近期，在2025年国家网络安全宣传周主论坛上，由国家互联网信息办公室指导的《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布。在1.0版基础上，2.0版明确了对不同风险等级人工智能的管理要求，为各行业人员识别风险、落实责任提供了清晰指引，使人工智能安全治理更具可操作性，不仅彰显了我国统筹发展与安全的治理智慧，也为全球人工智能治理贡献了中国方案。
目前，人工智能产业已成为驱动经济增长的重要引擎。2024年，我国人工智能产业规模已超过9000亿元，同比增长24%，企业数量超过5300家，形成了较完整的产业体系。人工智能深刻改变着传统产业形态，在制造业、金融、医疗等领域应用广泛，在降本增效、优化资源配置方面展现出巨大潜力。
然而，人工智能在赋能千行百业的同时，也带来数据泄露、模型缺陷、伦理失控等风险。数据显示，2019年至2024年间发生的人工智能风险事件中，约74%与人工智能安全问题直接相关。仅2024年6月至2025年7月，全球公开报道的相关安全事件达59起，涉及伪造诈骗、算法歧视、自动驾驶决策失误等多方面，构建科学的人工智能治理体系刻不容缓。
下一步，如何系统推进人工智能安全治理？总体看，应围绕治理原则、风险分类与协同治理三方面重点突破。
包容审慎是原则。发展人类可以信赖的人工智能，积极防范风险失控。不久前，美国发生的聊天机器人影响青少年行为的事件引发关注，深刻警示了技术防护与伦理约束并重的紧迫性。不论研发还是应用阶段，都需要确保人工智能始终处于人类的掌控之下，其价值目标必须与人类根本利益保持一致。
风险分类是基础。人工智能的风险大致可以分为三类：一是技术本身的缺陷，如算法模型有漏洞、训练数据质量低；二是在使用过程中的中途干扰，如被黑客攻击或用来散播虚假信息；三是产生的连锁反应，如冲击就业市场、削弱社会信任等。对此，应依据风险类型采取有针对性的治理手段，让有关主体明确其在各阶段中的义务。
比如，对于生成式人工智能可能产生的深度伪造风险，需打出“组合拳”予以治理。此前，某地警方发现不法分子利用人工智能换脸技术，冒充企业高管进行视频会议，指令财务人员向虚假账户转账。防范此类乱象，人工智能服务提供者须在模型开发阶段嵌入深度伪造检测技术，在输出环节严格落实内容标识与溯源要求，监管部门应推动建立相应的追溯系统，并通过公共教育提升公众对合成内容的辨识能力，让广大民众能够把李逵和“李鬼”区分开。
协同共治是手段。综合治理就是要让政府、企业、科研机构和公众都参与进来，共同用规范约束、技术护航、道德引导等方式，对人工智能进行全链条、全过程管理。这既需要健全人工智能安全法律、法规及科技伦理准则，也需要增进协同应对人工智能失控风险的共识。
目前，我国已经出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规范性文件，学界也推出《人工智能示范法3.0》等专家建议稿，均是构建有中国特色的人工智能治理体系的重要探索。人工智能风险无国界，我国还应积极参与国际规则对话，推动形成具有广泛共识的治理框架，为应对挑战贡献中国智慧。
安全是发展的前提，治理是创新的保障。人工智能安全治理事关社会安全、产业建设、经济发展，必须在治理原则基础上，逐步细化治理手段。只有构建系统完备、行之有效的治理体系，才能让人工智能真正成为推动经济高质量发展的安全、重要引擎。
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