人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，具有技術屬性與社會屬性高度融合的特點，在推動生產力發展的同時，也帶來新的風險和挑戰。習近平總書記強調：“要堅持促進發展和依法管理相統一，既大力培育人工智能、物聯網、下一代通信網絡等新技術新應用，又積極利用法律法規和標準規范引導新技術應用。”黨的二十屆三中全會《決定》提出“完善生成式人工智能發展和管理機制”“建立人工智能安全監管制度”。堅持發展與治理、創新與安全并重，全面提升人工智能安全治理水平，既是保障人工智能健康有序發展的迫切需要，也是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要內容。

提高人工智能安全治理水平需從法律框架、技術研發、多方協作、倫理教育及國際合作五方面入手，構建系統性治理體系。以下從具體措施角度展開分析

一、構建法律框架與監管機制

制定專門性法律是治理的基礎。需明確人工智能開發、部署各環節的責任主體，建立覆蓋數據收集、算法設計、應用場景的全流程規范。例如，通過立法要求高風險AI系統(如自動駕駛、醫療診斷)必須通過安全評估與認證。同時，設立動態監管機制，針對生成式AI等新技術建立分級分類管理制度，確保法律適應技術發展速度。

二、強化安全技術研發能力

提升隱私計算、可解釋算法等核心技術。發展聯邦學習技術實現數據“可用不可見”，利用區塊鏈技術建立算法決策追溯機制。構建AI安全測試平臺，對深度偽造、算法歧視等風險進行模擬攻擊測試。企業應建立“安全左移”機制，在研發初期嵌入安全設計，例如微軟推出的AI安全風險檢測框架Counterfit。

三、建立多方協同治理體系

政府需搭建企業、科研機構、公眾的對話平臺，建立聯合實驗室攻克共性技術難題。設立第三方審計機構，對AI系統進行獨立評估認證。美國NIST的AI風險管理框架、歐盟的AI監管沙盒等實踐表明，政企協同能有效平衡創新與安全。公眾參與方面，可建立AI事故舉報平臺和意見反饋通道。

四、深化倫理教育與人才培養

高校應設置AI倫理必修課程，培養兼具技術能力和倫理意識的復合型人才。MIT的負責任AI課程體系值得借鑒，涵蓋算法公平性、社會影響評估等內容。開展全民數字素養教育，通過科普活動提升公眾對AI風險的辨識能力。建立行業倫理委員會，制定《人工智能倫理指南》等自律規范。

五、推動國際標準協同互認

參與ISO/IEC等國際標準制定，推動各國檢測認證結果互認。在聯合國框架下建立AI治理多邊對話機制，協調數據跨境流動規則。借鑒歐盟《人工智能法案》與我國《生成式AI服務管理辦法》的銜接經驗，建立跨境爭端解決機制。通過APEC、G20等平臺分享治理經驗，形成全球協同治理網絡。

無論是微觀層面的風險，中觀層面的難點，還是宏觀層面的壓力，都亟待各方協同應對，以實現人工智能安全、穩健且可持續發展。應堅持問題導向，在治理模式上積極探索并實踐“六個轉變”，逐步實現高水平安全與高質量發展的良性互動。

一、從“政府主導”邁向“多元共治”，轉變主體，凝聚合力。要積極構建政府、企業、科研機構、行業組織和公眾多方參與的協同治理格局。網信部門發揮引領作用，制定政策與規則，搭建平臺，牽頭建立人工智能安全治理體系。主管部門在管行業的同時管安全，促進行業高質量應用和業務合規管理并舉;企業履行主體責任，強化自律和能力建設，加強技術和應用創新，賦能千行百業;重點科研機構、高校、測評機構等貢獻技術智慧，建設人工智能安全測評體系，提供公共安全供給;人工智能行業協會、互聯網業聯合會等行業組織發揮紐帶監督功能，促進行業規范，加強交流與合作;鼓勵公眾積極參與監督與建言，舉報不良情況，形成全民治理氛圍。此外，主動投身國際人工智能治理進程，用好世界人工智能大會等平臺，提升中國在全球人工智能治理中的影響力，攜手共建國際安全治理網絡。

