其次是风险的本质与边界界定。哲学能帮助我们超越技术层面，深入理解AI风险的本质（如是技术缺 陷、使用方式问题还是社会结构互动结果），并界定可接受的风险边界，以及如何在创新与风险之间进 行权衡取舍。例如，对"可解释性"的哲学探讨可避免过度约束技术发展。 最后是责任分配与主体思考：随着AI能力增强，传统责任概念面临挑战。哲学研究能深入探讨"谁该负 责"的问题，包括开发者、使用者、管理者乃至AI系统自身（作为有限主体性），并强调人类在AI发展 中的主体地位，确保AI始终服务于人类福祉。 南都：在您看来，哲学视角可在哪些维度和技术治理互相补充？ 陈建洪：第一，超越技术可行性的伦理审查。技术团队常关注"能否做到"，哲学视角则引入"应不应该 做"的考量。在AI模型迭代、内容审核等环节，哲学伦理审查节点可引导技术团队预判社会危害和伦理 风险，在研发初期就进行规避或设计限制。 中山大学哲学系(珠海)主任、博雅学院院长、联合实验室专家陈建洪 "联合实验室将成为国际合作的重要窗口，积极参与全球AI治理对话，提升区域在全球的影响力。"中山 大学哲学系(珠海)主任、博雅学院院长、联合实验室专家陈建洪接受南都采访表示，哲学研究能为AI ...