眼下，很多地区布局 人工智能 领域，推动新一代 人工智能 健康发展。 人工智能 正广泛应用于金融、医疗、交通、制造业等领域，成为推动社会发展的重要引擎。不过，正如“硬币的两面”， 人工智能 在造成高效便利的同时，也有可能引发隐患和危机。对此，要增强风险防范意识，以富有前瞻性的有力举措，管控好 人工智能 技术可能造成的各类风险。

　　从目前情况看， 人工智能 可能引发的危险主要包含如下几方面。从技术角度看， 人工智能 本身的技术逻辑及其应用过程存在模糊性，可能引发数据、算法和模型风险。如果数据的数量或质量出现问题，可能无法反映现实世界的实际情况；算法“黑箱”和不可解释性问题，在容错率低的行业，甚至可能造成不可挽回的安全隐患；另外，模型完整性攻击，又称“对抗攻击”，即干扰模型的学习和预测过程，可能误导 人工智能 “以羊易牛”。

　　从法律伦理道德层面看， 人工智能 的广泛应用可能衍生技术滥用、 数据安全 、隐私保护等方面的安全挑战，给公民的信息安全、财产安全甚至生命安全造成要挟。例如，恶意运用 人工智能 伪造虚假人脸，危害个人金融安全；在收集、使用和分析 海量数据 的进程中，发生隐私泄露、数据篡改、真假难辨等隐患；智能推送算法还引发了“信息茧房”、极化现象和 大数据 “杀熟”现象； 人工智能 运用到 无人驾驶 、医疗诊断等领域，可能引发权责界限模糊问题； 人工智能 文本数据挖掘可能引发的 知识产权 争议问题等，都是引发法律和伦理道德风险的典型案例。

　　 人工智能 所造成的危险其实不是单一的、直线的，而是多种风险交织交融的。这就要求我们系统全面地认识 人工智能 ，提早开展 人工智能 风险治理。

　　一方面，要推动技术进步。针对 人工智能 的模型、算法、数据、隐私和应用等风险和安全要挟，强化安全保护基础理论研究和前沿安全技术研究，推动关键技术应用，构建 人工智能 安全治理技术体系，是有效管控 人工智能 风险的关键。这是一个需要各个层面通力合作、集智攻关的长期工作。在社会层面， 网络安全 龙头企业可以牵头组建创新联合体，在开展理论研究和技术攻关的同时，强化数字安全人才培养，规范技术标准、测试标准和应用规范，增进数字安全的国内外交流合作，以技术创新引领 人工智能 安全治理。

　　另一方面，还要不断加强管理。不久前，我国《生成式 人工智能 服务管理暂行办法》颁发施行，国家层面的 人工智能 法草案在提速，各种专门立法也在积极探索。我国正以高度负责任的态度参与全球 人工智能 治理，在贡献中国智慧的同时抢占全球 人工智能 治理话语权。在实践中，对发展中的问题应及时回应，充分施展处于实践前沿的企业、行业组织的作用。主管单位要与企业、行业组织、科研机构和公众建立广泛的合作和沟通机制，以有效引导企业和行业组织进行自我监管，施展科研机构协助监督和识别潜在风险的作用，帮助公众提升 人工智能 风险防范意识。