AI 评标系统的 伦理困境与风险防控： 当算法成为“评标专家”

张玥在数字化时代，企业等招投标领域正积极引入人工智能（AI）技术，致力于革新传统评标模式，提升工作效率，减少人为干预，以构建更公平、公正、公开的评标环境。AI评标系统依托大数据、机器学习、自然语言处理等技术，可快速分析海量投标文件，精准提取关键信息，并依据预设算法生成评分，大幅缩短评标周期，增强评标结果的一致性。然而，随着应用的深入，AI评标系统技术优势背后的伦理隐患逐渐凸显，引发了业界与学界的广泛关注。一、AI评标系统的伦理困境1.数据偏见：决策不公的潜在风险AI评标系统的决策以大量历史数据为基础，但这些数据并非完全客观中立。过往招投标活动中，受地域保护、行业偏好、人情关系等因素影响，中标结果可能存在偏差。从地域维度看，部分地区为扶持本地企业，在基础设施建设项目招标中设置隐性门槛，如要求投标企业具备特定区域施工经验、优先考虑本地纳税记录等，导致本地企业中标率偏高。此类不均衡数据被纳入AI评标系统训练集后，系统会将带有偏见的“经验”固化为评分规则，评估外地企业投标时，即便其技术方案、报价更具优势，也可能因数据偏见获得较低分数，使外地优质企业错失公平竞争机会，阻碍市场自由流通与充分竞争。从行业发展角度分析，一些新兴技术企业因行业发展时间短，缺乏足够业绩数据积累。以人工智能安防领域为例，初创企业虽掌握前沿算法技术，但受成立时间限制，未参与大型项目实践。若AI系统过度依赖历史业绩指标，会对这类创新型企业形成歧视，不利于行业技术创新与转型升级。此外，数据采集过程中的样本偏差也不容忽视，若数据集中多为国有企业投标数据，民营企业样本占比过低，AI系统评分时可能无意识倾向于国有企业，加剧市场主体间的不平等竞争。2.算法黑箱：透明度与可解释性不足当前主流的AI评标系统多采用深度学习等复杂算法模型，内部决策过程犹如“黑箱”。系统对投标文件评分时，投标方难以知晓具体评分依据与扣分原因。例如，某企业参与智慧城市建设项目投标时，AI评标系统对其技术方案给出较低分数，在企业质疑后，平台无法清晰解释评分逻辑，仅以算法复杂、涉及商业机密为由拒绝披露。这种情况并非个例，实际招投标场景中，部分AI系统通过神经网络对上万条数据特征进行非线性计算，最终输出评分结果，过程涉及数百万次参数调整，即便开发者也难以完全拆解每个决策步骤。这种不透明性不仅违背招投标活动应有的程序正义原则，还阻碍投标方申诉救济渠道。根据《中华人民共和国招标投标法实施条例》，投标人有权对评标结果提出异议，但面对“算法黑箱”，企业无法获取具体评分依据，难以有效举证，导致异议流于形式。长期来看，这易引发对评标结果公正性的信任危机，削弱市场主体对AI评标系统的认可度。更严重的是，缺乏可解释性的算法可能隐藏歧视性逻辑，如对特定地区、特定规模企业的隐性偏见，而这些问题因技术壁垒难以被发现和纠正。3.权责界定模糊：问责机制缺失传统评标模式下，专家对评标结果签字负责，责任主体明确。但AI评标体系涉及数据收集者、算法开发者、系统运维者等多个主体，一旦出现评标失误，如误判投标文件合规性、未能识别围标串标行为等，责任划分极为困难。以某交通工程招标项目为例，AI评标系统未能检测出投标企业间的关联关系，导致围标企业中标，项目实施过程中出现严重质量问题。事后调查发现，数据收集者提供的数据不完整，未涵盖企业股权变更、实际控制人关联等关键信息；算法开发者设计的识别算法存在漏洞，无法有效识别复杂关联交易模式；系统运维方未及时更新数据与优化算法，导致旧有漏洞持续存在。然而，现行法律体系尚未针对AI评标建立明确的责任认定规则。在《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国数据安全法》等相关法律中，对于算法应用的责任界定多为原则性规定，缺乏可操作性细则。各方主体常以“数据使用协议未明确责任”“算法设计符合行业标准”“运维操作无违规记录”等理由相互推诿，监管部门难以依据现有法律制度追究责任，使得问责机制形同虚设，无法对AI评标系统形成有效约束。这种权责不清的局面，不仅损害了招投标活动的严肃性，还让违法违规者有机可乘，破坏市场信用体系建设。4.技术垄断：市场公平的威胁少数掌握核心AI技术与海量数据资源的企业，在AI评标市场中占据主导地位，可能通过技术专利壁垒、数据封锁等手段形成技术垄断。例如，部分地区的公共资源交易平台强制要求使用特定企业开发的AI评标系统，该系统在评分标准设定、数据处理方式上可能暗中偏向与开发企业有利益关联的投标方。一些技术企业通过将商业利益诉求嵌入算法参数，抬高关联企业的技术评分权重，降低竞争对手的价格优势得分。