​​人工智能安全​​是指通过技术和管理措施保障人工智能系统的​​稳定性、可靠性及可控性​​，同时遵循​​以人为本、权责一致​​原则，确保算法、数据、应用在​​完整性、隐私性、公平性​​等维度的安全能力。其核心涵盖​​内生安全​​（技术本身缺陷）和​​应用安全​​（场景滥用风险），并延伸至发展安全、伦理治理等外延领域。

1. ​​内生安全​​：聚焦技术底层风险，如数据投毒、算法黑箱、对抗样本攻击等。需通过​​鲁棒性设计​​和​​可解释性增强​​，解决模型脆弱性。例如，自动驾驶系统需抵御对抗攻击，避免误判引发事故。
2. ​​应用安全​​：防范技术滥用导致的深度伪造、行为操控等问题。医疗、金融等关键领域需建立​​分级监管​​机制，如生成式AI内容标识义务，平衡创新与风险。
3. ​​外延挑战​​：包括技术发展失衡引发的失业加剧、国际竞争中的“卡脖子”风险。需通过​​全球治理协作​​（如《布莱切利宣言》）和​​伦理审查框架​​（如《新一代人工智能伦理规范》）应对。

人工智能安全是动态平衡的过程，需​​技术突破​​与​​制度设计​​协同，兼顾创新激励与风险防控。用户应关注权威机构发布的安全标准，企业需强化数据全生命周期防护，共同构建可信AI生态。