《人工智能安全治理框架》1.0版发布，旨在通过一系列原则和技术措施，确保人工智能技术的安全、可靠和可持续发展。以下是该框架的主要治理原则和相关内容。
人工智能安全治理原则
包容审慎、确保安全
该原则强调在鼓励人工智能创新发展的同时，严守安全底线，及时对危害国家安全、社会公共利益和公众合法权益的风险采取措施。这一原则体现了对创新的包容和对安全的重视，确保技术进步与安全保障并重。
风险导向、敏捷治理
该原则要求密切跟踪人工智能研发及应用趋势，动态精准调整治理措施，快速响应安全风险的发展变化。这种风险导向的治理方式有助于及时发现和应对新出现的安全威胁，确保治理机制的灵活性和有效性。
技管结合、协同应对
该原则强调综合运用技术和管理手段，明确各相关主体的安全责任，形成政府监管、行业自律、社会监督的协同治理机制。技管结合的方式能够全面覆盖人工智能的各个环节，确保从技术到管理的全方位安全。
开放合作、共治共享
该原则倡导在全球范围内推动人工智能安全治理国际合作，共享**实践，建立开放性平台，通过跨学科、跨领域的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。
开放合作的国际治理策略有助于全球范围内的资源共享和技术交流，提升整体治理水平。
人工智能安全治理框架构成
安全风险方面
框架通过分析人工智能技术特性及在不同行业领域的应用场景，梳理人工智能技术本身及其在应用过程中面临的各种安全风险隐患。这种系统化的风险分析有助于全面了解和应对人工智能带来的多方面安全挑战。
技术应对措施
框架提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测加固等技术手段，提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性和鲁棒性。技术手段的应用是确保人工智能安全的基础，能够有效防范和控制技术层面的风险。
综合治理措施
框架明确了技术研发机构、服务提供者、用户、政府部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施手段，推动各方协同共治。综合治理措施能够整合各方资源，形成合力，提升整体的安全治理效果。
安全开发应用指引
框架为模型算法研发者、服务提供者、重点领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。明确的安全开发应用指引能够为人工智能技术的规范应用提供指导，确保技术的安全和可靠。
人工智能安全风险分类
内生安全风险
包括模型算法安全风险、数据安全风险、系统安全风险等。内生安全风险涉及人工智能技术本身的缺陷和漏洞，是安全治理的重点。
应用安全风险
包括网络域安全风险、现实域安全风险、认知域安全风险、伦理域安全风险等。应用安全风险涉及人工智能在不同领域的应用，需要针对不同场景进行具体的安全治理。
技术应对措施
针对内生安全风险
通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测加固等技术手段，提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性和鲁棒性。这些技术手段能够有效防范和控制内生安全风险，确保人工智能技术的稳定运行。
针对应用安全风险
通过技术手段防范应对不同类型的安全风险，确保人工智能在应用中的安全性和可靠性。应用安全措施能够应对人工智能在不同领域的具体风险，确保技术的广泛应用不受安全威胁影响。
综合治理措施
实施人工智能应用分类分级管理
根据功能、性能、应用场景等，对人工智能系统分类分级，建立风险等级测试评估体系。分类分级管理能够针对不同风险等级的系统和应用，采取相应的治理措施，确保系统的安全。
建立人工智能服务可追溯管理制度
对面向公众服务的人工智能系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。可追溯管理制度能够确保人工智能系统的透明性和可监管性，防止系统的滥用和误用。
《人工智能安全治理框架》1.0版通过一系列原则和技术措施，全面覆盖了人工智能的安全治理。这些原则和措施不仅强调了创新和发展的重要性，也注重安全底线的坚守和风险的动态管理。通过技管结合、协同应对和开放合作的方式，框架旨在构建一个安全、可靠、可持续的人工智能技术生态，推动人工智能技术的健康发展。
人工智能安全治理的主要挑战有哪些
人工智能安全治理面临多方面的挑战，主要包括以下几个方面：
技术层面的挑战
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技术发展的快速性与治理体系构建的滞后性：
- 人工智能技术发展迅速，但相应的治理体系和法规政策尚未完全跟上，导致治理滞后。
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人工智能系统自身的安全问题：
- 算法黑箱：许多人工智能算法缺乏可解释性，导致其决策过程不透明，用户难以信任。
- 数据中毒：攻击者可以通过在训练数据中注入恶意数据，破坏模型的准确性和安全性。
- 模型窃取：人工智能模型的知识产权保护面临挑战，模型被盗用或篡改的风险增加。
- 安全漏洞：人工智能系统可能存在代码漏洞，容易被黑客利用进行攻击。
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网络攻击手段的升级：
- 人工智能技术被用于网络攻击，使得攻击手段更加智能化和隐蔽化，传统的防御手段难以应对。
应用层面的挑战
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技术滥用和伦理道德问题：
- 人工智能技术可能被恶意使用，生成虚假新闻、深度伪造视频等，对社会稳定和国家安全构成威胁。
- 人工智能在医疗、金融等领域的应用可能引发伦理问题，如医疗事故责任认定、自动驾驶的伦理困境等。
