【中国联通】人工智能安全治理白皮书(2025)

近日，中国联合网络通信有限公司联合华为技术有限公司、北京百度网讯科技有限公司等多家单位发布了《人工智能安全治理白皮书(2025)》。这份报告深入探讨了人工智能技术的安全治理问题，包括AI技术的发展历程、应用发展趋势、安全治理体系的风险分析与挑战，以及提出了相应的技术解决方案和行业案例。报告强调了建立安全可靠、公平可信、智能向善的人工智能系统的重要性，并从法律法规、标准体系建设、前沿技术探索和人才培养等多个维度提出了发展建议。这份报告是理解和应对人工智能领域安全挑战的重要参考资料，对于推动我国人工智能技术的健康、安全、可持续发展具有重要的指导意义。

人工智能技术的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。《人工智能安全治理白皮书(2025)》深入探讨了这一变革背后所面临的安全风险和挑战，并对如何构建安全可靠的人工智能系统提出了全面的建议和解决方案。

白皮书指出，人工智能技术的发展已经从符号规则、机器学习演进到深度学习，尤其是大模型技术，已成为推动科技进步的关键技术之一。大模型技术不仅在语义理解与生成、图像视频生成、代码生成等方面展现出优秀的能力，还推动了人工智能技术在多个行业的广泛应用。但同时，这些技术也带来了数据、模型、基础设施与应用的多重安全风险。

在人工智能安全治理风险方面，白皮书详细分析了AI基础设施、数据、模型算法以及应用的安全风险。例如，在AI基础设施安全方面，智算硬件设备、智算云、智算MaaS平台以及智算算力网络都面临着不同程度的安全威胁。这些威胁包括物理攻击、硬件接口攻击、软件攻击等多种形式。针对这些风险，白皮书提出了一系列安全解决方案，包括硬件安全防护、云安全保护、MaaS平台安全措施以及算力网络安全管理等。

数据安全是人工智能领域的另一个重要议题。白皮书强调，数据是人工智能技术发展的基础资源，因此保护数据安全至关重要。通用数据安全风险涉及数据合规、数据泄露、数据篡改等多个方面。AI数据生命周期安全风险则包括训练数据、微调数据、推理数据和知识库数据的安全。为了应对这些风险，白皮书建议构建通用基础的数据安全与隐私保护能力，并针对大模型数据全生命周期建立起完善的AI数据安全防护体系。

模型算法安全是确保AI系统安全性的核心。白皮书指出，保障人工智能模型算法的安全，是推动AI技术进一步赋能产业的必然要求。模型训练风险、模型微调风险、模型推理风险和模型部署风险都是需要重点关注的领域。为了增强模型的鲁棒性、泛化性、可解释性，并减轻模型偏见与歧视风险，白皮书提出了多种技术解决方案，包括对抗训练、数据增强、正则化、集成学习等。

AI应用安全是白皮书讨论的另一个重点。随着AI技术在医疗诊断、编程辅助、自动驾驶等领域的广泛应用，安全挑战也日益凸显。AI应用的开发者和使用者需要采取一系列措施来保障AI系统的安全性，包括加强数据保护、建立有效的监管框架和技术标准。这些措施不仅有助于保护用户的利益，也有助于促进AI技术的可持续发展。

白皮书还提出了一系列发展建议，包括完善AI安全法律法规、加快建立AI安全标准、持续展开AI安全技术攻关以及强化复合型人才培养与产学研协同创新。这些建议旨在推动我国人工智能技术健康、安全、可持续发展。

通过深入分析和建议，白皮书为我们提供了一个关于人工智能安全治理的全面视角。它不仅揭示了人工智能技术发展中的风险和挑战，还为如何构建一个更加安全可靠的人工智能生态系统提供了清晰的路径。这份报告的灵感来自于《人工智能安全治理白皮书(2025)》，它只是众多有价值的报告之一。对于那些对人工智能安全治理感兴趣的读者，我们推荐阅读更多同类型的报告，这些报告都收录在同名星球中，供大家自行获取和深入研究。

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