​​人工智能安全的特征主要包括内涵外延快速拓展、攻防非对称性、风险不可预测性、技术复杂性与高度依赖性、以及治理的挑战性。​​

​​内涵外延快速拓展​​体现在人工智能技术发展速度极快，其应用范围和场景迅速增加，从医疗、金融到交通等多个行业，带来安全挑战的快速演变。随着新算法、新模型的不断涌现，安全风险的表现形式也在不断变化，安全问题从技术本身逐渐扩散到社会、经济等多个层面。

​​攻防非对称性​​是人工智能安全的一个显著特点。​​攻击成本往往较低，手段多样且容易实施​​，例如通过对抗样本攻击使人工智能系统产生错误输出，可能只需要对原始数据进行细微的、人眼难以察觉的扰动。防御难度大且成本高，需要建立完善的安全防护体系，不断进行安全检测和漏洞修复，并且要持续投入大量资源。

​​风险不可预测性​​也给人工智能安全带来极大挑战。由于技术的发展速度快，安全风险的演变难以准确预估，新出现的风险可能对社会、经济和国家安全造成严重的影响。比如，人工智能系统可能在金融领域引发难以预测的危机，或者在军事领域带来意想不到的后果。

​​技术复杂性与高度依赖性​​是人工智能安全的又一特征。人工智能技术涉及多个复杂的学科领域，如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，系统的复杂性使得安全防护变得困难。而且，人工智能系统的运行高度依赖于数据、算法和算力，数据的质量、算法的合理性以及算力的稳定性都可能影响到系统的安全性。

​​治理的挑战性​​也是人工智能安全的重要特征。一方面，由于人工智能技术的快速发展，传统的安全治理模式难以适应，需要建立新的治理机制。另一方面，人工智能的军民两用性以及跨国技术竞争等问题，使得安全治理面临国际合作的挑战，全球范围内的治理规则缺失也加剧了这一困境。

人工智能安全的特征决定了我们在发展和应用人工智能技术时，必须高度重视安全问题，加强技术研发、完善治理机制、提高公众的安全意识，以确保人工智能技术能够在安全可控的环境下健康发展，为社会和人类带来更多的福祉。