报告概述
本报告面向人工智能安全治理产业实践，提出‘两横三纵’框架：以管理与技术双线协同为横轴，以开发侧、部署侧、应用侧全链条防护为纵轴，旨在为产业提供系统性、可落地、动态化的安全治理体系。报告分析了全球治理现状、核心挑战，并给出通用实践框架与典型行业解决方案。
报告的核心结论
人工智能安全治理需树立动态演化安全观
报告指出，人工智能技术快速迭代，风险形态层出不穷，传统静态防护失效。必须承认对安全认识的局限性，建立动态演化的人工智能安全观，在能力演进中管控系统性风险。
技术发展扩大内生安全新敞口，需覆盖全生命周期防护
模型黑盒性、数据污染、幻觉、行为不可控等内生安全风险加剧，叠加应用场景延展引入衍生安全难题。报告强调从模型研发、系统部署到应用运行的全链条防护，构建技术手段与制度安排的综合治理体系。
产业亟需系统化可落地的安全治理框架
全球治理要求从原则走向实操，但产业面临管理政策落地难、技术协同不足等挑战。报告提出‘两横三纵’实践框架，整合管理与技术，覆盖开发、部署、应用三侧，提供可操作的治理指引。
基准测试与自律承诺是产业协同治理的关键
安全基准测试体系尚未形成共识，制约量化评估。报告倡导产业共建基准测试、签署自律承诺、推动信息共享，通过‘测试-披露-验证’循环，形成自下而上的协同治理生态。
报告回答的关键问题
人工智能安全治理面临哪些核心挑战？
报告指出四大挑战：技术发展扩大内生安全敞口（如模型黑盒、幻觉、行为不可控）；应用延展引发衍生安全难题（如情感依赖、歧视偏见、虚假信息）；组织管理构建面临卡点（风险难评估、管理对象不确定、多部门协调难）；多元共治协同机制不健全（基准测试缺位、标识互认不足、信息共享机制缺失）。
如何构建人工智能风险管理体系？
报告提出闭环风险管理体系：企业需建立权责清晰的治理架构，制定规范化操作指引，组建专业治理团队，将风险前置防控、全程追踪、闭环管理。开发侧明确风险准则，部署侧规范流程，应用侧动态跟踪，并嵌入AI影响评估和持续审计机制。
产业如何协同推进人工智能安全治理？
报告强调多方协同：依托产业联盟建立基准测试框架（如AIIA大模型安全基准测试），推动企业签署《人工智能安全承诺》并主动披露实践，共建漏洞库与信息共享平台，开展沙盒验证，形成‘基准测试-自律承诺-安全测试-信息共享’的良性治理循环。
报告中的代表性数据
GPT系列模型中文词表污染率
2025年8月，清华大学研究显示，GPT系列模型中文词表污染率高达46.6%，该污染已延续到GPT-5。
大模型幻觉输出率
报告发布前，中国信息通信研究院测试显示，当前大模型均存在严重幻觉问题，语言大模型幻觉输出率在10%以上，多模态模型在30%以上。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 全球人工智能安全治理现状：详述联合国、欧盟、美国、英国、新加坡及我国在监管政策、国际合作方面的最新进展与差异。
- 人工智能产业安全治理核心挑战：从技术内生安全、应用衍生安全、组织管理卡点、多元共治协同四个维度深入分析。
- 两横三纵通用实践框架：以管理与技术双线协同为横轴，开发侧、部署侧、应用侧全链条防护为纵轴，具体涵盖风险管理、模型研发安全、系统部署安全、应用运行安全及产业生态协同。
- 风险管理体系建设：包括组织架构、制度文件、持续审计、全生命周期风险闭环等实操指引。
- 模型研发安全技术：数据治理（源过滤、清洗、标注）、安全对齐（SFT/DPO/GRPO）、测试评估（红队测试、幻觉测试、自主性测试）等。
- 系统部署与运行安全：覆盖云网安全、框架安全、代码安全、安全护栏、访问控制、水印标识、身份认证、合成检测、监测预警等。
- 产业生态协同机制：基准测试框架（AI Safety Benchmark 2.0）、自律承诺披露、安全测试验证、行业风险协同治理网络。
- 典型行业实践方案：金融、医疗、交通、能源、通信五个行业的安全治理案例与针对性解决方案。
- 前瞻展望：短期聚焦内容来源透明与可解释性，中期推动管理体系转型升级与行业评估测试体系，远期关注超级智能风险与人机共生治理。
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