人工智能安全治理白皮书202609.pdf
本白皮书由中国联通研究院主笔，联合多家知名企业和大学编写，聚焦人工智能（AI）安全治理，特别是多模态大模型、智能体和具身智能等前沿技术的发展、风险与挑战，并提出AI安全治理体系、技术解决方案与案例以及发展建议。
**核心内容概要：**
1. **AI前沿技术发展及挑战：**
* **多模态大模型：** 强调其跨模态理解与生成能力，但也面临跨模态表征、数据与训练、评估效率与安全等挑战。
* **智能体技术：** 以LLM为核心，推动AI从响应请求向自主规划发展，但也面临可靠性与安全性不足、长期记忆能力受限、评估与标准化体系滞后等问题。
* **具身智能技术：** 强调其在物理世界中的感知、决策与行动能力，但也面临数据与迁移、规划与推理能力不足、评估与安全机制不完善等挑战。
2. **AI安全治理体系：**
* 以“安全可靠、公平可信、智能向善”为总体目标，实现风险可识别、过程可管控、行为可干预、责任可追溯。
* 体系覆盖AI安全治理的各个环节，包括安全设计、开发、部署、运维、监督与管理。
* 重点关注AI模型与算法安全、AI智能体安全、AI数据基础设施安全、AI算力基础设施安全、AI安全运营以及AI监督与管理。
3. **AI安全治理风险分析与挑战：**
* 将AI安全风险分为五类：基础设施安全风险、模型与算法安全风险、数据安全风险、应用安全风险、应用场景安全风险。
* 详细分析了AI模型与算法的内生安全风险（如鲁棒性不足、可解释性不足、泛化能力不足、偏见与价值对齐风险）和外部攻击威胁（如后门攻击、对抗攻击、模型窃取攻击）。
* 深入探讨了AI数据安全风险（治理风险和外部攻击风险）、AI应用安全风险（多模态理解与生成安全、智能体应用安全、具身智能安全风险）以及AI应用场景安全风险。
4. **AI安全治理政策与标准现状：**
* 梳理了欧盟、美国和中国在AI治理方面的政策法规与标准建设进展。
* 欧盟侧重风险分级监管，美国侧重创新驱动与战略竞争，中国注重统筹发展与全生命周期风险管控。
* 列举了ISO/IEC、ITU-T、IEEE、IETF及中国国家标准在AI安全领域的关键工作和进展。
5. **AI安全治理技术解决方案与案例：**
* 介绍了中国联通、百度、中兴通讯、华为、360等企业在AI安全治理方面的解决方案和实践案例，涵盖生成式AI、智能体、多模态大模型等领域。
6. **AI安全治理发展建议：**
* **完善法律法规及治理体系：** 加快出台AI安全专项法律法规，建立分级分类的安全审查机制。
* **健全全流程AI安全标准体系：** 构建覆盖数据、算法、模型、应用及基础设施的全流程AI安全标准体系。
* **推动产业协同与生态共建：** 鼓励跨企业、跨平台合作，构建AI安全共治生态。
* **开展前沿安全技术攻关：** 聚焦模型鲁棒性、对抗攻击、智能体安全等关键技术瓶颈。
* **强化复合型人才培养与产学研协同：** 加强AI安全交叉学科建设，培育复合型人才。
**总体而言，** 本白皮书系统性地梳理了当前AI技术发展面临的安全挑战，提出了构建全面、分层、纵深的AI安全治理体系，并强调了技术、标准、政策、产业协同及人才培养等多个维度协同发力的重要性，旨在推动我国人工智能健康有序发展。
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