（一）技术与产业发展态势
人工智能已成为第四次科技革命核心驱动力，技术迭代呈现三大特征：一是生成式人工智能实现突破，大模型参数规模迈入万亿级，混合专家架构、多模态融合（文本 / 图像 / 音频 / 视频）及逻辑推理能力显著提升，智能体（AI Agents）从内容生成向主动执行演进；二是产业应用加速渗透，2024 年全球市场规模达 6382 亿美元，预计 2030 年将达 3.6 万亿美元，覆盖科研、制造、金融、医疗、交通等关键领域，形成 “人工智能 +” 产业生态；三是基础设施竞争加剧，全球算力设施建设提速，英伟达 CUDA 生态占据主导，国产芯片通过架构创新逐步缩小差距。
（二）核心发展与治理目标
全球普遍遵循 “发展与安全并重” 原则，核心目标聚焦三方面：一是技术创新与安全可控动态平衡，确保人工智能始终处于人类控制之下，防范灾难性风险；二是伦理合规与价值对齐，将和平、发展、公平、正义等全人类共同价值融入技术全生命周期；三是普惠共享与全球协同，缩小智能鸿沟，推动不同发展水平经济体公平参与治理，实现技术造福人类的终极目标。中国明确提出 “以人为本、智能向善”，通过《全球人工智能治理倡议》《人工智能安全治理框架》等文件，构建开放公正的治理机制。
二、安全风险与伦理挑战
（一）多维安全风险体系
技术内生安全风险：模型算法存在可解释性不足、偏见歧视、鲁棒性不强、输出不可靠等问题，易受对抗攻击与模型缺陷传播影响；数据安全面临违规收集、内容不当、标注不规范及敏感信息泄露风险，训练数据 “投毒” 可能污染模型概率分布。
技术应用安全风险：网络系统存在组件算力缺陷、网络暴露面扩大、供应链断供（芯片 / 软件 / 工具）及网络攻击滥用风险，AI 生成的高仿真内容可绕过身份认证；信息内容存在违法有害输出、事实混淆、网络内容生态污染等问题；现实安全风险涉及关键信息基础设施运行安全、被违法犯罪利用，甚至核生化导武器知识失控；认知安全风险加剧 “信息茧房”，可能被用于认知战与价值观干预。
衍生安全风险：社会层面冲击劳动就业结构，传统劳动力需求下降，加剧资源供需矛盾；伦理层面扩大智能鸿沟与社会偏见，抑制创新潜力，引发科研伦理争议，挑战传统社会秩序，存在技术失控风险。
来源：中国信息安全测评中心，人工智能安全风险测评白皮书（2025）
（二）核心伦理挑战
人工智能伦理风险主要表现为五类：一是侵权性风险，包括个人信息泄露、生命健康侵害、知识产权侵犯及不良信息传播；二是歧视性风险，因训练数据偏见或算法缺陷，对特定群体产生不公正决策与表达；三是社会性风险，技术误用滥用冲击公共秩序，引发失业、认知退化等问题；四是责任性风险，多方参与主体导致责任界定困难，利益与责任分配不公；五是失控性风险，技术自主学习能力提升可能超出人类预设与可控范围，引发 “主体性” 认同危机。
三、全球治理与标准发展进展
（一）国际组织治理行动
ITU：依托信息通信领域优势，构建技术 - 应用 - 治理多层次标准体系，已发布 120 多项相关标准，聚焦安全可信与全球协同，建立人工智能标准交流数据库，推动跨区域标准对齐。
ISO/IEC：以 JTC1 SC42 为核心，形成基础 - 技术 - 管理协同的标准体系，发布 37 项标准，涵盖术语定义、风险管理、管理体系等，探索模块化、智能标准形式，适配技术快速迭代。
IEEE：以伦理治理为导向，推动 P7000 系列标准，覆盖系统设计、算法偏见处理、福祉度量等，构建跨领域全栈式标准生态，开放部分标准促进伦理共识普及。
（二）主要经济体治理模式
中国：形成 “治理倡议 + 框架文件 + 标准体系” 三位一体格局，发布《人工智能安全治理框架》1.0/2.0 版，构建涵盖基础共性、技术应用、安全治理的标准体系，2024 年提出到 2026 年新制定 50 项以上国家 / 行业标准，参与 20 项以上国际标准，推进生成式 AI 服务安全、数据标注安全等重点标准落地。
美国：推行 “自愿共识 + 行业自律” 模式，NIST 主导《人工智能风险管理框架》，2025 年成立人工智能标准与创新中心，通过零草案试点加速标准制定，强调技术创新与风险管理融合。
欧盟：采取 “法律规制 + 分级监管” 路径，《人工智能法》作为全球首个全面监管 AI 的法律体系，将 AI 系统分为不可接受风险、高风险、有限风险、最小风险四类，通过 CEN/CENELEC 制定协调标准，确保合规可执行。
英国与南方国家：英国依托 BSI 推动国际标准转化，设立 AI Standards Hub 促进全球合作；金砖国家、东盟、非盟等通过区域合作机制，强调发展权与技术公平，推动包容性治理框架。
（三）标准发展态势与挑战
发展态势：全球 AI 标准呈现三大趋势，一是制定进程加快，国际组织普遍采用快速审批机制适配技术迭代；二是负责任 AI 成为焦点，伦理安全、可信透明成为标准核心要素；三是互操作性需求凸显，技术、经济、科研等层面均需统一标准打破壁垒。
