人工智能无法像人类一样进行伦理推理，因为它缺乏对道德、情境的固有理解，也无法权衡抽象价值。当前的人工智能系统，包括大型语言模型 (LLM) 和决策算法，都是基于数据中的模式、预定义的规则或优化目标运行的。例如，一辆自动驾驶汽车可能会根据编程的安全协议优先避免碰撞，但它并不能“理解”在两种有害结果之间进行选择的伦理含义。这些系统通过统计关联或逻辑运算处理输入并生成输出，而不是通过道德审议。
一个主要限制是人工智能无法处理需要细微判断的新颖伦理困境。例如，一个人工智能医疗分诊系统可能会根据历史数据得出的生存概率来确定患者的优先级，但它无法考虑患者在社区中的作用或个人价值观等复杂因素。同样，用于招聘的人工智能可能会无意中复制训练数据中的偏见，即使开发者试图过滤这些偏见。虽然公平约束或偏见缓解算法等技术可以减少损害，但它们并不等同于伦理推理——它们是为满足预定义指标而进行的数学调整。如果没有明确的人类指导，人工智能无法解决相互冲突的伦理原则之间的矛盾，例如在监控系统中平衡隐私与公共安全。
开发者可以通过编码规则（例如，“最小化伤害”）或在伦理框架上训练模型来构建模拟伦理推理的系统，但这些方法存在权衡。例如，一个被编程为拒绝有害请求的聊天机器人可能会由于僵化的过滤器而过度阻止合法查询。像 IBM 的“AI 伦理指南”或谷歌的“负责任的 AI 实践”这样的合作努力为将系统与人类价值观对齐提供了模板，但实施仍然依赖于开发者对这些标准的解释和应用。归根结底，AI 的“伦理”行为反映的是人类的设计选择，而不是自主推理。开发者必须积极监督这些系统，测试意料之外的后果，并整合反馈循环以适应现实世界的伦理复杂性。