​​人工智能安全特征不包括技术滥用、负外部性和发展安全问题​​，这些属于技术应用衍生的风险范畴，而非技术本身的固有属性。人工智能安全的核心特征聚焦于技术内生层面，例如​​可靠性、透明性、可解释性、公平性和隐私性​​，而算法黑箱、数据投毒等则是其典型风险表现。

技术滥用（如深度伪造）和负外部性（如失业加剧）是技术应用后对社会产生的间接影响，并非人工智能系统自身的安全特性。发展安全（如国际技术竞争）则属于生态健康问题，与系统本身的稳定性无关。人工智能安全的核心在于保障技术运行的​​鲁棒性​​（抗干扰能力）和​​可控性​​（避免意外行为），例如通过对抗样本防御提升模型稳定性，或通过数据脱敏保护隐私。

提升人工智能安全需从技术和管理双路径入手：​​数据清洗​​可减少训练偏差，​​模型可解释性增强​​能降低决策风险，而​​多方协同治理​​（如《人工智能安全治理框架》的21条措施）可系统性防范应用风险。未来需持续优化安全技术标准，同时平衡创新与伦理约束。