提高人工智能的安全性和可控性是确保其健康、有序发展的关键。这不仅涉及技术层面的改进，还需要法律、伦理和社会等多方面的协同努力。

数据安全

数据隐私保护

数据安全是人工智能安全可控的基础。保护用户隐私和数据安全需要制定严格的数据收集、存储和使用规范，并采用加密等安全措施防止数据泄露。数据隐私保护不仅是技术问题，更是法律和伦理问题。通过立法和技术手段双重保障，可以有效减少数据泄露和隐私侵犯的风险。

数据标注和清洗

数据标注和清洗是训练人工智能模型的重要步骤。标准化和高质量的标注流程可以确保数据的准确性和一致性，避免模型训练出现偏差。准确的数据标注和清洗是提高模型可靠性和安全性的前提。通过严格的质量控制，可以减少模型在处理数据时的错误和不稳定性。

算法安全

算法鲁棒性和可解释性

提高算法的鲁棒性和可解释性是确保人工智能系统安全可控的关键。鲁棒性强的算法能够抵御对抗性攻击，而可解释性则有助于理解和信任模型的决策过程。
算法的鲁棒性和可解释性直接影响系统的安全性和可信度。通过研究和开发新的算法技术，可以有效提升系统在面对恶意攻击时的稳定性和透明度。

算法偏见和歧视

算法偏见和歧视是人工智能应用中常见的问题。通过多样化和公平的数据集、透明的算法训练过程和持续的审查机制，可以有效减少算法偏见和歧视。算法偏见和歧视不仅影响模型的公平性和可靠性，还可能带来严重的社会问题。通过多方面的努力，可以确保算法在处理数据时保持中立和公正。

技术基础设施

安全多方计算和联邦学习

安全多方计算和联邦学习等技术可以帮助在保护数据隐私的同时进行数据共享和协作，解决数据隐私难题。这些技术为数据安全提供了新的解决方案，能够在保障数据隐私的同时实现有效的数据利用，推动人工智能技术的广泛应用。

人工智能系统防火墙

人工智能系统防火墙可以为各种AI应用提供安全检测与防御加固，提升系统的安全性和稳定性。通过在系统层面提供安全防护，可以有效防范外部攻击和内部滥用，确保人工智能系统的安全运行。

法律法规

完善人工智能法律法规

制定和完善人工智能相关法律法规，为人工智能安全治理提供坚实的法律基础。法律法规应涵盖数据隐私、算法公平性、责任归属等方面。法律法规是保障人工智能安全可控的重要手段。通过明确的法律法规，可以为人工智能技术的研发和应用提供清晰的指导和约束。

加强法律监管和执行

加强法律监管和执行力度，确保人工智能技术的合法合规使用。通过建立有效的监管机制和问责制度，可以有效防范滥用和非法行为。强有力的法律监管和执行可以为人工智能技术的健康发展提供保障，减少因技术滥用带来的社会风险和安全隐患。

国际合作

全球治理框架和标准

推动建立全球人工智能治理框架和标准规范，提升人工智能技术的安全性、可靠性和可控性。国际合作有助于形成广泛共识，推动技术的可持续发展。国际合作是推动人工智能技术安全可控的重要途径。通过国际交流和合作，可以共享安全技术和经验，共同应对全球性的安全挑战。

多边主义和共同治理

秉持真正的多边主义精神，形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范，推动国际社会在人工智能治理中加强信息交流和技术合作。多边主义和共同治理有助于形成全球人工智能发展的良好生态，确保技术在推动社会进步的同时，不带来新的风险和隐患。

提高人工智能的安全可控需要从技术、法律、伦理等多个方面进行系统性努力。通过加强数据安全保护、提升算法鲁棒性和可解释性、完善技术基础设施、制定和完善法律法规、加强国际合作，可以有效提升人工智能的安全性和可控性，确保其在推动社会进步的同时，不带来新的风险和隐患。

如何提高人工智能系统的安全性

提高人工智能系统的安全性是一个多方面的挑战，涉及技术、伦理、法律和操作等多个层面。以下是一些关键措施：

技术措施

1. ​增强AI系统的鲁棒性与防御能力：

   • ​对抗性训练：通过在训练过程中加入对抗样本，使AI模型能够识别和应对这些扰动，增强模型的鲁棒性。
   • ​防御机制：采用对抗样本检测算法，识别输入数据中的潜在攻击，防止对AI系统进行恶意干扰。
   • ​漏洞测试与渗透测试：定期对AI系统进行漏洞测试和渗透测试，发现潜在的安全问题，及时修复漏洞。

2. ​多层安全防护机制：

   • ​数据加密：使用强加密技术保护数据的传输和存储，避免数据在传输过程中被窃取或篡改。
   • ​身份验证与权限管理：确保只有授权人员能够访问敏感数据和模型参数，通过多因素身份验证、权限管理等手段防止未经授权的访问。
   • ​行为监控与审计：实时监控AI系统的运行状态，记录和审计系统行为，及时发现和应对异常情况。