核心挑战：技术迭代速度（模型能力每 7 个月翻一番）远超标准制定周期（2-4 年），导致标准滞后；产业链横跨算力、算法、数据、应用多环节，多元主体利益诉求差异加剧协调难度；主要经济体治理理念分歧（欧盟风险防控、美国创新优先、中国统筹发展与安全）提高共识门槛；南方国家因基础设施薄弱、人才短缺，在标准制定中代表性不足。
四、安全测评体系与关键技术
（一）测评体系框架
人工智能安全风险测评遵循 “全生命周期 + 多维度覆盖” 逻辑，构建 “目标设定 - 内容实施 - 方法技术 - 对象覆盖 - 风险度量 - 持续优化” 闭环体系。核心测评目标包括安全性、可靠性、可控性、公平性四大维度，细化为技术安全性、功能可靠性、数据隐私性、伦理合规性、系统可控性、治理可追溯性六大具体指标，风险等级划分为红（致命风险）、橙（高风险）、黄（中风险）、绿（低风险）四级。
（二）核心测评内容
供应链安全测评：覆盖硬件基础设施、软件开发框架、模型组件及第三方服务，聚焦供应韧性、完整性与计算安全性，防范供应链攻击与组件漏洞。
数据安全测评：贯穿数据采集、存储、传输、使用、销毁全流程，重点评估训练数据来源合规性、内容安全性、隐私保护措施及抗投毒能力。
模型安全测评：针对模型架构、参数与推理机制，测评对抗鲁棒性（抵御提示词攻击、对抗样本等）、输出可靠性（抑制幻觉）、完整性与后门风险。
伦理与运行态系统测评：伦理对齐测评涵盖内容合规、偏见公平性、伦理遵从等；运行态系统测评覆盖基础设施、网络、智能体全栈安全，验证工具调用、任务规划及外部信息源可靠性。
（三）测评方法与关键技术
主要测评方法：包括基于规则的基线测试（合规底线筛查）、基于对抗的红队测试（主动挖掘漏洞）、基于指标的量化评估（客观对比安全水平）、基于场景的仿真评估（贴近业务风险）等多元化路径。
关键测试技术：输入层测试涵盖越狱、提示词注入、对抗样本等攻击模拟；训练层测试聚焦数据投毒与后门植入；模型层测试包括模型窃取、权重篡改；输出层测试关注幻觉检测、数据提取与推理；部署层测试覆盖供应链污染、API 滥用与护栏绕过。
五、信任现状与影响因素
（一）信任分布差异
区域差异：中国（87%）、巴西（67%）对 AI 接受度较高，德国（39%）、英国（36%）、美国（32%）呈现抗拒态度，发达国家普遍担忧技术风险。
群体差异：行业层面，科技（55%）、金融（43%）行业员工对职场 AI 接受度最高，食品（23%）、交通（20%）行业接受度最低；
来源：Edelman, Flash Poll: Trust and Artificial Intelligence at a Crossroads(2025)
收入层面，低收入群体（54%）更担心被技术抛弃，高收入群体顾虑相对较低；
年龄层面，18-34 岁群体信任率（62%）高于 35-54 岁（57%）与 55 岁以上（40%）群体。
（二）信任驱动与阻碍因素
核心驱动因素：认知水平与信任直接相关，了解 AI 的群体接受度提升 17.45%；个人体验是关键变量，AI 对复杂问题的解释能力可使信任率提升 36-46 个百分点；透明度与可追溯性增强信任，明确的数据使用规则、决策逻辑披露能显著提升接受度。
主要阻碍因素：信任问题是首要障碍，70% 的美国用户、57% 的德国用户因数据安全与技术可信度放弃频繁使用 AI；就业担忧加剧抗拒情绪，69% 的巴西用户、62% 的中国用户认为企业领导人未如实披露 AI 对岗位的影响；技术滥用风险（深度伪造、虚假信息）降低社会信任基础。
六、未来展望与发展建议
（一）技术与测评发展趋势
测评技术迭代方向：自动化测评成为核心，依托强化学习与生成式 AI 实现测试用例动态生成与风险智能定位；全生命周期融合测评普及，将安全测试嵌入设计、训练、部署、退役全流程；跨模态测评技术突破，应对多模态协同攻击与风险传导。
标准协同发展：推动国际核心指标统一，提炼各国共识性要求形成通用测评基准；预留区域适配接口，兼容不同法律与文化背景；构建产学研协同生态，整合技术研发、实践验证与标准落地全链条资源。
（二）核心发展建议
完善治理体系：加快人工智能综合性立法，细化分类分级监管规则，强化法律法规与标准的衔接配套；建立 “政府监管 - 行业自律 - 企业合规 - 公众监督” 多元协同机制，压实各方安全责任。
强化技术支撑：加大可信 AI 技术研发投入，推动伦理增强型芯片、安全护栏等产品落地；推广 “治理即服务” 模式，部署合规自检系统，实现风险动态监测与应急响应。
深化国际合作：依托联合国、APEC、G20 等多边机制，加强治理理念与标准互鉴；支持发展中国家能力建设，通过技术转让、人才培训缩小智能鸿沟；共同应对跨境 AI 风险，建立威胁信息共享与联合处置机制。
促进产业协同：企业应将安全伦理要求嵌入产品全生命周期，主动参与标准制定与测试验证；行业组织牵头制定自律规范，推广最佳实践；科研机构加强基础理论研究，培养既懂技术又懂规则的复合型人才。
