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发表于 2026-06-16 06:24:50 股吧网页版
以高水平安全护航人工智能高质量发展(专题深思)
来源:人民日报

  当前,人工智能正深度重构国家安全的边界与体系,成为影响国家安全的关键变量。习近平总书记高度重视统筹人工智能发展与安全,强调:“要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范,维护人民利益和国家安全,确保人工智能安全、可靠、可控。”这深刻揭示了发展与安全的辩证关系,为推动人工智能健康有序发展指明了方向。

  坚持人才为先,筑牢人工智能安全发展第一道防线

  人工智能发展深度取决于人才厚度。习近平总书记强调:“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育,源源不断培养高素质人才。”新时代以来,我国深入实施人才强国战略,把人工智能人才培养作为强国建设的战略支撑,推动构建多层次人才体系、强化产教融合、优化资源配置,一批战略科学家、领军人才和青年拔尖人才脱颖而出,为我国人工智能创新发展提供了坚实保障。同时要看到,高层次、复合型人才供给不足,仍是制约我国人工智能技术发展的瓶颈。在“量”不足的同时,“质”的短板也较明显:通用大模型、算法框架、类脑智能等核心方向的战略科学家与领军人才仍然稀缺。“塔尖不尖、塔基不稳”的结构性问题亟待破解。在实现技术能力与国家安全需求有效衔接方面,懂技术、懂治理、懂安全的跨界人才不足。

  人才支撑是否牢靠,决定人工智能是否安全可控。必须把人工智能人才培养摆在突出位置,健全教育与产业深度衔接机制,建立基于产业真实需求的动态人才培养反馈系统,推动“供给侧”与“需求侧”形成有效对接。推动高校更好发挥教育、科技、人才优势,系统推进人工智能学科体系、安全课程体系和拔尖创新人才培养体系一体建设,探索跨学科、跨领域培养路径,打通从课堂到科研、从科研到产业、从人才到安全的链条式闭环。依托国家实验室、重大专项、“揭榜挂帅”等平台机制,培养一批青年科技领军人才,加快培育具备国家安全意识、创新突破能力、系统治理思维的战略科技人才队伍,切实筑牢我国人工智能安全发展的第一道防线。

  坚持自主可控,夯实人工智能发展技术底座

  习近平总书记指出:“人工智能领域要占领先机、赢得优势,必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。”决定人工智能发展的关键在于智能芯片、算法框架等“根技术”领域。在加强基础研究座谈会上,习近平总书记强调要“优化基础研究系统布局”“打通基础研究、应用开发、成果转化的创新链条”,这为夯实人工智能“根技术”指明了根本路径。

  近年来,我国在人工智能“根技术”领域的自主创新能力显著增强,芯片攻坚取得积极成果,具有国际影响力的基础模型持续涌现,发展的技术底座不断夯实。同时也应看到,目前,我国支撑人工智能持续创新的基础理论、核心方法和关键工具布局仍显薄弱。值得注意的是,人工智能的发展依赖于“根技术”,同时也反哺“根技术”,其在代码生成、算力优化、新材料研发等方面已经展现出加速基础创新的潜力。把握好这一趋势,就可能在补齐短板的同时开辟新赛道,实现跨越式发展。

  “根技术”的短板,不在一环一节,而在整条链路。补齐这一短板,不在局部突破,而在体系重塑。要把握主动,就必须统筹发力、协同用力。一方面,强化原创理论与方法范式突破,聚焦类脑智能、通用智能等前沿方向,构建自主的理论体系和方法框架。发挥人工智能反哺作用,赋能科学发现与实验模拟,推动原始创新和关键技术突破。另一方面,强化重大科技基础设施和智能化科研平台系统布局,提升基础研究支撑能力,建设可持续的算力与工具体系,统筹布局绿色算力,推动国产平台在科研和产业一线“用起来、磨出来”。切实筑牢数据安全屏障,建设高质量公共数据集,严防数据污染和泄露风险,为国家智能化发展筑牢坚实根基。

  坚持底线思维,系统构筑风险防控与制度保障体系

  人工智能在提升工作效率的同时,也带来新型风险。其中,值得警惕的是“小概率事件”。这类事件有两个显著特征:一是领域不确定性,风险可能在金融、舆论等不同场景中交织显现。二是周期不确定性,风险未必立刻爆发,而是长期潜伏、逐步积累,最后可能集中释放。这类风险既可能呈现“黑天鹅”式的突发性,又可能呈现“蝴蝶效应”的放大性,还可能像“灰犀牛”一样迹象可见但被忽视,直至集中爆发。

  生成式人工智能技术在认知域的滥用,已成为对国家安全最直接的威胁之一。通过深度伪造、定制化宣传和自动化舆论攻击,能够以极低成本制造和传播虚假信息,对政治安全和意识形态安全构成严峻挑战。尤需警惕的是,一些研发机构和企业安全意识不足,监管机制协同性和前瞻性不够,风险识别与预警能力不强。同时,现有法律法规尚难跟上技术快速演化进度,伦理规范缺位、跨境治理滞后,需抓紧健全法规伦理双重规范,加快推进人工智能立法,增强制度的适应性、前瞻性和约束力。

  守住安全底线,才能托起人工智能发展的高线。系统提升人工智能的风险防控与制度保障能力,关键在于前移关口、闭环治理。一方面,将安全评估机制纳入人工智能项目立项、设计、部署、运行全过程,在关键领域探索建立“前评估、强监测、可追溯”全周期风险控制机制,确保技术可控于先、风险可感于前、隐患止于未发。另一方面,强化跨部门、跨行业的风险监测协同机制,打破科技、工业、公安、网信等多部门数据壁垒与信息孤岛,形成风险发现、预警、处置、问责一体化治理链条。此外,还要面向未来场景,前瞻研判新型风险形态,加快布局建立人工智能治理新机制,为人工智能全球治理贡献中国方案。

  (作者为中国工程院院士、北京理工大学党委书记)

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