​​人工智能安全的核心特征包括技术内生安全（如算法鲁棒性、数据隐私保护）和应用衍生风险（如技术滥用、伦理失控），其突出表现为攻防非对称性、风险不可预测性及治理边界模糊性。​​

1. ​​技术内生安全​​
   人工智能系统的可靠性依赖于数据、算法和平台的完整性。​​算法黑箱​​导致决策过程不可解释，可能引发偏见或错误；​​对抗样本攻击​​通过微小扰动欺骗模型，威胁自动驾驶、人脸识别等关键场景；​​数据投毒​​则通过污染训练数据破坏模型性能。​​隐私保护​​需满足差分隐私、联邦学习等技术要求，防止敏感信息泄露。

2. ​​应用衍生风险​​
   技术滥用是最大隐患之一，例如​​深度伪造​​伪造音视频实施诈骗，或​​自动化网络攻击​​扩大破坏规模。在医疗、金融等YMYL（影响用户生命或财产）领域，AI误判可能导致严重后果。​​失业加剧​​和​​算法歧视​​等社会问题凸显技术负外部性。

3. ​​动态安全挑战​​
   人工智能的​​快速迭代性​​使安全防御滞后于威胁演变，例如大模型参数指数增长带来未知漏洞。​​攻防非对称性​​表现为攻击成本低（如对抗样本易生成），而防御需持续高投入。​​系统脆弱性​​和“​​机器幻觉​​”（如生成虚假信息）加剧了风险管理的难度。

​​总结​​：人工智能安全需兼顾技术加固与伦理治理，开发者应提升模型透明性，监管机构需建立动态标准，用户则需警惕技术滥用。未来需通过跨学科协作平衡创新与风险。