二、從“單一管理”到“系統治理”，轉變體系，統籌全局。人工智能安全涉及內容安全、網絡安全、數據安全各層面和技術、法律、倫理多維度，與經濟、文化、社會、公共衛生等各領域相關，需加強頂層設計，強化系統治理。支持企業在合法合規軌道上，突破新的技術路徑，探索新商業模式;優化政策環境，提供產業和生態基金扶持，助力創業企業跨越發展“溝壑”;推動加強科研成果轉化落地。強化各類人才引育和匯聚，提升行業整體技術與創新水平，為可持續發展注入“源動力”。針對黨政機關、重點行業及企事業單位的高層、業務和技術人員，開展多層面針對性培訓，正確理解人工智能的“能”與“不能”，為使用和管理夯實基礎。通過媒體、網絡、社區等渠道加強科普宣傳和培訓，增強公眾理解、提高應用能力。加強安全教育，防范潛在風險，營造健康安全的社會環境。

三、從“技術至上”到“負責任創新”，轉變導向，以人為本。加強算法備案和算法機理機制公示公開，督導各類算法服務平臺保障所有用戶的知情權、選擇權、關閉權、個人信息刪除權;推動個性化推薦算法增加信息提供的多樣性、提升正能量內容精準有效的觸達率;促進調度決策類算法盡可能公平公正地保障勞動者和消費者的權益;根據未成年人、老年人的特點，促進算法保護特殊群體的權益，推動算法向上向善。推動相關主體在技術創新過程中充分考慮倫理、社會影響和可持續性等問題。指導組建人工智能倫理委員會和行業倫理委員會，制定發布契合時代、技術發展和行業特點的倫理指南，防范濫用惡用，引領技術以人為本、智能向善，造福人民、保障公民權益。

四、從“事后應對”轉向“事前預防”，轉變理念，關口前移。在法律法規的大框架下，網信等部門牽頭制定人工智能安全監管制度，推動安全關口前移。對具有輿論屬性或社會動員能力的模型或服務，明確安全評估、算法備案等合規流程，提升模型安全性、算法透明度，提升公眾的信任度。指導企業深化安全自評估，監管部門組織專業機構開展安全測試，確保模型在向公眾提供服務前風險基本可控。當好安全治理知識的學習者、匯聚者、傳播者，點面結合，持續深化人工智能安全框架、技術方法、實踐經驗的交流和專業供給，逐步提升行業的安全意識與能力。指導企業強化“三同步”，建立健全符合人工智能系統研發和應用特點的網絡安全和數據安全管理制度，加強個人信息保護，保障數據全生命周期安全。各層面探索智能化的風險預警，提升實時監測與精準評估能力，及時發現潛在安全風險。指導企業建立可實操、應對各類風險的應急預案，定期演練，提升快速響應與處置突發事件能力，將風險影響控制在最小范圍。

五、從“靜態安全”進階“動態安全”，轉變策略，契合創新。依托持續監測與評估機制，定期復盤、動態調整安全措施，使其契合現實需求。例如，在重大活動保障期間，服務主體需提高安全閾值、加大安全投入，守牢安全底線;監管部門加強專項監測與監督管理。同時，動態安全需要具備一定的預見性和靈活性，能應對未來可能出現的新風險。指導模型企業強化內容安全能力，結合企業、模型、應用特點，在語料、模型、輸入輸出各層面，嚴防違法、虛假信息生成傳播。防范排序精選、個性化推送算法操縱輿論和純流量導向，守護網絡空間風清氣正。針對未依法開展安全評估、出現較大風險的，依法予以處置處罰，堅決守牢安全底線。在嚴守安全底線的前提下，為技術創新預留一些“彈性空間”，激發創新活力、驅動產業升級;借助科學管理手段和技術創新，深化敏捷治理，保障安全與社會穩定。

六、從“傳統治理”升級“智能治理”，轉變方法，賦能安全。支持科研機構、高校、有能力的企業，持續加大對算法、架構創新、安全對齊、芯片等核心技術研發投入，突破技術瓶頸，筑牢安全基礎。推進人工智能安全技術標準化進程，構建自主可控技術體系。堅持極限思維，加快技術自主創新、供應鏈安全可控，提升人工智能的宏觀安全。匯聚專業力量，搭建集成安全測評、技術咨詢、安全能力等多元功能的安全公共服務平臺，為行業整體安全能力提升賦能。激勵企業、科研機構等開展安全技術研發應用，形成創新“生態群”，為安全治理注入持久動力。

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