Page 14 - 人工智能时代会计发展研究

人工智能时代会计发展研究
Research on the Development of Accounting in the Era of Artificial Intelligence

三、人工智能时代的会计伦理考量

会计行业在 20 世纪 80 年代开始采用人工智能技术，早期的人工智能系统，
如专家系统是由相关领域内的专家提供的丰富规则和实务知识库组成。专业人员
可以查询这些专家系统，为特定场景提供建议，在实施的最初几年，专家系统的

伦理意义并不明显。90 年代，研究者开始观察专家系统的伦理影响，包括缺乏
智力、情感和价值观方面的认知技能以及存在偏见。如今，新的人工智能系统已
经可以实现不需要人类预先填充规则和知识并提供给它们，这些系统以数据为基

础，研究输入数据，从数据中构建模型（即算法）来执行描述性和预测性任务。
下文基于未来视角从会计目的和会计关系两个层面来思考在使用人工智能时应考
虑的伦理问题。

（一）基于会计目的的伦理问题
伦理研究是多层次和多维度的，明确、审核、评议行为或实务的目的，是进
行伦理研究的重要任务之一。从会计目的和基本功能看，会计系统首先是一个信

息系统。作为业务运营的一个重要组成部分，会计信息系统由许多互相关联的要
素（人员、程序、数据、软件、硬件、控制）组成，用于识别、收集、存储、管
理和交流会计数据。这些记录和保留功能使组织能够向内外部报告数据和信息，
并控制活动（保护资产、限制行为）。从这一角度考虑，信息伦理学将为人工智

能会计伦理考量提供有力的理论支持。哲学家 Floridi 创造性地将熵作为信息系
统混乱程度的量度，信息的结构性和有序程度、信息的语义内容明确度和准确度
越高，信息的内涵和意义就越清晰，信息量也就越大。对于一个信息系统而言，

熵的增加意味着“恶”，熵的减少意味着“善”。传统的会计信息链中，由于人
类体力和脑力的限制，无法搜集并处理海量数据，使生成的会计信息具有保守和
片面的特征。信息爆炸式增长的大数据时代，非结构化数据的高应用价值提升了
社会对相关会计信息的需求，但同时也加剧了会计信息的处理难度，人工智能技

术的发展及其在会计领域的应用则改变了这一状况。自然语言处理和光学字符识
别等技术可以对业务信息进行自动搜集，机器人流程自动化等技术可以对多源异
构数据进行批量处理。具有高速运算和永久记忆能力的人工智能系统能够代替人

类分析和处理多元的、大规模的数据集，生成并对外传递的多样化、多维度的会
计信息为信息使用者的决策提供了更多支持。这在很大程度上降低了信息的不确

·6·