人工智能之治理与风险：应对挑战，迈向可持续未来

一、人工智能的风险认知

1. 内生安全风险：AI 系统可能存在鲁棒性不足、不可解释性等问题。例如，复杂的深度学习模型常被称为“算法黑箱”，其决策过程难以被理解和解释，这给监督和问责带来巨大挑战。此外，模型还可能遭受对抗性攻击，如通过输入扰动生成错误结果，或面临核心参数被窃取、篡改的风险，进而导致知识产权损失和市场竞争秩序破坏。
2. 衍生安全风险：在应用层面，AI 可能对个人隐私、组织财产、社会公平和国家安全构成威胁。比如，不当使用 AI 技术可能加剧信息泄露风险，引发法律纠纷，甚至被用于犯罪活动。2024年2月，香港发生一起利用AI深度伪造技术的诈骗案，涉案金额高达2亿港元。在社会层面，AI 生成的虚假信息和有害内容可能扰乱舆论秩序、破坏公众信任、威胁社会稳定，甚至被用于干涉他国内政。同时，AI 的广泛应用可能引发就业结构深度调整，对社会公平和可持续发展产生深远影响。

二、全球人工智能治理实践

1. 国际组织的推动：联合国组建了“人工智能高级别咨询机构”，发布了《治理人工智能，助力造福人类》中期报告等文件，旨在构建全球性治理框架。《全球人工智能治理倡议》强调人工智能治理攸关全人类命运，是世界各国的共同课题。《布莱切利宣言》和《首尔宣言》则分别关注人工智能安全风险的全球共性问题以及其可能被跨国犯罪集团利用的风险，呼吁在更广泛的全球背景下审视人工智能的潜在影响。
2. 不同国家和地区的策略：美国倾向于采用柔性、自愿和分散的治理方式，侧重产业促进，企业在此过程中具有较大影响力。欧盟则强调刚性和严格性，通过统一立法和建立监管机构，严格把控伦理和安全标准。中国已初步形成了以人为本的治理理念、多层次治理规则体系（涵盖法律、部门规章和行业规范）以及多元化的治理模式（包括政策引导、行业自律、公众监督和国际合作），并积极向全球输出治理方案。

三、人工智能风险治理框架

1. 风险识别：从AI技术自身和衍生应用两个维度着手，借助动态监测和多方协作，及时发现数据质量、算法模型、软件安全等问题。
2. 风险评估：通过对风险进行量化评估和优先级划分，合理配置资源。同时，根据技术迭代和社会变化动态调整评估结果。
3. 风险应对：依据风险优先级制定定制化应对方案，并持续优化治理措施。框架还明确了技术与应用提供方在研发、部署和应用各环节的责任，强调多利益攸关方的合作与信息共享，以提升行业整体风险治理能力。

四、人工智能伦理风险与治理优化路径

1. 风险类型：人工智能伦理风险主要包括侵权性（侵犯个人隐私、生命健康权、知识产权等）、歧视性（对特定群体的不公平决策）、社会性（不良信息传播、技术漏洞引发问题）、责任性（AI“主体”身份认同和责任界定难题）以及失控性（AI行为超出人类控制）风险。这些风险源于技术特性（如数据收集过度、算法“黑箱”、训练数据偏见）以及规制不足。
2. 治理现状：国际组织通过发布文件、搭建平台和制定标准，推动全球人工智能伦理治理。不同国家根据自身情况采取了不同治理策略，中国则形成了多层次、多元化的治理模式，并积极输出治理方案。
3. 优化建议：治理人工智能伦理风险需多方参与、综合施策。政府应制定和完善法律法规，明确责任主体和行为规范；企业需加强自律，建立内部伦理审查机制；学术界和科研机构应深入开展伦理研究，为治理提供理论支持；公众应提高伦理素养，积极参与监督和反馈；国际社会也应加强合作，共同应对全球性挑战。

五、人工智能安全治理框架

1. 风险类型：人工智能安全风险可分为内生安全风险和应用安全风险。内生安全风险包括模型算法安全风险（如解释性差、偏见和歧视、鲁棒性弱等）、数据安全风险（如违规搜集数据、数据投毒等）以及系统安全风险（如缺陷、后门被攻击利用等）。应用安全风险则涵盖网络域安全风险（如信息内容安全风险、混淆事实和误导用户风险等）、现实域安全风险（如诱发传统经济社会安全风险、用于违法犯罪活动风险等）、认知域安全风险（如加剧“信息茧房”效应风险、用于开展认知战风险等）以及伦理域安全风险（如加剧社会歧视偏见、挑战传统社会秩序风险等）。
2. 治理建议：为应对上述风险，应实施人工智能应用分类分级管理，建立可追溯管理制度；加大安全人才培养力度；健全宣传教育、行业自律和社会监督机制；促进国际交流合作。

六、我国人工智能安全监管制度建设

1. 目标与层次：我国建立人工智能安全监管制度的目标在于控制和规避安全风险，促进其向有利于人类发展的方向前进。具体可分为五个方面：保障算法安全、算力安全、数据安全、系统安全和应用安全。
2. 具体措施：需加快建设顶层人工智能安全监管机制，包括建立国家人工智能安全监管平台和成立国家人工智能发展和安全委员会。监管平台应作为公共事业单位性质机构，研究安全风险、提出预警和防范指南、搭建交流平台；发展和安全委员会则可统筹协调人工智能的发展与安全治理工作。