【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業(yè)監(jiān)管和安全治理

【人工智能培訓課程之六】“人工智能”的行業(yè)監(jiān)管和安全治理

（簡單初步提綱）

北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11號），推動人工智能與經濟社會各行業(yè)各領域廣泛深度融合，讓人工智能賦能千行百業(yè)，特推出“人工智能+”系列培訓課程：

【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐

【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術

【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例

【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業(yè)生態(tài)

【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣

【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業(yè)監(jiān)管和安全治理

第一部分：治理基石：構建“人工智能+”監(jiān)管治理的核心框架

1.1 監(jiān)管治理的核心理念與原則

1.1.1 核心目標：統(tǒng)籌發(fā)展與安全

重點：在鼓勵創(chuàng)新與控制風險之間取得平衡，確保技術向好向善。

1.2.2 基本原則

重點：以人為本、敏捷治理、分類分級、全球協(xié)同。

1.2 監(jiān)管治理的總體架構

1.2.1 監(jiān)管主體與職責

重點：國家層面統(tǒng)籌、行業(yè)主管部門分工監(jiān)管、地方落實執(zhí)行。

1.2.2 法規(guī)標準體系

重點：法律、法規(guī)、部門規(guī)章、國家標準、行業(yè)標準構成的多層次體系。

1.2.3 治理工具箱

重點：法律法規(guī)（硬性約束）、標準規(guī)范（軟性引導）、技術工具（治理賦能）。

1.3 基于風險的分類分級監(jiān)管

1.3.1 風險等級劃分

重點：借鑒歐盟《人工智能法案》等，分為不可接受風險、高風險、有限風險、最小風險。

1.3.2 監(jiān)管強度差異化

重點：對高風險應用（如醫(yī)療、金融、關鍵基礎設施）嚴格監(jiān)管，對低風險應用采取寬松監(jiān)管。

第二部分：安全紅線：筑牢“人工智能+”的應用安全屏障

2.1 數據安全與隱私保護

2.1.1 訓練數據安全

重點：防止訓練數據投毒、數據泄露，確保數據來源合規(guī)。

2.1.2 隱私保護技術應用

重點：聯(lián)邦學習、差分隱私、同態(tài)加密等在AI模型中的部署。

2.1.3 合規(guī)性要求

重點：遵守《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》。

2.2 算法模型安全與可信

2.2.1 魯棒性與可靠性

重點：防御對抗性攻擊，確保模型在復雜環(huán)境下的穩(wěn)定表現。

2.2.2 公平性與偏見治理

重點：檢測和消除訓練數據及算法決策中的歧視與偏見。

2.2.3 可追溯性與透明度

重點：算法備案、日志審計，對高風險應用要求一定程度的可解釋性。

2.3 應用場景安全與合規(guī)

2.3.1 關鍵基礎設施領域

重點：能源、交通、金融等領域AI應用的冗余設計和安全審計。

2.3.2 人身安全相關領域

重點：自動駕駛、醫(yī)療診斷AI的安全標準和責任界定。

2.3.3 深度合成（AIGC）內容治理

重點：深度偽造、虛擬人生的標識義務與源頭溯源。

第三部分：敏捷監(jiān)管：創(chuàng)新“人工智能+”的監(jiān)管方法論

3.1 監(jiān)管沙盒（Sandbox）

3.1.1 核心概念

重點：在風險可控的真實環(huán)境中，對創(chuàng)新產品和服務進行臨時性、小范圍的監(jiān)管試點。

3.1.2 實施流程

重點：企業(yè)申請、評估入盒、全程測試、評估出盒、規(guī)則優(yōu)化。

3.1.3 應用案例

重點：我國金融、自動駕駛等領域的監(jiān)管沙盒實踐。

3.2 標準與認證引領

3.2.1 標準體系先行

重點：加快制定可信AI、安全測試、評估認證等國家標準。

3.2.2 第三方評估與認證

重點：建立獨立的AI產品/服務安全與可信度評估認證體系。

3.3 技術賦能監(jiān)管（RegTech）

3.3.1 監(jiān)管科技的應用

重點：利用AI技術本身進行監(jiān)管，如自動化合規(guī)檢查、網絡風險態(tài)勢感知。

3.3.2 全生命周期監(jiān)測

重點：對上線后的AI系統(tǒng)進行持續(xù)監(jiān)測，動態(tài)評估其風險與影響。

第四部分：協(xié)同共治：構建“人工智能+”的社會治理體系

4.1 明確責任與問責機制

4.1.1 責任主體界定

重點：厘清開發(fā)者、部署者、使用者等各方在AI事故中的法律責任。

4.1.2 問責與救濟途徑

重點：建立有效的投訴、申訴和損害賠償機制。

4.2 推動行業(yè)自律與企業(yè)合規(guī)

4.2.1 行業(yè)公約與最佳實踐

重點：引導行業(yè)協(xié)會、龍頭企業(yè)制定自律公約，分享安全治理經驗。

4.2.2 企業(yè)內控體系建設

重點：推動企業(yè)設立“AI倫理委員會”，建立內部AI審查與風險評估流程。

4.3 加強國際協(xié)調與全球治理

4.3.1 參與全球規(guī)則制定

重點：在聯(lián)合國、G20等框架下，積極參與并引領全球AI治理對話。

4.3.2 推動監(jiān)管合作與互認

重點：在數據跨境、產品認證等方面尋求多雙邊合作，降低全球合規(guī)成本。

4.4 鼓勵公眾參與與輿論監(jiān)督

4.4.1 公眾科普與風險教育

重點：提升全民數字素養(yǎng)與AI風險識別能力。

4.4.2 建立社會監(jiān)督渠道

授課老師：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院院長 陸峰博士

（信息來源：北京前沿未來科技產業(yè)發(fā)展研究院）