信任要务5.0：依托实用型 AI 保障构建政府公信力 (2026)

核心观点： 各国政府已建立AI治理和保障框架，但实践中仍面临诸多挑战，导致低风险应用受阻，复杂问题未解决。

关键问题：

• 流程碎片化： 多个团队重复索取证据，审批流程复杂，导致延误和资源浪费。
• 框架滞后： 现有框架多针对早期AI模型，难以适应GenAI和自主AI的快速发展。
• 风险分类模糊： 风险阈值不明确，导致低风险应用过度监管，复杂问题未解决。
• 角色职责不清： AI负责人角色定义模糊，缺乏明确职责和决策权。
• 供应商协作困难： 框架设计未考虑平台化和共享责任模式，导致与供应商协作困难。

改进建议：

• 简化风险分类： 建立更清晰的低、中、高风险分类标准，并提供实际案例参考。
• 生命周期管理： 将保障纳入AI应用的全生命周期，进行分阶段评估和监控。
• 整合审批流程： 建立清晰的审批流程，减少重复工作，提高效率。
• 可重用文档： 创建标准化的文档模板，减少重复工作，提高效率。
• 明确角色职责： 明确AI负责人的职责和决策权，建立清晰的决策路径。
• 差异化保障方式： 针对不同类型的AI应用，建立差异化的保障方式。
• 自主AI治理： 针对自主AI，建立明确的授权、监督和问责机制。
• 提升技术能力： 建立AI安全 институты 和技术保障中心，提升政府部门的AI素养和技术能力。
• 衡量价值和风险： 建立评估体系，衡量AI应用的价值和风险管理效果。

研究结论： 政府应优化现有AI保障框架，使其更实用、更适应AI技术的快速发展，从而在管理风险的同时，最大限度地发挥AI的公共价值，并赢得公众信任。