以DeepSeek等为代表的人工智能，正以前所未有的深度与广度融入经济社会肌理，成为当今时代最具变革性的技术力量。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，在金融等重点领域推动智能终端、智能体的规模化应用。AI的触角早已越过辅助工具的边界，向金融核心地带延伸——从高频交易到信用评估、从智能投顾到风险管控。它在提升效率、激活创新的同时，也悄然推开另一扇门：一个关乎金融交易公平、稳定与责任的价值潘多拉魔盒。
　　技术日新月异，常常将社会适应与伦理规范远远抛在身后，这种“脱节”在金融领域显得尤为危险。金融作为社会现代经济的血脉，其强大的外部性与系统性特征，使之成为AI伦理风险最集中、破坏力也最隐蔽的“放大器”与“暴露场”。眼下寻找到一条既能拥抱技术进步、又能驾驭其潜在风险的路径，这已不是选择，而是必然。
　　一、金融：为何成为AI伦理风险的温床与显影剂？
　　金融领域的独有特性，使其成为AI伦理问题的“试验场”与“风暴眼”。
　　其一，数据驱动与量化决策的高度契合。金融的本质是处理信息、定价风险，而这正是符合机器学习所长。金融领域海量的交易数据、信用记录、市场动向，为AI模型提供源源不断的“燃料”。然而，金融数据从来不是绝对中立的，它深深烙印着社会结构与历史偏见。若不经审视地“投喂”，AI学到的就不只是规律，更可能是固化、放大甚至“合理化”已有的歧视，在效率的光环下默默滋生新的不公。
　　其二，决策影响的即时性与高杠杆。与其他领域不同，金融场景中的AI决策往往直指利益核心且具有强烈的杠杆效应。一个偏颇的信贷模型，可能瞬间决定一个人的贷款命运；一个失控的交易算法，或在毫秒之间引发市场巨震。社会学家吉登斯曾警示，现代性风险的标志之一便是“后果的严重性”。当AI的冷静判断与金融的高杠杆相遇，其可能引发的社会经济涟漪，将被无限放大。
　　其三，系统复杂与算法“黑箱”的双重叠加。现代金融体系本就是一张精密而脆弱的网络。而深度学习等复杂模型，又常常如同“黑箱”——输入与输出之间，逻辑难以追溯。当复杂系统遇上不可解释的算法，透明度、可审计性与可问责性便急速衰减。这不仅为风险识别与监管带来巨大困难，更在悄然侵蚀金融体系的信任基石。
　　二、科林格里奇困境重现：当AI在金融领域走向“锁入”
　　上世纪80年代，技术哲学家大卫·科林格里奇提出了著名的“控制困境”：一项技术发展初期易于调整却难以预见后果；待其后果充分显现、技术已深嵌社会结构时，调控却变得代价高昂、步履维艰。今天，人工智能尤其在金融领域的渗透，正是这一困境的鲜活演绎。
　　一方面，早期“可塑期”的预测与规制之难。在AI研发与部署之初，其潜在的公平性缺陷、系统性影响等伦理风险往往是隐蔽的、间接的，连开发者自身也难以全然预见。监管与伦理考量常因信息不足而滞后。金融行业对“速度”与“先机”的极致追求，更进一步挤压了审慎评估的空间。
　　另一方面，后期“锁入期”的路径依赖与变革之困。一旦特定的AI算法、技术架构被深度嵌入金融基础设施，并与业务流程、组织制度乃至市场生态紧密捆绑，便形成坚韧的“技术—制度复合体”。此时，即便其伦理缺陷逐渐暴露，试图修正或更替也将面临巨大的经济成本、既得利益阻力和不可预知的系统性风险。金融固有的稳定性需求与技术的“锁入”效应彼此强化，让改变变得异常艰难。
　　眼下，金融AI正处在从“可塑”走向“锁入”的十字路口。风险征兆已现，但全面固化尚未完成，这或许是我们采取行动、避免被动局面的最后一个窗口期。
　　三、风险显形：三大伦理挑战浮出水面
　　随着AI在金融领域的扎根，科林格里奇困境所预言的风险正加速从理论照进现实，集中体现为三大挑战：
