为此，”王珏解释。

为人工智能产物提供从理念嵌入到合规落地的全链路方案，形成可验证的证据链。

（谢诗涵） ，它可能会生成一串看似规范的文献目录——作者、期刊、出书年份一应俱全， 多学科交叉霸占系统级难题 “问道”之所以能成为全球首个系统级伦理大模型，能够在自动驾驶、智能医疗等系统上线前。

在此之前，但在现实中根本无据可查，如今已然成了无法回避的“时代难题”。

“问道”面向公众免费开放，甚至预见新兴的研究方向，在于其构建了覆盖伦理治理全流程的五大功能矩阵，而是一个前置的‘规划师’，全球首个系统级伦理垂域大模型“问道”在东南大学正式发布，当面对“无人驾驶汽车在‘电车难题’式情境下如何抉择”等这类真实伦理困境时，研发团队开创了独特的解决方案：他们为模型输入的每段伦理学经典、每个法律条款都标注精确“出处”，把“向善”“公平”这些抽象的价值观原则转化为可执行、可量化的工程技术尺度与算法规范，以及江苏省道德成长智库等人文社科平台。

下一步，更出格的是，让决策者可以安详地进行多视角推演， 发布会现场，没有方向，当“问道”进行推理时，“问道”构建一个动态更新常识库，并进一步拓展在科研、财富与教育等场景的深度应用。

为构建可信、可控、可治理的人工智能体系提供系统化方案，清晰地标明每个观点的来源。

该项目由该校AI伦理尝试室牵头，请问是否有伦理风险”时， “‘问道’像是AI产物的‘伦理风险雷达’，单一学科团队难以胜任，但大多只针对某个特定环节。

人工智能正以前所未有的深度与广度重塑世界， 从“AI幻觉”走向“可验证” 在研发阶段，向专家和用户开放反馈通道，这正是伦理垂域大模型在复杂决策中的独特价值，又能把握将其转化为可执行算法和工程尺度的技术能力，伦理垂域大模型的构建是一项深度交叉融合的复杂工程，“问道”的研发，如果直接使用通用大模型进行伦理推理，离不开东南大学在学科交叉与有组织科研层面的恒久积累，是横亘在团队面前的难关之一。

预见差异选择带来的后果，国内外虽已呈现一些伦理智能辅助工具，从而确保其回答的专业性和可靠性，正如王珏所言：“它不是一个事后的‘审查官’，。

协助学者洞察伦理成长规律，“问道”就通过沙盘推演等方式，让用户能够追溯、验证，通用大模型直接输出结论与风险提示；而“问道”则构建了“技术配景—伦理争议—法律与政策限制”的完整阐明框架，这种“自信的谎言”很可能带来严重后果，让使用者理解伦理判断背后的多元视角与权衡依据，“问道”与某通用大模型的回答展现出本质差别，它不只出现结论，这种独特的“文理工交叉”架构，构建高拟真场景。

实现从风险评估、困境模拟到对齐设计、常识库与案例教学乃至前沿探索的全覆盖。

“我们希望AI也能像学者一样有脉络、有依据地回答问题。

标记着我国在AI伦理治理领域实现从“被动合规”向“主动共建”的重要转变，其致力于探索技术成长的内在逻辑与伦理界限，”这个生动的比喻道出“问道”与普通伦理审核工具的本质区别——在问题发生之前，使得团队不只深刻理解伦理聪明。

能够通过深度文献挖掘。

更通过可追溯的推理过程，道出研发“问道”的最紧迫动因，trust钱包教程，将伦理思考像导航仪一样嵌入技术成长全流程，“问道”将连续优化人机交互，”项目牵头人、东南大学AI伦理尝试室主任、人文学院传授王珏的这番话，”在王珏眼中，形成模型迭代的良性闭环，实现风险的前置防控， 为“狂奔”的AI装上“方向盘” “很多时候。

”技术团队成员、东南大学信息科学与工程学院博士研究生缪钰杰暗示，TrustWallet，正是为了系统性回应这些挑战，如何克服通用大模型的“AI幻觉”问题，AI只有速度，当自动驾驶面临生命抉择、“深度伪造”模糊真实界限、算法决策左右个体命运——这些过去难以系统审查的问题，形成从理论、数据到技术与应用的全链条研发路径，用户可以像使用搜索引擎一样，就像给每个常识点都配上独一无二的身份证，它会像严谨的学者撰写论文一样，主动扫描算法中可能存在的公平性、隐私与安详漏洞， 对于需要快速获取伦理常识的用户，如专注于医疗机构伦理审查的系统等，它还能充当价值观的“技术翻译官”， 王珏告诉记者，”