摘要：人工智能的关键特征是采取最优行动,而该特征会直接导致人工智能难预知性和风险性的属性,进而使其社会负面影响呈现出早期难预测和后期难控制的特点,此称为人工智能的科林格里奇困境。而单一的技术向度解决科林格里奇困境对人工智能技术的特性提出了严苛要求,导致其适用范围的局限性。鉴于此,我们引入了现代伦理方法:预知性技术伦理（ATE）,并用行动者网络理论对其责任分配问题进行了补充。在技术设计阶段渗透价值并映照社会行动者网络以解决人工智能社会后果在前期难预测、后果难纠正的问题,进而达到消解人工智能科林格里奇困境的目标。