工智能技术的高效性所带来的人对技术的高度依赖，导致自身权益受到侵害以及忘却人自身的超越性本质。
4. 人工智能技术在电子商务领域的道德归责困境
人工智能科技本身的特征，在电子商务这一领域内尤为凸显，导致了其所引发的“责任鸿沟”以往所不曾具有。因而，对于以科技研发、应用为载体的人工智能企业来说，在这类企业所要承担的相关道德归责上，也陷入了前所未有的困境之中。
4.1. 责任鸿沟的再阐释
在电子商务应用场景中，人工智能技术的伦理传导机制呈现出显著的放大效应。当算法系统介入商业决策流程时，其内嵌的价值取向与数据偏差可能通过技术中介作用形成系统性伦理风险。这种风险传导机制不仅表现在个体层面的权益损害，更可能引发社会层级的结构性不公。以电商平台的智能推荐系统为例，算法架构中存在的表征偏差与优化目标偏差，可能导致特定消费群体遭遇商品可见性剥夺，形成数字化市场中的新型排斥机制。这种伦理偏差的根源可追溯至训练数据的群体覆盖不全、特征工程的价值预设，以及人类开发者的认知局限，而人工智能系统的运算效率优势则加速了伦理风险的扩散速率与影响范围。
从行为伦理视角审视，人工智能的伦理放大效应还体现在对用户决策自主性的侵蚀机制。在电子商务交互场景中，基于行为追踪的个性化推荐系统构建了复杂的数据采集体制，这种制度性监控可能突破隐私保护的伦理边界，形成技术权力对消费选择的隐性规训。当用户决策路径逐渐依赖于算法建议时，其理性选择能力面临异化风险，这种异化过程既削弱了消费者的主体性地位，也重构了传统商业伦理中的权责关系。研究显示，技术中介作用对伦理主体性的解构效应已成为数字经济时代的重要伦理挑战。
鉴于此，电子商务企业亟需建立技术伦理的预见性治理框架。首先，应构建算法开发的全周期伦理审查机制，重点监控数据采集的公平表征与模型优化的价值对齐。其次，完善用户数据的权利保障体系，通过隐私保护技术实现数据效用与个体权利的动态平衡。再者，建立算法决策的透明化解释机制，依据法规要求披露关键参数的影响权重。值得强调的是，企业需超越被动合规的治理模式，主动将伦理风险评估纳入技术创新流程，形成负责任的研发文化。相关研究表明，实施预见性伦理治理的电商平台在风险防控方面展现出显著改进，验证了主动式治理模式的有效性。
4.2. 责任主体的判定困难
责任概念本身就是一个多重关系的、复合性的结构概念，在王飞所写的《伦克的技术伦理思想评介》中，伦克不仅通过对责任的分类形成了自己独特的责任伦理体系，而且对当时以及后来德国技术伦理的发展都产生了重大影响。首先，他对内在责任与外在责任的划分，即科技道德与伦理的划分，促使后来德国科学技术伦理的发展走上了与英美等其他国家(包括我国)不同的路子：英美等其他国家(包括我国)的科学技术伦理重视对科学工作者与技术人员的专门的职业道德(内在责任)的研究；而德国的科学技术伦理则偏重于对科学与技术运行中涉及到的伦理问题(外在责任)以及现代科学技术发展本身所带来的对传统伦理的挑战的研究。其次，他提出的“道德权利先于利益考虑”、“普遍的道德责任原则上先于任务和角色责任”、“直接的基本道德责任至少优先于非直接的远的、最远的责任以及次级的法人责任”等十条原则(后来又扩展为十六条)，也受到许多科学技术伦理学者的普遍的认同与称赞，成为后来的科学技术伦理学者建立自己伦理体系的基础性原则[2]。随着科技时代的到来，人类整体性与团结性也越发凸显出来，责任主体的定义也随之从“某人”那样的以个人作为责任主体，进而还包含了以团队、企业等为代表的社会主体。在人工智能归责理论中，以人工智能自主负责的责任理论与以人为责任主体的责任理论较为被人们所讨论，但二者都存在其困难之处。
