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来源：中国信通院
这份《人工智能安全治理研究报告（2025年）》由中国信息通信研究院（CAICT）发布，系统阐述了人工智能安全治理的现状、挑战与实践框架。以下是报告的核心内容摘要：
一、报告背景与目标
人工智能技术快速发展，带来机遇的同时也伴生安全风险。
2025年国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动AI与经济社会深度融合。
报告旨在提出一套系统化、可落地、动态演进的人工智能安全治理产业实践框架。
二、全球治理现状
国际合作加强：联合国、ITU、OECD等组织推动AI治理机制化。
监管政策体系化：欧盟推进《人工智能法》，美国采取审慎立法与州级探索，中国实施算法备案与安全评估等链条化管理。
产业实践自律化：企业签署安全承诺，开展基准测试与评估。
三、人工智能安全治理核心挑战
技术内生风险：模型“黑盒”性、幻觉问题、能力涌现不可控、安全攻防不对称。
应用衍生风险：场景延展带来治理对象动态演变、开源滥用、社会伦理风险传导。
组织管理困境：风险难评估、管理对象不明确、跨部门协调难。
共治机制不健全：基准测试未统一、标识溯源难互通、信息共享不足。
四、“两模三纵”安全治理实践框架
报告提出以 “管理”与“技术”双线协同为横轴，以 “开发侧、部署侧、应用侧”三侧发力为纵轴的产业实践框架：
风险管理：构建闭环风险治理体系，贯穿AI全生命周期。
模型研发：从数据治理、安全对齐到测试评估，筑牢安全源头。
系统部署：强化云网、框架、代码、护栏四层安全防护。
应用运行：实施访问控制、标识水印、身份认证、合成检测等动态评估。
产业生态：共建基准测试体系，推动自律承诺、信息共享与协同治理。
五、典型行业实践方案
金融：分类分级应用、安全护栏、偏见修正、本地化部署。
医疗：构建高质量数据集、引入RAG减轻幻觉、加强伦理审查。
交通：智能座舱端到端测试、自动驾驶仿真验证。
能源：数据分级+隐私计算、工控系统安全联动、可解释AI+专家双校验。
通信：AI+数据安全智能管理、大小模型协同、RAG+深度思考赋能。
六、未来展望
供给层面：强化内容来源与真实性追溯。
应用层面：提升技术透明度与可解释性。
管理层面：构建PDCA循环的AI管理体系。
产业层面：建立行业化安全评估测试体系。
全球协作：推动国际共识与共治，确保AI安全、负责任、可持续发展。
七、结论
报告呼吁产业各界凝聚共识，形成合力，将分散的治理努力整合为统一的系统屏障，共同构建安全可信、协同共治的人工智能生态。
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