2026人工智能安全治理框架3.0版.pdf
《人工智能安全治理框架 3.0》是全国网络安全标准化技术委员会在前期版本基础上，针对人工智能技术快速演进带来的颠覆性、跨域性及全球性安全风险，研究编制的最新治理指南。该框架秉持“以人为本、向上向善”的理念，延续“风险分类、技术应对、综合治理”的核心逻辑，旨在凝聚防范治理人工智能安全风险的实践共识。
报告核心内容总结如下：
一、治理原则
框架提出了五大治理原则：包容审慎、确保安全；风险导向、敏捷治理；技管结合、协同应对；开放合作、共治共享；可信应用、防范失控。强调在鼓励创新的同时守住安全底线，建立持续优化的治理机制。
二、风险分类
报告将人工智能风险分为三大类：
1. 内生安全风险：涵盖模型安全（幻觉、不可靠机制、注入攻击、非预期行为）、算法安全（可解释性差、偏见歧视、鲁棒性弱）、数据安全（内容不当、来源不明、标注不完善、投毒污染、处理不规范、输出不实信息、合成数据缺陷）以及算力设施与运行环境安全。
2. 应用安全风险：包括智能体风险（身份权限滥用、推理规划失误、记忆存储风险等）、具身智能风险（环境感知、物理执行、人机交互、群体协同）、冲击网络安全（攻击能力扩散、防御滞后、自主攻击威胁）、信息内容安全（违法信息、误导用户、信息茧房、价值观偏差）以及侵害个人信息权益和现实安全风险（关键基础设施威胁、被违法利用、核生化导知识失控、社会认知操纵）。
3. 衍生安全风险：涵盖社会风险（就业结构调整、创新能力退化、社交异化、智能鸿沟）、环境风险（资源消耗、碳排放）、文化风险（文化多样性破坏、文化入侵）及伦理风险（社会偏见、科研伦理、情感操纵、自我意识觉醒）。
三、应对措施与综合治理
框架明确了从模型研发到应用的全链路应对措施，并提出了综合治理体系：
1. 技术应对：从训练数据治理、模型算法优化、算力防护、安全护栏部署、红队测试等方面防范内生、应用及衍生风险。
2. 综合治理：完善顶层法律法规，建设人工智能安全测评体系，推动重要行业规范应用，构建柔性、动态、可控的沙箱监管环境，强化全过程安全管理，以及通过技术标准化引领、科技伦理治理、风险信息共享和国际交流合作，建立跨部门、多方参与的协同治理机制。
四、安全指引
报告针对模型算法研发、应用建设部署、运行管理、访问使用四个阶段，细化了具体指引，要求落实全生命周期管理，确保人工智能应用处于人类控制之下，防范技术失控。
附件部分提供了详细的风险映射表、安全分级原则、智能体风险管理框架及可信人工智能基本准则，为各相关主体提供了具体的操作遵循。
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