对于人工智能科技来说，在电子商务这一领域中，最为困难的是界定人工智能相关的伦理失范现象发生后的责任主体。界定责任主体首要的是需要其具备自由意志，即使摩尔(James Moor)将此类人工智能称之为完全的道德行动者[3]。但那只是因其对人工智能未来发展的潜能而提出的，就现在来看，人工智能的未来发展仍是处于“黑箱”之中。就当下的人工智能企业，特别是电子商务领域的企业来说，一个无法凭借自己的意志来决定其行为的主体，我们很难去说明这一行为载体是可以为其行为承担责任的。
于是，归责的对象就来到了电子商务领域的人工智能企业这一社会主体身上。以自动驾驶车辆，这一在电子商务物流配送中可能应用的技术为例，车辆与外部环境的复杂交互以及对实时数据处理的高度依赖，使得其存在传感器故障、通信中断、恶意软件入侵等潜在风险，既然无法对人工智能科技进行追责，似乎只能对企业的算法工程师进一步追责，但问题在于，尽管算法工程师能够为自动驾驶系统设定目标，明白人工智能驾驶系统的一般运行方式，但在解释的过程中，仍然会出现“算法黑箱”所带来的不透明性和难以解释性。因此，算法工程师同样难以成为这一案例中的有效的责任主体。可见，在电子商务领域，以人为责任主体的归责理论也同样难以让人接受。
我们可以将以上两种方式归结为单一主体归责理论，在这类理论的影响下，责任主体的难以确认问题进一步可能影响电子商务领域人工智能科技发展的积极性，而这就是我们亟待解决的问题之一。
4.3. 责任分配的归究困难
在电子商务领域提供人工智能科技相关的产品和服务过程中，其往往涉及的是一条复杂的、历史性的产业链条。同样在伦理失范现象的发生中，往往并不会只关涉单一的责任主体，而企业如何在人工智能技术加持下的新型产业链条中合理地分配责任因而成为了导致其陷入归责困境的原因之一。
以功能主义的视角来看责任分配，核心要点在于明确人工智能技术链条中核心运算功能，即“在界定责任主体时，所考察的对象在整个系统当中处于核心，还是边缘位置？具体所发挥的作用是核心运算，还是仅服务于实现运算结果？行为者的大脑显然不处于核心位置，整个系统的核心运算功能——哪些动机驱动并权衡哪些因素，产生有关意图——处于操纵者大脑端，因为一旦两个大脑产生意图冲突，一定会呈现出操纵端压制行为端的状态”[4]。类似于在此针对人的个体而提出的一系列问题，人工智能的伦理失范现象进行归责时，核心同样是要明确这一“核心运算功能”。
但困难在于，一方面，在电子商务领域，人工智能技术服务的产生过程中，其必然经过设计、制造、检测的生产链条。在这一线性链条之外，还存在着对产品生产的监督链条以及产品使用后的反馈链条。在不同链条的不同阶段都会涉及各种责任主体，对于各种不同责任主体进行何种程度上的责任分配，往往已经是极为复杂且繁琐的。另一方面来说，人工智能科技本身实际上是由多种技术集合而成的，大致可分为理解、决策和行动三个层面，这又涉及到语言理解、感知分析、人机交互等底层技术。由于人工智能技术中算法的不透明性以及其与人类主体的交互性，使得我们更加难以明确在伦理失范现象发生时的因果链条。
因而，想要在伦理失范中进行清楚明晰的责任分配目前看来仍是任重而道远。
5. 人工智能技术在电子商务领域道德归责困境的应对之策