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数据安全和隐私保护：
- 人工智能依赖大量数据进行训练，数据采集、存储和使用过程中存在泄露、篡改和滥用等风险。
治理层面的挑战
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全球化背景下的治理碎片化：
- 各国在人工智能治理上存在不同的立场和利益诉求，导致全球治理体系碎片化，难以形成统一的国际标准和规范。
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地缘政治因素的影响：
- 美国、欧盟等西方国家在人工智能领域展开政策竞赛，试图通过规则优势和技术代差对他国进行限制，增加了全球治理的复杂性。
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法律和政策的滞后性：
- 现行法律体系难以适应人工智能带来的新型安全挑战，亟需制定和完善相关法律法规。
社会层面的挑战
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公众认知和接受度：
- 由于人工智能技术的复杂性和不确定性，公众对其安全性和可靠性存在疑虑，影响了技术的推广和应用。
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跨领域合作不足：
- 人工智能安全治理需要跨学科、跨行业的合作，但目前各方之间的协作机制尚不健全。
如何通过技术手段提升人工智能系统的安全性
提升人工智能系统的安全性是一个复杂而重要的任务，需要从多个技术层面入手。以下是一些关键的技术手段：
数据隐私与保护
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数据采集：
- 遵循最小化数据采集原则，只收集完成任务所需的最低限度数据。
- 使用差分隐私和同态加密等技术，在数据采集过程中保护用户隐私。
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数据存储：
- 采用强加密算法（如AES-256）对敏感数据进行加密存储。
- 实施基于角色的访问控制（RBAC）或多因素认证（MFA），确保只有授权人员才能访问敏感数据。
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数据处理：
- 使用联邦学习等技术，在不共享原始数据的情况下进行模型训练，保护数据隐私。
- 建立安全的计算环境，如可信执行环境（TEE），防止未经授权的访问和操作。
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数据分享与交换：
- 通过数据去识别化和加密技术，在数据共享过程中防止敏感信息泄露。
- 使用区块链技术确保数据分享的透明性和不可篡改性。
对抗性攻击防护
- 对抗性训练：在训练过程中引入对抗性样本，增强AI模型对对抗性攻击的鲁棒性。
- 输入数据校验：使用检测算法对输入数据进行校验，识别可能的对抗性样本，并在发现异常时触发警报或拒绝处理该输入。
模型篡改防护
- 模型加密：对AI模型进行加密存储和传输，防止攻击者获取模型的结构和参数。
- 完整性校验：在模型加载前进行完整性校验，通过哈希算法生成模型的唯一指纹，并在每次使用时进行比对，确保模型未被篡改。
AI驱动的网络安全工具
- 威胁检测：使用机器学习模型分析网络流量模式，实时检测异常行为，如DDoS攻击、恶意软件传播等。
- 自动化响应：在威胁检测到后，AI可以自动采取响应措施，例如隔离受感染的系统、封锁恶意IP地址或通知安全团队。
多层次安全架构
- 网络层、应用层和数据层安全：在各个层面部署安全措施，如防火墙、入侵检测系统、数据加密等。
- AI智能防御层：增加AI智能防御层，实现异常检测、行为分析和自适应防御等功能。
持续监控和事件响应
- 实时监控：建立持续监控和事件响应程序，实时检测和应对安全威胁和漏洞。
- 日志记录和审计：实施强大的日志记录和审计机制，跟踪系统活动，识别表明存在安全事件的异常行为。
合作安全计划
- 信息共享：促进利益相关者之间的合作和信息共享，包括研究人员、开发人员、政策制定者和监管机构。
- 行业联盟：参与专注于人工智能安全的行业联盟、标准机构和工作组，了解最新发展和趋势。
人工智能安全治理的未来发展趋势
人工智能安全治理的未来发展趋势将围绕以下几个方面展开：
多层次、多维度安全治理体系的构建
- 多层次安全体系：从硬件层、模型层、工具层到应用层，建立自主可控、智能向善、综合防护的安全治理体系。例如，在硬件层确保芯片和服务器的安全，在模型层增强AI应用的安全性和合规性。
- 多维度安全治理：涵盖主权安全、产业链安全、意识形态安全和能源资源安全等多个维度。通过技术与内生安全、数据与隐私安全、系统与应用安全等多方面综合施策，提高国家人工智能系统的抗攻击能力。
政府、企业联动与全球合作
- 政府与企业联动：在加强政府监管的同时，鼓励企业通过自愿行为准则进行自我监管，探索适应不同行业应用需求的监管规则。
- 全球合作与标准制定：积极参与全球人工智能安全治理体系的分工合作，推动国际标准制定和国际组织构建，提出人工智能安全治理的中国方案。
技术创新与新型安全威胁应对
- 技术创新：推动自主操作系统研发，减少对外技术依赖，推广基于自主技术的并行计算框架与工具链，确保人工智能开发软件安全。
- 新型安全威胁应对：针对对抗性攻击、提示词注入、训练数据投毒等新型安全威胁，加强安全保护基础理论研究和前沿安全技术研究，开发先进加密技术、认证技术和通用大模型安全可控技术。
法律法规与伦理规范
- 法律法规：加快人工智能立法进程，制定具有前瞻性的人工智能法律法规，为人工智能安全治理提供坚实法律基础。
- 伦理规范：加强对数据语料、算法规则、价值导向的管理，确保生成式人工智能产出内容符合国家要求、彰显中国特色。