人工智能风险治理报告（2024年）——构建面向产业的人工智能安全治理实践方案_37页_1mb

报告摘要

人工智能风险治理实践方案
构建面向产业的治理框架，以可控可靠、透明可释、隐私保护、明确责任及多元包容的核

要素	定义
内生安全	系统自身存在的不可解释性、抗攻击性不足及鲁棒性问题。
衍生安全	应用层面引发的个人隐私、社会公平、就业替代与全球冲突等影响。
核心技术	数据、算法、软件、基础设施的治理；生物/核风险的防范。
治理模式	政府-产业-学术联合，推动红青队测试、红蓝对抗评估。
实践框架	风险识别（分四个要素，分层检测） → 风险评估（量化+优先级划分） → 风险应对（动态优化）。

阶段	关键工作内容
架构搭建	设立风险治理团队、统一管理制度、明确技术与应用提供方责任。
风险识别	数据质量检测、算法鲁棒性测试、供应链安全、衍生应用层审查（如就业影响）。
风险评估	4维指标量化（严重性/可能性/影响范围） + 动态调整。
风险应对	微调模型、内容过滤、引入水印技术；部署自动化监控工具，动态调整治理策略。
外部协作	制定第三方供应商协议；共享治理经验；推动行业标准动态调整。