目前,人工智能伦理在许多情况下都遭遇到挑战。在人工智能领域,“伦理嵌入”缺乏强化机制,偏离各种道德准则并不会对利益相关者带来严重后果。在理论上,人工智能技术在隐私保护、反歧视、安全性、善意、可解释性等伦理学范畴与人工智能系统的研究、开发和应用密切相关,但在伦理准则中没有或很少提及。而在实践中,人工智能伦理通常被认为是无关紧要的、过剩的或某种技术问题的“附加”,特别是在人工智能设计领域,研发主体的责任缺失尤其突出,经济激励很容易压倒对道德原则和价值观的承诺。人工智能伦理的这些现状可能会带来恶意使用人工智能、机器意识、社交网站上的人工智能排名和过滤系统降低社会凝聚力、人工智能系统的政治滥用、人工智能社区的多元化、算法与人类决策程序之间的权重等诸多难题与困境。基于此,本文对人工智能相关伦理准则的制定情况进行了阐述与分析,以及思考是否有可能通过使用旨在帮助人工智能开发人员、工程师和设计人员将原则转化为实践的工具和方法来缩小人工智能伦理的“是什么”和“怎么办”之间的差距,为此分析了是否有可能通过学习已有的方法和工具来使他们不仅知道做什么或不做什么,而且还能够知道通过采用伦理的视角如何做或如何避免去做。虽然发现有许多工具和方法可以帮助人工智能从业者在设计工作中进行由伦理向技术的转化,但也同时发现,绝大多数这些工具在可用性方面受到了严重限制。目前来看,这类封闭的方法在当下暂时是收效甚微的,而学界对此内容的相关研究也难以产生实质性的进展。基于上述背景,相关的方法论研究应该将以下几点作为未来工作的重点:第一,人工智能的设计工作即便在具备技术指导的条件下,其伦理规范也难以嵌入到算法设计的过程中,那么毫无疑问整个支持伦理规范的设计就需要进行行之有效的路径选择。第二,人工智能相关的伦理学教育虽然已经初见成效,但也同样急需探寻科学的方法手段以达到在人工智能设计领域发挥决定性的作用。第三,也是本文所关注和试图解决的重点,即探讨即使技术设计的伦理准则和技术的转译工具存在一定的局限性,但在人工智能设计中却仍然需要它们来发挥作用的理由,以及思考通过提供被称为“伦理即服务”的概念的理论基础,潜在地克服这些局限性的具体方法。