人工智能安全治理研究报告——推进人工智能安全治理产业实践框架

一、人工智能安全治理概述

• 宏观规范要求迈向务实新阶段：全球人工智能安全治理逐步迈向体系化、实操化阶段，从宏观风险关注具象化至产业发展中的安全风险，从原则性探讨转向监管落地方法与评估框架构建。
• 技术应用发展凸显风险新态势：人工智能技术应用的安全风险突破了传统安全边界，呈现风险形态层出不穷、风险识别难度高、大模型能力边界不明且快速迭代等特征。
• 产业实践需要安全治理新框架：产业界亟需一个全局性、系统化的行动框架作为指引，本报告提出“两横三纵”的人工智能安全治理产业实践框架。

二、全球人工智能安全治理现状

• 国际合作层面：主要国际组织加速推进治理规则完善，各国多措并举务实行动，产业界、学术界积极开展二轨对话，凝聚安全治理共识。
• 监管政策层面：欧盟坚持立法框架下监管模式，美国延续谨慎立法态度，英国以创新驱动与安全治理双轨并行，新加坡建立技术自律的轻触式监管模式，我国围绕顶层设计实施配套行动。
• 产业实践层面：产业界积极形成自律共识，构筑产业良性发展生态；产业组织积极开展测试评估，提升大模型安全水位；企业间积极建立互通渠道，形成协同共治的产业生态。

三、人工智能产业安全治理核心挑战

• 技术发展扩大内生安全新敞口：模型的数据依赖性、不可解释性、交互黑盒性，模型能力持续升级带来的幻觉率上升、多模态能力升级可能引入新偏差、能力涌现易造成行为不可控等问题，以及人工智能安全攻防能力非对称性加剧等。
• 应用延展引发衍生安全新难题：应用形态持续迭代引发治理对象动态演变，开源生态的开放性加剧模型滥用与误用风险，软件供应链存在开源依赖，工具漏洞导致未授权访问风险，以及人工智能社会化应用持续深化带来的个人、群体、社会层面的风险。
• 组织管理体系构建面临新卡点：技术原理的黑箱属性带来管理挑战，人工智能风险较难评估与定位，管理政策面向的管理对象难以确定；人工智能技术应用的复杂性增加管理难度，人工智能系统影响评估难以实操落地，对于上游供给方的算法模型难以直接管控，针对特殊领域还需满足具体行业监管规范；多重身份产业主体管理更加复杂，管理策略无法直接适配，小部门难以撬动大集团。
• 多元共治协同机制尚待健全完善：安全基准测试体系尚未达成共识，全域治理方案落地存在技术瓶颈，产业共治机制与规范流程尚未成型。

四、人工智能安全治理通用实践框架

• 风险管理：构建闭环的人工智能风险管理体系，包括通用管理要求、人工智能系统开发、人工智能系统部署、人工智能系统应用等。
• 模型研发：筑牢人工智能开发安全源头根基，包括选型设计、数据治理与安全对齐、测试评估等。
• 系统部署：构建人工智能部署安全防护屏障，包括云网安全、框架安全、代码安全、安全护栏等。
• 应用运行：强化人工智能应用安全动态评估，包括访问控制、构造标识水印、身份认证、合成检测、监测预警、业务应用安全评估等。
• 产业生态：共建基准测试体系与协同治理机制，包括以基准测试构建标准化评估框架、凝聚产业共识形成自律承诺、推动安全测试验证、构建行业风险协同治理网络等。

五、典型领域探索安全治理实践方案

• 金融行业打造人工智能风险管控方案：探索金融行业大模型应用分类分级方案，针对智能客服、智能风控应用场景引入安全护栏工具，针对外部技术实施本地化部署。
• 医疗行业多维度提升模型输出准确性：构建医疗领域高质量数据集，引入外部工具创新解决模型幻觉问题，加强伦理审查，积极制定行业标准。
• 交通行业结合应用场景探索安全方案：针对智能座舱场景探索端到端的安全测试，针对自动驾驶场景打造更安全便捷的出行服务。
• 能源行业加强基础设施的安全防护：强化数据安全防护，加强工业系统网络安全防御，提升模型在工业领域应用的可解释性。
• 通信行业加强“以技治技”的安全治理体系：积极实践 AI+数据安全智能管理，构建大小模型自主协同技术方案，结合检索增强生成与深度思考技术的安全知识赋能，构建覆盖“事前-事中-事后”的人工智能一体化安全技术体系。

六、展望

• 短期和中期，人工智能安全治理将朝着多维度、深层次的方向全面进阶，形成覆盖全链条的治理新格局，包括供给层面关注内容来源与真实性，应用层面加强技术透明与可解释，管理层面探索面向产业的人工智能管理体系，产业层面搭建聚焦行业的安全评估测试体系。
• 远期未来，人工智能的演进将超越工具范畴，其引发的具有根本性、颠覆性的深层次人工智能安全风险也值得高度关注，需要从理论方法、算法模型、系统架构等方面推动“Safety by design”技术研究，推动制度创新，加强全球协作推动。