報告聚焦AI安全問題，探討了AI在各階段面臨的安全挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略，強(qiáng)調(diào)了多方協(xié)作保障AI安全的重要性。

1. AI安全的關(guān)鍵利益相關(guān)者：云計算服務(wù)提供商提供AI計算資源，負(fù)責(zé)審查供應(yīng)商、管理權(quán)限和保障物理與網(wǎng)絡(luò)安全；模型構(gòu)建者開發(fā)訓(xùn)練AI模型，需采用安全設(shè)計方法、測試漏洞；企業(yè)負(fù)責(zé)人和運(yùn)營者部署維護(hù)AI系統(tǒng)，要建立測試流程、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私 。

2. AI安全在不同階段的實踐

開發(fā)階段：采用安全設(shè)計方法，全面評估風(fēng)險，融入倫理考量，審查數(shù)據(jù)提供者，增強(qiáng)模型韌性并持續(xù)優(yōu)化。同時，重視數(shù)據(jù)源選擇，網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)雖獲取便捷但存在版權(quán)、偏見等風(fēng)險；人工生成數(shù)據(jù)質(zhì)量高但成本高昂；合成數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)高效但易疲勞，三者各有利弊，應(yīng)結(jié)合使用并遵循數(shù)據(jù)管理最佳實踐，如確保數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈透明、數(shù)據(jù)集具代表性、實現(xiàn)人機(jī)協(xié)作 。

部署階段：建立監(jiān)督與反饋機(jī)制至關(guān)重要。持續(xù)監(jiān)督模型準(zhǔn)確度，如監(jiān)測社交媒體審核算法和汽車安全系統(tǒng)；構(gòu)建透明反饋機(jī)制，像電商聊天機(jī)器人采集數(shù)據(jù)優(yōu)化服務(wù)；嚴(yán)格審查模型行為，利用紅隊測試等技術(shù)檢測漏洞。人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)不可或缺，人工生成數(shù)據(jù)集、監(jiān)督微調(diào)模型和人機(jī)協(xié)作標(biāo)注數(shù)據(jù)，都有助于提升AI安全性 。

應(yīng)用階段：遵循AI安全準(zhǔn)則，與第三方合作確保安全標(biāo)準(zhǔn)一致。減少算法偏見，使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)、持續(xù)改進(jìn)模型并開展人機(jī)協(xié)同評估；實現(xiàn)可解釋AI，便于排查問題和增強(qiáng)信任；制定倫理框架，參考領(lǐng)先框架確保AI符合倫理標(biāo)準(zhǔn)。在全球化背景下，多語言系統(tǒng)要考慮文化差異和法律要求，進(jìn)行本地化部署和持續(xù)監(jiān)控優(yōu)化 。

3. 風(fēng)險管理策略及行業(yè)示例：AI應(yīng)用存在信息危害、武器化、有害內(nèi)容輸出和法律責(zé)任等風(fēng)險。需持續(xù)測試監(jiān)控模型、運(yùn)用紅隊測試技術(shù)、開發(fā)篩選工具、采集合規(guī)數(shù)據(jù)來應(yīng)對。在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、教育、醫(yī)療、法律等行業(yè)，AI雖帶來創(chuàng)新，但也面臨數(shù)據(jù)偏見、系統(tǒng)錯誤、隱私保護(hù)和法律合規(guī)等挑戰(zhàn)，需謹(jǐn)慎應(yīng)對

4. AI安全需要各方共同努力，貫穿AI生命周期。通過實施安全措施和風(fēng)險管理策略，可降低風(fēng)險、推動創(chuàng)新，促進(jìn)人類與智能系統(tǒng)間的信任，提升生活體驗。