3. ​模型保护：

   • 对AI模型进行版本控制，确保模型的完整性和一致性。
   • 使用模型完整性校验机制，防止模型被篡改或窃取。

4. ​零信任安全模型：

   • 在设计之初就融入安全考量，采用零信任原则，确保AI系统的每个组件都受到保护。

数据安全处理

1. ​数据加密：使用强加密技术保护数据的传输和存储，避免数据在传输过程中被窃取或篡改。
2. ​数据访问控制：确保只有授权人员能够访问敏感数据，通过多因素身份验证、权限管理等手段防止未经授权的访问。
3. ​数据匿名化：在数据共享和存储时，采用数据匿名化技术，保护用户隐私。

法律和伦理措施

1. ​制定和遵守相关的法律法规和标准：确保AI系统的设计和应用符合相关法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)。
2. ​建立伦理标准：制定并遵循AI开发和应用中的伦理标准，确保AI系统不歧视、不侵犯隐私、能够公平地对待所有用户。
3. ​透明的责任划分：在AI系统做出决策时，建立清晰的责任链条，明确谁应对AI系统的决策和行为负责。

持续更新与监督

1. ​持续监控和响应：实时监控AI系统的运行状态，及时发现和响应安全事件。
2. ​定期更新和审查：定期对AI系统进行安全审查和更新，以应对新的安全威胁。
3. ​安全事件响应流程：建立完善的安全事件响应流程，快速有效地处理安全事件。

人工智能安全可控的标准有哪些

人工智能安全可控的标准主要包括以下几个方面：

国际标准

• ​英国《人工智能实践规范》​：2025年2月发布，包含十三项原则，涵盖人工智能生命周期的安全设计、开发、部署、维护和报废等方面。

国内标准

• ​​《人工智能安全标准体系（V1.0）》（征求意见稿）​：2025年1月发布，旨在支撑落实《人工智能安全治理框架》，围绕模型算法安全、数据安全、系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，系统梳理了重点标准。

核心标准

• ​数据安全：规范人工智能研发、应用等过程中的数据安全要求，包括训练数据、数据标注、用户数据使用等方面。
• ​算法安全：规范机器学习算法技术和服务的安全要求和评估方法，解决现有机器学习算法在全生存周期中存在的个人信息泄露、决策偏见等问题。
• ​系统安全：规范人工智能系统层的软硬件安全要求，包括芯片安全、计算平台安全、训练推理框架安全、软件中间件安全等方面。
• ​应用安全：规范人工智能应用的安全评估、产品选型、安全建设、安全使用、人机协同管理、安全检测，以及安全审计及问题改进等方面。

国内有哪些知名的人工智能公司？

中国有许多知名的人工智能公司，以下是一些代表性的企业：

1. ​华为：华为在人工智能领域有着广泛的布局，涵盖从芯片到应用解决方案的全产业链。其在MWC 2025上发布的AI-Centric Network和AI-Centric 5.5G系列解决方案，展示了其在AI与通信融合方面的领先地位。

2. ​荣耀：荣耀通过其阿尔法战略（HONOR ALPHA PLAN），宣布将从智能手机制造商向全球领先的AI终端生态公司转型。荣耀展示了基于GUI的个人移动AI智能体，预示着其在AI生态建设上的巨大投入。

3. ​星纪魅族：星纪魅族在AI全生态产品方面取得了显著进展，特别是其智能眼镜StarV Air2，能够完成同声传译、同声传写等功能。公司还发布了Flyme全生态海外战略，进一步扩展其AI生态。

4. ​中兴：中兴通讯展示了多款AI终端产品，特别是其AI手机，提供以AI语音为主的多模态交互体验。中兴通过与多家大模型的融合，提升了AI应用的效率和用户体验。

5. ​智谱：智谱携Agentic LLM亮相MWC 2025，并与三星合作，将Agent体验带到三星Galaxy S25系列手机上，实现了AI音视频通话功能。

6. ​DeepSeek：DeepSeek通过开源其大模型推理系统，推动了国产AI生态的发展。其开源代码被多家AI芯片厂商采用，促进了国产AI芯片的优化和普及。

7. ​摩尔线程：摩尔线程是国内领先的AI芯片厂商之一，通过支持DeepSeek的开源项目，进一步提升了其在AI算力领域的竞争力。

8. ​壁仞科技：壁仞科技也在AI芯片领域取得了重要进展，通过与DeepSeek的合作，优化了其产品的算力和能效比。

9. ​华为昇腾：华为昇腾是华为在AI计算领域的核心产品，广泛应用于各种AI应用场景。其在DeepSeek一体机市场的部署，进一步巩固了其在AI基础设施领域的领导地位。

10. ​中科曙光：中科曙光在AI算力和数据中心领域有着深厚的积累，通过与DeepSeek的合作，提升了其在AI应用落地方面的能力。