生成式人工智能的战略地位与治理必要性 - 生成式人工智能深度融入基层政务和媒体内容创作等领域 成为新质生产力发展的核心支撑 [1] - 网络、数据、人工智能等数字技术领域被强调为新兴领域国家安全能力建设的重要组成部分 [1] - 需构建韧性防御与激励创新并重的治理机制 以实现生成式人工智能治理中安全与发展的双赢 [1] 生成式人工智能的国家安全风险研判 - 政治安全风险突出表现为虚假信息工业化生产与文化价值隐性侵蚀 AIGC虚假信息生成门槛极低且能精准适配地域需求 [2] - 经济安全风险包括AI引起的就业结构失衡风险以及技术依赖风险 高端CPU、GPU仍依赖进口 自主芯片在算力密度、能耗比上存在差距 [3] - 社会安全风险直接触及公众安全感 AI拟声、拟像技术催生新型犯罪 医疗、教育等垂直领域大模型收集的海量敏感数据存在隐私泄露风险 可能关涉国家能源安全等 [3] 总体国家安全观引领的治理框架 - 治理框架需以总体国家安全观为指引 构建理论指导—实践路径—主体协同的完整框架 [4] - 大安全理念要求将意识形态、社会秩序、文化传承等纳入全局研判 实现风险的整体性、前瞻性治理 [4] - 需坚守科技向善 把保障人民生命财产、规范隐私信息风险作为底线 并主动抢占规则制定权与技术制高点 [4] - 需避免一刀切监管抑制创新与无监管导致风险扩散两种极端 并积极参与国际规则制定 通过技术安全合作应对跨境风险 [4] 治理机制的核心构建路径：主体协同 - 应构建政府主导、企业尽责、公众参与的协同机制 [6] - 政府需优化职能配置与监管信息共享 企业协会牵头制定数据分级分类、风险识别等实操标准 [6] - 企业应加大安全技术研发投入 公众层面需强化安全意识培育 通过AI风险举报平台构建全民监督网络 [6] 治理机制的核心构建路径：治理方式 - 应践行技术治技术、产业促治理的思路 建立精细化训练数据分级制度 明确不同级别数据的使用权限与存储规范 [6] - 数据跨境监管推行白名单+黑名单模式 普通数据经安全评估可出境 敏感数据禁止出境 [6] - 需破解数据垄断 通过公共数据共享平台保障中小企业合规数据获取 以反垄断培育健康产业生态 [6] - 国际上倡导技术普惠 反对技术脱钩与单边制裁 为AI企业拓展发展空间 [6] 治理机制的核心构建路径：治理依据 - 硬法层面应在充分调研后出台高位阶《人工智能法》 明确AI法律属性、管理体制与责任划分 解决生成内容版权归属等争议问题 [7] - 针对自动驾驶、深度合成等特定高风险场景 需制定专门法规 实现场景化精细治理 [7] - 软法层面需强化伦理准则的实操性 企业必须建立伦理审查委员会 对上线模型开展风险评估 [7] - 涉及公众利益的应用需公开审查结果 将严重违反伦理的企业纳入失信名单 以市场准入限制强化约束效力 [7]

行业趋势与定位 - 2025年被称为"智能体元年"，AI发展从对话生成跃迁到自动执行，智能体成为最重要的商业化锚点和下一代人机交互范式[1] - 智能体尚未像通用大语言模型一样在各行各业被广泛使用，当前调研聚焦已落地的国内核心玩家（互联网大厂、手机厂商、头部AI创业公司）[5] 安全合规认知现状 - 67.4%受访者认为智能体安全合规"非常重要"（平均分4.48/5），但优先级未进TOP 3[7][9] - 行业对安全重视程度存在分歧：48.8%认为投入不足，34.9%认为缺乏有效关注，仅16.3%认为已过度重视[9] - 最需优先解决的TOP 3问题为任务稳定性与完成质量（67.4%）、场景探索与产品化（60.5%）、基础模型能力增强（51.2%）[9] 主要风险关注点 - 最受关注的安全问题：AI幻觉与错误决策（72%）、数据泄露（72%）、有害内容输出（53.5%）[13] - 潜在后果担忧：用户数据泄露（81.4%）、非授权操作导致业务损失（53.49%）、监管调查（44.19%）[15] - 研发方最担心监管调查（72%），使用方/服务方更聚焦数据泄露（90%）[16] 治理挑战与实践 - 62.8%受访者认为智能体风险"过于复杂和新颖"是最大治理挑战[17] - 58%使用方不清楚智能体权限与数据访问范围，仅研发方明确掌握相关控制[19][20] - 51%公司无明确智能体安全负责人，16.2%由研发团队兼管安全，仅3%设专职团队[23] 行业生态特征 - 受访者角色分布：研发厂商（33%）、使用方（28%）、独立研究团队（23%）、服务合作者（16%）[6] - 技术团队占比67%，产品运营团队占30%，反映技术驱动型讨论主导[6] - 60%受访者否认发生过安全事件，40%拒绝透露，实际案例多被业务考量掩盖[5][19]