对于科技行业而言，科技伦理已是“必选项”和“必答题”。科技伦理被写入了十九届四中全会《决定》和《十四五规划和2035年远景目标纲要》，上升到了国家顶层政策设计。在监管层面，互联网监管聚焦人工智能算法应用，算法滥用、算法推荐的治理被提上日程，《数据安全法》要求数据活动和数据新技术应当“符合社会公德和伦理”。
科技伦理是科技活动必须遵守的价值准则，科技公司需要践行科技伦理。今年5月，在旷视科技IPO过程中，上交所首次对科技伦理进行了问询，要求旷视披露公司在人工智能伦理方面的组织架构、核心原则、内部控制及执行情况。今年7月28日，科技部发布《关于加强科技伦理治理的指导意见（征求意见稿）》，明确了伦理先行、敏捷治理等基本要求，并提出了五项科技伦理原则，同时要求企业根据实际情况建立科技伦理（审查）委员会，并要求“从事生命科学、医学、人工智能等科技活动的机构，研究内容涉及科技伦理敏感领域的，应设立科技伦理（审查）委员会”，此外还要求对科技人员加强科技伦理培训。《深圳经济特区人工智能产业促进条例（草案）》要求人工智能企业“设立伦理风险岗位”，“履行伦理审查和风险评估职责”。
可信的（trustworthy）、负责任的（responsible）、以人为本（human-centric）的人工智能已是AI领域的主旋律。然而，过去几年这一领域的主要进展停留在提出、建立AI伦理原则及相关框架，较少关注如何将这些原则转化为AI领域的技术实践。据不完全统计，全球关于人工智能原则的文件超过百份。将伦理原则付诸实践才能产生现实的价值。当前，各界已在探索将伦理原则翻译为实践的机制、做法、工具等，让人工智能原则操作化、落地化，真正融入、嵌入人工智能研发流程与业务应用。这些机制包括伦理审查委员会、伦理标准与认证、关于算法透明和伦理检查的最佳实践做法、技术工具等等，大都处于前期的摸索阶段。但这些实践具有一定的局限性，受限于成本、效率等因素，难以对AI领域产生规模化影响。借鉴互联网领域中的SaaS概念，以伦理工具方式展现的伦理即服务（ethics as a service）这一全新的理念开始得到重视，推动AI伦理产业化发展，让可信AI的普惠化成为可能。
国外科技公司成立的科技伦理相关组织情况：

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