此外，技术垄断企业还可能通过抬高系统使用价格，增加中小企业参与招投标的成本，挤压其市场空间。在某些省市的政府采购项目中，AI评标系统的年费高达数百万元，且需额外支付数据接口调用费、算法升级费等隐性成本，使得资金实力较弱的中小企业望而却步。这种行为不仅违背了招投标制度促进市场公平的初衷，还可能导致市场创新活力下降，形成“强者恒强，弱者愈弱”的马太效应。同时，技术垄断还可能引发数据安全风险。若掌握核心技术的企业滥用用户数据，将投标企业的商业秘密泄露给竞争对手，整个招投标市场的信任基础将遭受毁灭性打击。二、AI评标系统的风险防控策略1.技术层面：构建透明、公平的算法体系开发可解释性AI算法是破解算法黑箱问题的关键。为此，可通过引入可视化技术、决策树分析等方法，将AI评标系统的评分过程与决策逻辑以直观易懂的方式呈现给用户。这一举措能有效打破技术壁垒，让非专业人员也能清晰理解评标机制。具体而言，在评标报告中可运用热力图展示各评分项的权重分布，通过决策树图形化呈现算法的决策路径，同时详细列出每个评分项的得分依据、算法考虑的关键因素以及与历史数据的对比情况，帮助投标方清晰知晓自身优势与不足，从而增强评标结果的公信力。与此同时，在数据处理环节需采用数据清洗、平衡采样等技术，去除数据中的噪声与偏见，确保用于训练AI系统的数据客观公正。例如，可针对不同地区、不同规模企业的历史数据进行均衡化处理，避免因数据分布不均导致的评分偏差。此外，还应建立动态数据监测机制，运用异常值检测算法实时监控数据质量，一旦发现数据异常立即触发人工复核流程。通过结合联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现跨机构数据协同训练，进一步提升模型的泛化能力，从源头上保障AI评标系统的公平性。2.制度层面：完善监管与责任追究机制政府监管部门应率先制定针对AI评标系统的专项法规与行业标准，明确其从开发、应用到维护的全流程规范要求。这是保障AI评标系统合法合规运行的重要前提，也是维护招投标市场秩序的制度基础。具体包括建立分级分类的AI评标系统备案审查制度：对于基础型评标系统，要求开发者在投入使用前提交算法原理、数据来源、测试报告等详细资料，经审查合格后方可上线；对于复杂型智能评标系统，除常规材料外，还需额外提供算法可解释性验证报告、压力测试数据以及第三方安全评估证明。在此基础上，需构建严格的责任追究机制，一旦出现评标失误或违规行为，依据法规明确各主体责任。通过建立“算法审计—责任追溯—联合惩戒”三位一体的监管体系，对数据造假、算法恶意篡改等行为依法追究相关企业与个人的法律责任。例如，可设立专门的AI评标投诉处理机构，畅通投标方申诉渠道，并运用区块链技术对投诉、调查、处理全流程进行存证，确保过程可追溯。对于投诉案件，应组建由技术专家、法律人士、行业代表构成的联合调查组；若查证存在责任主体过错，将给予相应行政处罚，并要求涉事主体对受损方进行赔偿，以此强化对AI评标系统各参与方的制度约束。3.文化层面：培育技术伦理意识与行业自律在AI技术研发与应用领域，需首先强化从业者的技术伦理教育，将公平、公正、透明等价值观深度融入人才培养体系。一方面，高校与职业培训机构应在相关专业课程中增设AI伦理课程，采用案例研讨、情景模拟等教学方式，培养学生在技术开发中对伦理问题的敏感度与判断力；另一方面，应建立“产学研”协同的伦理培训机制，邀请行业专家参与课程设计，定期组织学生到企业开展伦理实践学习。对于参与招投标活动的各方主体，行业协会则应发挥积极引导作用，制定行业自律准则，倡导企业遵守公平竞争原则，自觉抵制利用AI技术操纵评标结果、实施技术垄断等行为。通过定期举办行业研讨会、发布合规经营案例等方式，营造健康的行业文化氛围。其次，建立行业伦理红黑榜制度，对践行伦理规范的企业给予表彰，对违规企业进行公示与惩戒。最后，推动企业建立内部伦理审查委员会，对AI评标系统的开发、应用进行全周期伦理评估，促使企业在追求技术创新与经济效益的同时，不忘履行社会责任，维护招投标市场的伦理秩序。三、结论AI评标系统作为招投标领域的创新应用，为提升评标效率、优化资源配置带来了机遇，但其中潜藏的伦理风险不容忽视。通过从技术、制度、文化多维度构建风险防控体系，能够有效规范AI评标系统的应用，确保其在伦理边界内运行。未来，随着技术的不断发展与完善，AI评标系统有望在保障公平竞争的基础上，进一步提升招投标活动的智能化水平，为市场主体提供更加高效、公正的服务，推动招投标行业持续健康发展。（作者单位：河南财政金融学院）