导读｜Guide
2026年1月，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）正式发布《人工智能安全治理研究报告（2025年）——推进人工智能安全治理产业实践框架》（以下简称“报告”）。人工智能技术飞速发展，在赋能千行百业的同时，数据泄露、算法偏见、技术滥用等安全风险也随之凸显。这份报告聚焦全球治理体系化、实操化趋势，立足本土产业实践提出 “两横三纵” 治理框架，为 AI 安全落地提供清晰指引，这份报告也成为行业关注的焦点。
具体内容 | Details
一、全球治理：多方发力，体系渐趋完善
当前，全球主要经济体都在加速推进 AI 安全治理：国际层面加强合作对接，明确治理共识；各国密集出台监管政策，划定安全红线；产业端积极探索实践，推动治理落地。“如何让治理举措更务实、可操作” 已成为全球共同关注的核心议题。
二、核心挑战：四大痛点待突破
报告指出，当前 AI 安全治理面临多重复杂难题，具体表现为四大核心痛点：
1.技术风险：内生安全隐患丛生
模型 “黑盒” 特性导致决策逻辑不可解释，叠加鲁棒性不足易受恶意干扰，再加上攻防不对称使得攻击者可通过数据投毒、对抗样本等手段轻易突破防护，而基础模型的缺陷还会向 downstream 应用扩散，放大技术原生风险。
2.应用困境：衍生风险复杂多变
AI 应用向金融、医疗、交通等关键领域快速渗透，不仅扩大了网络暴露面，还可能因算法偏见、“幻觉” 输出引发现实安全问题，同时 “深伪” 技术滥用、敏感数据泄露等场景化风险也持续涌现，给监管和防护带来巨大挑战。
3.管理卡点：组织体系难以适配
多数组织的现有管理架构无法跟上 AI 技术迭代速度，缺乏针对数据合规、模型安全、供应链管控的专项机制，且权责划分不清晰，导致安全要求难以贯穿开发、部署、应用全流程，出现治理真空地带。
4.协同短板：共治机制尚不完善
行业内缺乏统一的安全基准测试体系，企业间安全措施披露不充分，漏洞信息和风险案例共享不畅，再加上跨领域、跨部门的协同治理机制未建立，难以形成应对复杂风险的合力。
三、核心框架：“两横三纵” 筑牢安全防线
为破解挑战，报告提出 “两横三纵” 产业实践框架 ——“两横” 以 “管理 + 技术” 双线协同为核心，“三纵” 覆盖 “开发 - 部署 - 应用” 全链条，核心围绕五大关键环节构建闭环防护：
1. 风险管理：构建全流程闭环防控体系，将风险评估、防控措施、审计追踪等环节嵌入 AI 开发、部署、应用的每个阶段，实现动态化风险管控。
2. 模型研发：从源头筑牢安全根基，通过训练数据清洗去重、模型选型安全评估、价值观校准与安全对齐，再配合红队测试、幻觉评估等手段，降低技术原生风险。
3. 系统部署：搭建多维防护屏障，既强化云网环境加固、框架与容器漏洞管理、代码审计等基础安全，又构建关键词、语义及智能体行为三级安全护栏。
4. 应用运行：落实动态监控与合规要求，通过细粒度访问控制、合成内容标识水印与溯源、身份认证强化等措施，确保场景应用中的风险可防可控。
5. 产业生态：凝聚行业共治合力，推进安全基准测试体系建设，鼓励企业签署自律承诺并披露安全措施，同时搭建漏洞库与风险信息共享平台。
四、行业落地与未来展望
目前，金融、医疗、交通、能源等领域已开始探索 AI 安全治理实践，成效初显。未来，AI 安全治理将在供给侧强化技术支撑、应用侧细化场景规则、管理侧优化协同机制、产业侧完善生态建设，持续为 AI 产业健康发展保驾护航。
扫描二维码阅读文件内容
点评 | Comment
作为国内 AI 安全治理领域的权威研究成果，本报告的核心价值在于实现了 “理论框架与产业实践的深度耦合”。其提出的 “两横三纵” 框架，既精准回应了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等国内监管要求，又充分借鉴了全球治理经验，通过 “管理 + 技术” 双线协同、“开发 - 部署 - 应用” 全链条覆盖的设计，破解了以往治理体系 “重原则、轻落地” 的痛点。从法律与合规视角看，报告明确了数据治理、模型安全、供应链管控等核心合规节点，为企业防范算法歧视、数据泄露等法律风险提供了可操作的路径指引；从产业实践角度，其聚焦关键领域落地需求，提出的基准测试、漏洞共享等生态共建机制，有助于推动形成 “监管有依据、企业有标准、行业有共识” 的治理格局。尤其值得关注的是，报告既强调安全底线思维，又兼顾 AI 技术创新活力，避免了 “一管就死” 的治理困境，为我国在全球 AI 安全治理竞争中抢占话语权提供了重要支撑，也为各类市场主体合规经营、稳健发展提供了权威参考蓝本。
点击“阅读原文”查看官方通知
END
往期回顾｜Review
1
2
3
“
点击蓝字 关注我们
”