人工智能在电子商务领域的归责理论的困境本质上来说是，传统的道德归责理论的对象与作为新兴科学技术的人工智能科技之间的差异所导致的。简单来说，就是新时代科技，特别是在电子商务这一领域的产物，已经与传统观念中所考察的对象发生了质的区别。也即，专注于个体的人本身的归责体系已经难以适应人工智能科技，特别是在电子商务中所带来的人工造物的自主性。因而，传统的归责理论如若不随之进行革新，便会因其历史性而导致越来越多的归责困难，陷入“责任鸿沟”。而如何尽可能在电子商务领域改善此类情况，便是当下我们所要讨论的问题。
5.1. 明确人机联合责任主体的设立
在电子商务这一领域中，由于人工智能科技的特殊性质，难以判断的责任主体成为了人工智能企业归责困难的症结所在。除了难以判定责任主体之外，我们同样也很难对人工智能体进行一种道德意义上的惩罚。通过对先前分别将责任主体设立为人或人工智能的两种一元论的讨论和认知，我们不得不另寻出路。单一主体归责理论的弊端首先在于其在归责中具有特殊性，道德地位不够清晰，难以找到责任主体。我们很难将人工智能科技的产物，即人工智能体视作与人类具有完全相通道德主体地位的存在，并要求它承担相应的道德责任，同样也无法将其简单地视为普通机器，而认为它不应承担任何道德责任。目前，学术界的第三种相关观点也逐渐被发现，即认为人工智能体应被视为有限的道德主体或准道德主体，并主张在人类与人工智能的协作关系中分配道德责任。拉图尔(Latour, 2005)打破传统主客体二元论，将人工智能视为具有“准能动性”的非人类行动者[5]。在电商平台智能推荐系统中，算法、用户画像、商品数据共同构成异质行动者网络，形成具有道德影响力的新型责任共同体。基于此理论范式，人工智能企业作为技术研发主体与应用主体，需构建双重伦理责任体系：既要在技术创新过程中履行主动监管义务，确保算法系统遵循价值对齐原则；又要在技术部署阶段建立动态监测机制，防范伦理风险外溢。这种双重责任体系的确立，源于人工智能技术在社会化应用中的特殊属性——其既是企业技术能力的具象化产物，也是社会关系的数字化媒介。
确立人机联合责任主体，其要义是要明确人工智能责任体的虚拟主体地位。这里的“虚拟”，是指人工智能体因其特殊的性质而成为一种似真而非实的道德责任主体，也可以说是“从互联网诞生直至今天，虚与实的相结合成为主体的一种新的存在方式”[6]。之所以称它为“虚拟”的，并非是为了使人逃避责任与惩罚，而是为了使得对人的责任判定得到一定程度的延缓。因而，作为虚拟主体的人工智能体实际上并非真正的道德责任主体，而是一种将道德责任部分分摊给人工智能体的“延缓”手段。
人机联合责任主体实际上并不能完美地解决我们先前所说的责任主体的判定困难问题，在电子商务这一领域内，其所要缓解的是责任判定困难所带来的负面影响——打击人工智能科技发展的积极性。其设立的目的就在于，可以暂缓人工智能企业中的设计者、生产者或管理者的责任，让其以此为经验教训，及时改进，以便于更好促进人工智能在电子商务领域的发展。
5.2. 加强企业伦理委员会的建设
尽管伦理委员会已然存在于如医院等机构之中，但在电子商务这一新兴且快速发展的领域中，人工智能由于其特殊性质，使得相关企业不得不重新考虑并加强企业伦理委员会的建设。针对先前所说的归责链条的复杂问题，细化责任链条便成为了这一企业伦理委员会所要处理的首要任务。
企业伦理委员会，作为一个集体担责组织，在电子商务领域同样发挥着重要作用，其实类似于现在存在于医院的伦理委员会，企业伦理监管法人在电子商务领域的主要职责在于：在人工智能产业的多种链条中，特别是在电子商务的应用场景中，履行其监管的义务，以保证企业所研究的人工智能项目的伦理合理性。同时，对涉及人工智能相关的伦理失范现象进行初始审查、跟踪审查以及复审；帮助企业内部各级人员进行伦理培训等等。就此来看，其功能大致上与伦理委员会相同，但考虑到电子商务的特殊性，其所要承担的内容需要得更多。国内大型电子商务及人工智能企业虽然已开始就伦理治理进行内部研究，但由于伦理评估、审查、咨询及监督需要从技术、法律、伦理、社会等不同方面进行考量，在电子商务背景下就显得尤为复杂，这导致其需要更加多元化的成员组成，以更进一步加强企业伦理委员会的制度化建设。
