人工智能之安全与治理：技术演进下的全球共识与实践路径
一、人工智能安全与治理的核心价值
人工智能（AI）技术的快速发展正在深刻改变社会运行模式，但其安全风险与治理挑战也日益凸显。从生成式AI的深度伪造到大模型的失控风险，人工智能的安全问题已从技术层面延伸至伦理、法律与全球协作领域。安全与治理不仅是技术发展的底线，更是实现AI“以人为本”目标的关键。通过构建科学的治理框架与技术防护体系，既能释放AI的创新潜力，又能规避潜在风险，推动技术向善发展。
二、人工智能安全风险的多维挑战
1、技术内生风险
人工智能系统依赖复杂算法与海量数据，其安全性受模型漏洞、数据偏见、算法不可解释性等因素影响。例如，训练数据中的虚假信息可能导致模型输出违法或有害内容，而“投毒攻击”则通过篡改训练数据破坏模型可靠性。此外，通用人工智能（AGI）的潜在失控风险成为全球关注焦点，如杰弗里·辛顿等专家多次警示AI可能脱离人类控制。
2、应用场景风险
在现实域，AI被用于自动驾驶、医疗诊断等领域时，需确保决策透明性与可追溯性；在网络域，深度伪造与虚假信息传播威胁认知安全；在伦理域，隐私侵犯、算法歧视等问题引发社会争议。例如，OpenAI等企业放宽生成内容限制后，AI生成暴力或色情内容的风险显著上升。
3、系统性安全威胁
随着AI嵌入智慧城市、工业控制等关键基础设施，一旦模型被攻击，可能引发连锁反应。奇安信孙健指出，攻击者可利用AI实施“饱和式攻击”，甚至通过漏洞操控社会系统，导致灾难性后果。
三、人工智能治理的实践框架
1、技术治理：构建安全可控的AI系统
- 算法透明化：推动可解释性研究，确保AI决策过程可追溯。例如，中国《人工智能安全治理框架》要求完善数据共享标准，强化算法审查机制。
- 数据安全防护：通过加密技术、访问控制等手段保护训练数据与用户隐私，防范数据泄露与投毒攻击。
- 模型可信验证：建立模型风险评估体系，对大模型进行合规性测试，确保其在部署前具备抗攻击能力。
2、法律与标准建设
- 强制性标准落地：中国《标识标准》作为首部AI安全强制性国标，要求服务提供者必须遵守标识技术规范，构建全链条监管闭环。
- 国际协作机制：2025年世界人工智能大会提出建立类似国际原子能机构的治理框架，推动全球统一标准制定。国际标准化组织（ISO）等机构亦强调包容普惠的AI标准体系建设，助力发展中国家参与治理。
3、伦理与社会责任
- 伦理规范落地：中国《新一代人工智能伦理规范》明确“促进公平公正”“保护隐私安全”等原则，要求AI研发与应用活动遵循人类共同价值观。
- 企业自律承诺：《中国人工智能安全承诺框架》倡议产业界通过技术验证与信息披露，推动AI向善发展，接受社会监督。
四、全球治理的合作路径
1、跨国政策协同
各国需在尊重主权的基础上，加强AI安全治理经验分享。例如，《人工智能全球治理行动计划》呼吁通过数字基础设施共建、技术壁垒消除等方式，推动AI包容普惠发展。
2、 开源生态与技术共享
开源社区可降低技术门槛，促进非敏感资源开放流动。但需同步完善合规体系，明确技术安全准则，避免开源平台成为恶意攻击的温床。
3、 公众参与与教育普及
通过线上线下平台提升公众对AI风险的认知，鼓励多方参与治理。例如，搭建用户反馈机制，及时识别并纠正AI系统的伦理偏差。
五、未来趋势与应对策略
1、技术驱动的主动防御
AI安全技术将向自动化方向演进，如利用AI监测AI，实时识别异常行为并触发应急响应。
2、存在性风险的前瞻研究
针对AGI可能带来的生存威胁，需提前布局基础理论研究，探索可控的通用智能路径。
3、 治理框架的动态优化
伴随技术迭代，治理政策需保持敏捷性。例如，动态调整风险分级分类标准，适应AI应用场景的快速扩展。
结语
人工智能的安全与治理是一项长期且复杂的系统工程，需技术、法律、伦理与国际合作的多维协同。通过构建以“安全可控”为核心的治理框架，推动全球共识与技术创新并行，方能实现AI技术的可持续发展，为人类社会创造更大福祉。