　　一是算法公平性受损与金融包容性倒退。算法偏见往往不是技术的原生问题，而是社会既有偏见在数据与模型中的“镜像”与“放大”。在信贷审批中，基于历史数据的模型可能通过邮政编码、消费行为等代理变量，对少数群体或低收入者实施隐性歧视，筑起“数字红绿灯”。类似情形也可能出现在保险定价、人才招聘等场景。这不仅违背金融伦理，可能触碰法律红线，长远看更会侵蚀金融体系的普惠基石与社会公信。
　　二是系统性风险的积聚与变异。AI正在重塑金融风险的生成与传导机制：首先，模型同质化可能引发“算法羊群效应”。当众多机构采用相似的数据与模型进行决策时，市场波动极易被程序化放大，造成共振与踩踏；其次，面对历史未见的“黑天鹅”事件，AI模型可能集体失灵，反而加剧市场恐慌；最后，新型市场操纵手段涌现，如，利用AI进行“幌骗交易”、生成合成信息进行误导，这些做法更隐蔽、更高效，严重威胁市场诚信。
　　三是责任真空与市场秩序重构。当AI自主做出关键金融决策时，传统“人—责”对应的链条便开始断裂。究竟谁该为算法的错误负责？是开发者、金融机构、数据提供方，还是算法自身？这不仅是法律上的模糊地带，更动摇了权责对等的市场基础。与此同时，拥有尖端AI能力的科技巨头与传统金融机构之间，可能划出新的“数字鸿沟”，导致市场力量过度集中，影响健康竞争。
　　四、超越困境：构建敏捷、协同、前瞻的治理生态
　　《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调，需深入研究人工智能对伦理规范的深层影响，探索智能向善的理论与实践路径。要避免坠入科林格里奇预言的被动“锁入”状态，就必须在这场技术与社会伦理的赛跑中抢占先机。这需要一个多层次、动态适应、贯穿技术全生命周期的治理框架：
　　一是推动技术创新与伦理设计的前置融合。在模型开发阶段，就应植入“负责任创新”与“伦理设计”理念。具体可包括：研发应用“公平性机器学习”工具，对模型偏见进行检测与校正；探索“可解释AI”技术，让关键金融决策逻辑变得可理解、可追溯；开展压力测试与反事实推演，评估模型在极端情景下的稳健性。金融机构与科技公司可设立伦理审查委员会，使伦理评估成为产品研发的必经环节。
　　二是发展敏捷监管与“监管沙盒”的创新实践。监管模式需从传统“命令—控制”型转向更具弹性和实验性的“敏捷监管”。一方面，借助“监管科技”提升对算法活动的实时监测、分析与预警能力；另一方面，善用“监管沙盒”，在安全空间内测试创新产品，允许监管与技术在互动中共同进化。还应探索适应AI特性的问责机制，厘清“算法影响者”责任，建立以结果为导向的追责体系。
　　三是促进行业共治与生态韧性培育。行业协会应牵头制定金融AI伦理准则与最佳实践，推动算法备案、信息披露等行业标准建设。金融机构之间可建立风险信息共享机制，共同应对新型算法攻击与市场操纵。尤为关键的是，持续投入“人的能力”建设，培养兼具金融素养、AI知识与伦理意识的复合型人才，确保人类在关键决策中保有必要的监督与最终裁量权。
　　四是拓宽公众参与与国际协作渠道。通过透明沟通与社会教育，提升公众对金融AI的认知与监督能力。在国际层面，积极推动主要经济体在AI监管原则、跨境数据治理、算法滥用防范等领域的对话协作，避免“监管套利”与风险跨境蔓延。
　　结语：在技术奔腾的河流中嵌入伦理河床
　　人工智能为金融业开启了新的可能性，但其伦理风险亦如悬顶之剑，警示我们不可迷失于纯粹的技术乐观。科林格里奇困境提醒我们，行动的时机稍纵即逝。眼下并非要阻挡创新的浪潮，而是要在浪潮形成之初，就为其规划河床——让责任的基因深植于技术进步的脉搏之中。
　　这需要技术开发者、金融机构、监管者、学界与公众等共同携手，展开一场持续而深入的对话与协作。金融的本质，始终是信任与风险的永恒平衡。当算法日益成为构建金融世界的重要力量时，守护这份平衡，确保技术革新真正服务于人的福祉与系统稳定，是我们这一代必须承担的使命。唯有如此，我们才能不仅乘上AI的浪潮，更有能力指引其方向，最终抵达一个更高效、更公平、也更坚韧的金融未来。
　　作者：杨再峰（梧州学院）