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360联合天津智慧城市数字安全研究院发布《全球人工智能安全治理》报告******

　　2023年1月10日，360天枢智库、天津智慧城市数字安全研究院、网络空间国际治理研究中心三方联合发布《全球人工智能安全治理》报告，报告站在全球视角的宏观高度纵览、分析和解读人工智能安全治理问题，提出人工智能发展面临十大安全挑战，旨在探索既能发挥人工智能技术效益又能控制其安全风险和负面影响的治理之道，是中国学术界和产业界对人工智能发展与安全的一次思想碰撞与深度探索，对人工智能安全治理具有积极指导意义。

　　在人工智能加速智能化变革的同时，针对人工智能的伦理规范、风险框架、以及治理理念和模式的探索成为各国学术界和政策界的重点工作。360首席安全官、天津智慧城市数字安全研究院院长杜跃进称，人工智能作为中、美、欧等国家或地区都在积极发展的关键新兴技术，其在发展过程中所产生的安全挑战也更为复杂多元，世界主要国家和地区已经将安全治理列为各自人工智能战略的优先事项。

　　目前，各国普遍关注的人工智能安全问题共十类，包括网络安全问题、企业合规问题、可解释性问题、隐私安全问题、声誉和伦理问题、未来劳动力问题、公平性问题、人身安全问题、社会稳定问题、以及国家安全问题。而以上挑战映射到人工智能的研发和应用过程，又可以划分为人工智能自身安全、衍生安全、以及人工智能赋能安全等核心安全挑战。

　　报告显示，作为一种数字技术，人工智能“双刃剑”特征明显，不仅自身存在数字安全威胁和隐患，随着人工智能工程化、场景化、平台化落地不断加快，人工智能安全需求已经超越单纯技术范畴。面对日趋复杂的安全挑战，人工智能安全治理难以一蹴而就，只有在实践中不断摸索，才能将人工智能安全风险遏制在可控范围。

　　报告对各国人工智能安全治理模式进行了深入剖析，针对上述问题，报告主要发现：美国流派在人工智能安全治理上采取的手段是在人工智能技术部署、使用与监测的全过程中都进行验证与监管，建立与之配套的规范体系；欧盟流派则更寄希望于运用监管框架与信任体系来对人工智能的安全进行规制，其规制更倾向于人权方向；相较美国与欧盟，中国流派的人工智能安全治理致力于形成内含研发、管理和应用的全流程安全保障体系，涵盖基础框架研制、基本安全原则、供应链管理实践指南、安全服务能力、应用领域的标准研制等各个方面。

　　为了避免人类社会发展被技术创新所“反噬”，也就是落入所谓的“科林格里奇困境”，产学研各界以监管和设置可操作性原则为主导，通过治理实践凝聚共识，探索人工智能安全治理的思路与模式。报告详细介绍了业界通用的各类风险治理思路，首先是基于未来风险预防的影响评估模式，其次是基于自主性原则的元监管模式，然后是基于透明追踪的AI系统预警模式。并由此细分出以用户为考虑重点的参与性设计和以政府为主导力量的敏捷治理两条路径。

　　在中国，360等多家人工智能龙头企业以自身实践构建行业安全案例，走出了技术赋能、行业规制、平台监测的多种道路。其中，360承建了科技部牵头成立的“安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台”建设，集中解决各类人工智能发展问题，引领人工智能安全生态建设。

　　作为报告联合发起方，天津智慧城市数字安全研究院依托于新一代人工智能创新发展试验区核心区——中新天津生态城提供的丰富应用场景，紧紧把握新型城市发展规律和机遇，致力于促进人工智能与经济社会发展深度融合，助力打造“智慧城市国家级标杆区”。

　　随着数字经济成为改变全球竞争格局的关键力量，人工智能产业将得到更大发展。同时，人工智能安全治理也将得到全世界的关注和推动，《全球人工智能安全治理》报告作为相关领域的权威论著，也将为人工智能产业的健康发展贡献一份重要的力量。

2022西湖论剑|谭建荣院士：为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

　　前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问，阐述了他对未来网络安全的思考。

　　记者：“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业，在新业态背景下，我们应该如何把握这个机遇，加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展？

　　谭建荣：网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展，网络技术开放了，网络技术推广应用了，网络安全产业就随之形成，并且壮大。网络技术的先进性是关键，只有具备先进的网络安全技术，网络安全产业才可能具有自主知识产权，才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业，我们就形成了网络安全队伍，有了高水平人才，我们才能做大网络安全产业，做到可靠性、可用性、可信性、可控性，才能把网络安全技术应用好、推广好，才能做大做强网络安全产业。

　　记者：近年来数据泄露等网络安全事件不时发生，您认为各相关方应该怎样携手应对，才能确保网络安全、信息安全和数据安全？

　　谭建荣：网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防，没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点，我们要不断的追求网络安全技术的先进性，才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下，又要防得牢，所以这是一对矛盾，就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术，才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观，在这个正确的网络安全观指导下，不断提升我们的技术，使我们的防护能力不断增强。

　　记者：您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素，请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面？

　　谭建荣：我们通过网络产生了工业互联网，把互联网技术用到工业领域，而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中，从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看，每一个环节都产生了大量数据，我们既是大量数据的产生者，又是大量数据的利用者。工业数据，技术数据、管理数据、服务数据、商业数据，对每个企业来说都至关重要，企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上，而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊，也是行业的大数据中心，必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。

　　工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据，而工业产品加工生产的过程，既是数据利用的过程，也是利用数据产生的源头，在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系，每一个环节都必不可少。

　　记者：在智能制造转型升级过程中，需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全，推进智能制造又好又快发展？

　　谭建荣：智能制造过程，就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来，用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题，用人工智能提升产品创新能力，改善产品质量。在这个过程中，每一个环节都产生了大量数据，而人工智能一个重要方法就是深度学习，通过人工神经网络训练，用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程，在这个过程当中数据安全是非常重要的，这些数据在哪些行业中，在多大范围使用，给多少人使用，这些都涉及到数据安全。

　　第二个方面，在贸易过程当中，客户服务产生了大量商业数据、技术数据，也包括管理上的数据，这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入，必须要通过数据挖掘、数据训练，而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好，筑起更多的防火墙、安全墙，这样企业才可以放心地用数据，客户也可以放心地用这些数据。

　　记者：区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用？

　　谭建荣：区块链是基于零信任，把数据公开、透明、去中心化，然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要，区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业，区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解，区块链技术是互相制约的一个机制，互相制约、互相约束，才能够做到数据安全。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）