企业伦理委员会隶属于企业，在监督电子商务领域的人工智能项目的同时，更主要是为了通过解决各类实际业务问题积累丰富的伦理实践经验。加强企业在个人隐私及数据等方面的保护，在电子商务这一敏感领域尤为重要。甚至于具体到伦理治理规则及框架制定等方面，企业伦理委员会还要使得所设计的规则及框架被许多政府、企业、客户及公众所接受，在原则落地方面更具实操性。最终，这将有助于保护企业的名誉以及消费者的尊严、安全和合法权益，促进人工智能在电子商务领域的科学发展。
5.3. 建立动态责任分配机制
建立“技术可控性(X轴)”与“决策自主性(Y轴)”二维评估体系，将电商场景划分为：
高可控/低自主区：客服机器人(企业责任80%)；
中可控/中自主区：智能推荐(企业50% + 算法30% + 用户20%)；
低可控/高自主区：自动驾驶配送(企业70% + 技术联盟20% + 用户10%)。
本理论框架通过构建技术可控性与决策自主性的二维分析模型，对人工智能应用场景进行系统性分类。技术可控性维度着重考察系统的可预测性、参数调节能力及运营主体的监管效能；决策自主性维度则聚焦于人机交互过程中各主体的决策权重分配与独立判断空间。基于此分类体系，可建立差异化责任分配机制，实现伦理责任的精准划分。
在智能客服场景中，技术可控性表现为较高的可解释性与快速调整机制，而用户决策参与度相对有限。此类高可控性/低自主性场景下，运营主体需承担主要责任，通过建立行为规范审查机制确保对话系统符合伦理准则。
针对智能推荐系统这类中可控性/混合自主性场景，技术可控性受限于算法黑箱特性与动态数据流影响，用户决策权重则因个性化交互显著提升。此时需构建协同责任体系：运营方应保障算法透明度，开发者持续优化模型偏差，用户需行使信息筛选权，三方共同维护推荐生态的公平性。
在自动驾驶配送领域，技术可控性面临环境复杂性与突发状况应对的挑战，系统自主决策占据主导地位。此类低可控性/高自主性场景要求建立多方协同治理机制：技术供应商承担核心安全责任，行业协会制定应急响应标准，用户履行设备监管义务，形成覆盖技术全生命周期的责任网络。
该理论模型的价值在于：(1) 突破传统单一归责范式，建立动态责任分配机制；(2) 通过场景化分类实现伦理原则的具体化应用；(3) 促进技术研发与伦理治理的协同发展。研究显示，该框架可有效提升责任界定的精准度，为构建人工智能伦理治理体系提供理论支撑。
6. 结语
当下人工智能技术的发展速度已然超乎人们的想象，特别是在电子商务这一领域，其是否能够一直被人类所掌控这一问题也成为我们所要认真考虑的问题。我们需要明确的是，技术是一把“双刃剑”，人工智能技术既可以成为我们未来发展道路上的严重隐患，同时也可以成为助力我们社会进步的强大动力，特别是在电子商务的广阔舞台上。因而，不管是因其隐患而一棒子打死，亦或是因其优势而不加管控地推行，都是行不通的。我们要把握住“伦理先行”的切实含义，在伦理领域，对于人工智能技术所属的企业主体，特别是在电子商务领域的企业，进行道德责任的明晰以及推动其相关伦理规范的健全落实，尽可能做到让人工智能技术在安全的范围内得到进一步的发展，始终牢记其技术本身的目的是为社会做出贡献，使人民获得幸福。