2025年前沿人工智能风险管理框架报告.pdf
这份文件是上海人工智能实验室（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）与安远AI（Concordia AI）联合发布的《前沿人工智能风险管理框架（1.0版）》。该框架旨在为通用型人工智能（General-Purpose AI, GPAI）模型研发者提供全面的风险管理指导，以主动识别、评估、缓解和治理一系列对公共安全和国家安全构成威胁的严重人工智能风险，从而保障个体与社会的安全。
**核心内容：**
**1. 愿景与目标：**
该框架旨在应对人工智能快速发展带来的风险，特别是通用型人工智能（GPAI）可能带来的潜在风险，例如滥用、失控、意外和系统性风险。其目标是促进人工智能技术的安全、可靠和负责任的发展，以实现可信赖的人工智能（AGI）。
**2. 风险分类：**
框架将人工智能风险分为四大类，即：滥用风险（Misuse Risks）、失控风险（Loss of Control Risks）、意外风险（Accident Risks）和系统性风险（Systemic Risks）。
* **滥用风险**：外部恶意行为者利用AI模型能力对个人、组织或社会造成伤害，例如网络攻击、生物化学攻击、人身伤害等。
* **失控风险**：AI系统脱离人类控制，可能主动或被动失控。
* **意外风险**：在安全攸关型基础设施中部署GPAI模型时，可能因系统操作故障、模型误判或人为操作不当引发链式反应。
* **系统性风险**：源于GPAI技术与现有社会、经济和制度体系之间的结构性错配，所形成的脆弱性无法通过针对单个模型的干预措施解决。
**3. 风险管理流程：**
风险管理过程分为六个相互关联的阶段：风险识别、风险阈值、风险分析、风险评价、风险缓解及风险治理。
**4. 关键概念与工具：**
* **“黄线”和“红线”：** 设定可接受风险的边界。
* **风险分析：**采用多维度的方法（研发前、研发中、部署前、部署后）进行风险分析。
* **风险缓解：**通过技术和治理措施来降低风险，包括安全预训练和后训练、模型部署缓解、模型安保等。
* **纵深防御：**贯穿AI生命周期的多层防御策略。
* **透明度与社会监督：**建立信任与责任机制。
* **应急管控机制：** 制定应对AI安全事件的预案。
* **定期更新：** 根据技术发展和反馈，持续更新风险管理框架。
**5. 风险评估：**
* 框架使用三色区域分类系统（绿色、黄色、红色）对风险进行分级，并确定相应的应对策略。
* 绿色区域：常规处理，持续监测。
* 黄色区域：受控部署。
* 红色区域：暂停部署或研发。
**6. 关键考量：**
* **部署环境、威胁源、使能能力 (E-T-C)：** 三个相互关联的分析维度，用于综合评估风险。
* **技术与治理的结合：** 强调技术措施与治理机制的结合。
* **国际合作：**鼓励国际合作，建立共同的风险管理标准。
**7. 具体措施：**
框架详细阐述了在不同风险类别和不同阶段应采取的具体风险管理措施，包括：
* 风险识别范围和分类。
* 风险阈值的定义。
* 研发前、部署前和部署后的风险分析技术。
* 风险评价的方法。
* 安全预训练和后训练、模型部署缓解、模型安保等风险缓解措施。
* 风险治理的框架，包括内部治理、透明度和监督机制、应急管控机制和政策更新。
**8. 未来发展：**
该框架旨在成为一份持续迭代的动态文档，将随着人工智能技术的进步和风险认知的深化而不断更新和完善。
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