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近年来,人工智能技术快速发展并深度融入千行百业,同时模型幻觉、算法偏见、隐私泄露、智能体失控等风险显现,传统安全手段难以有效应对,人工智能技术在风险管理方面面临诸多痛点。

即将实施的标准要求AI研发和应用主体提高对AI系统的风险防护能力,具体体现在可靠性、可控性、安全性、公平性、透明性、可解释性、隐私保护性、可问责性等方面。

在可靠性方面,标准要求AI系统采用价值对齐机制,减少输出有害或不当内容的风险,确保结果符合预期目标与伦理规范。在透明性方面,标准要求AI系统通过显式和隐式标识或水印,提示模型生成内容,防止因模型生成内容未告知用户而被混淆、误认、广泛传播的风险。同时,标准还要求AI系统具有可问责性。标准要求引入模型审计机制,对系统运行过程和结果进行独立验证,确保具备外部监督渠道。

从技术发展角度看,人工智能技术跃迁导致风险暴露面增多、隐患分散,风险广泛分布于数据处理、模型建设、测试验证与部署上线等多个环节。从合规视角看,风险管理已成为各国人工智能治理的重要抓手。

当前,欧盟《人工智能法》、美国NIST《人工智能风险管理框架》、新加坡《2026年新加坡人工智能安全共识》、我国相关法律法规,均将风险管理作为人工智能安全核心管控手段,全球正加速形成风险治理共识。但从管理角度而言,企业仍面临技术管理割裂、综合防控缺位的治理难题。

信通院下一步将围绕金融、医疗等典型场景开展标准应用试点,总结可复制、可拓展的实施经验,支撑垂直行业提升人工智能风险管理能力。

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