人工智能评标中的算法伦理挑战集中体现在技术应用与制度目标的张力上。
当算法深度介入评标决策时，其固有的技术特性可能引发多重伦理困境。数据偏见是首要难题，AI评标系统依赖历史数据进行训练，但过往中标案例中可能存在地域保护、行业偏好等隐性歧视，导致算法延续甚至放大这些偏见。某地铁项目评标中，AI系统因历史数据中隧道方案多采用低价策略，将创新性微震监测技术方案误判为"报价过高"而降低评分，反映出数据偏见对技术创新的压制。更隐蔽的是算法黑箱问题，当前深度学习模型的决策过程缺乏可解释性，评标结果生成逻辑难以追溯。当投标方质疑AI评分时，平台常以"商业机密"为由拒绝披露算法细节，使申诉救济形同虚设，违背程序正义原则。
权责界定模糊构成另一重挑战。传统评标中专家需对评分结果签字担责，而AI系统的决策链条涉及数据训练方、算法开发方、平台运营方等多主体，出现错误时责任划分困难。苏州工业园区某项目AI评标系统因未识别关联企业围标行为导致流标，但监管部门最终难以追究任何主体责任，暴露出算法问责机制缺失。更深层的矛盾在于价值判断的机械化，评标本需综合考量技术创新、履约风险等复杂因素，但算法为追求量化评估，常将施工组织方案等主观内容强行拆解为格式规范度、关键词密度等表面指标，导致"技术方案越严谨得分越低"的悖论。
技术垄断风险也不容忽视。少数头部企业掌握核心算法和数据资源，可能通过设定技术壁垒形成评标生态的隐性控制。某省公共资源交易平台强制使用特定AI评标系统，其内置的供应商信用评分模型明显倾向本地企业，变相架空"公开公平"原则。更严峻的是，算法可能成为权力干预的新通道。虽然AI评标旨在杜绝人情标，但操作者仍可通过调整权重参数、筛选训练数据等方式间接操控结果，且此类行为比传统干预更具隐蔽性。
应对这些挑战需构建技术治理的闭环体系。在算法设计阶段嵌入伦理审查，通过对抗性测试暴露潜在偏见；在应用层面建立算法备案制度，要求运营方公开评分维度的权重逻辑；在监管环节引入"沙盒机制"，对AI评标结果与人工评标结果进行持续比对校准。房县试点的"AI初步筛查+专家重点复核"模式证明，保留人类在模糊决策中的最终裁量权，是实现技术工具性与价值性平衡的有效路径。只有当算法从"决策主体"回归"辅助工具"本位，才能真正赋能而非异化评标制度的公平内核。
