▶  张凌寒

　　人工智能（AI）面临的安全风险与治理挑战持续演进，从算法偏见引发的公平性争议，到生成式人工智能带来的内容真实性挑战，再到技术应用衍生的伦理隐患，传统治理框架已难以覆盖新型风险场景。在此背景下，《人工智能安全治理框架》2.0版（以下简称“《框架》2.0版”）近日发布，不仅是中国对人工智能治理实践的经验凝练，更为全球治理提供了兼具前瞻性与实操性的中国方案。

　　为人工智能治理提供“中国范式”

　　不同于静态的治理规则，《框架》2.0版以持续跟踪风险变化、完善优化风险分类、研究探索风险分级、动态调整防范措施为核心思路，将治理框架打造为“动态演进的系统”。这种设计精准把握了人工智能技术快速迭代、风险多变的特点，通过实时响应技术发展中的新问题、新挑战，确保治理措施始终与技术发展同频共振，避免了治理滞后于技术的困境。

　　《框架》2.0版的关键价值之一，是为中国人工智能安全治理提供了清晰的行动指南。一方面，它明确了风险识别、评估、分级、处置的全流程治理机制；另一方面，它打破了单一主体治理的局限，提出政府、企业、科研机构、社会组织“多元协同”的治理模式，推动形成跨国界、跨领域、跨行业的治理合力。这种设计直指“先发展后治理”“重发展轻治理”的传统误区，通过发展与安全动态平衡的思路，为人工智能产业健康可持续发展筑牢制度根基。

　　值得一提的是，《框架》2.0版的进步性与独特性尤为突出。《框架》2.0版坚持发展与安全并重，既通过全流程治理防范风险，又为新技术、新业态预留成长空间。同时，《框架》2.0版提出“多边机制下的治理合作”“技术成果普惠共享”，倡导构建开放、公正、非歧视的全球治理环境，这不仅符合全球人工智能发展的共同利益，更彰显了中国作为负责任大国的担当。

　　从节点治理迈向全流程治理

　　《框架》1.0版对风险的界定较为笼统，而《框架》2.0版通过“分类拓展+分级明确”，构建了更立体的风险认知体系。在分类上，将风险维度从“技术内生安全、技术应用安全”拓展为“技术内生安全、技术应用安全、应用衍生安全”三层结构，这一调整精准区分了技术本身的风险（如算法漏洞）、直接应用风险（如数据泄露）与间接社会风险（如伦理争议、就业冲击），让风险分类更具系统性与层次性。在分级上，《框架》1.0版未明确分级机制，而《框架》2.0版提出从应用场景、智能化水平、应用规模入手，科学评价风险等级，并初步明确分级要素、风险级别、定级标准，为实践中差异化防控提供了明确依据。

　　《框架》2.0版在治理措施上的优化，核心是从笼统指引转向实操性方案，具体体现在3个方面：其一，立法与标准建设更明确，从《框架》1.0版方向性制度建议，升级为“推动人工智能高位阶立法+鼓励地方出台实施细则”，并新增“人工智能科技伦理准则”建设要求，让治理有法可依、有标可循；其二，监管模式从单点监管转向全流程治理，细化供应链安全保障、开源生态治理、用途追溯等跨环节机制，尤其聚焦生成内容等重点领域，压实企业、科研机构等多方责任；其三，在安全基础上强化发展导向，新增“安全有效释放重要行业应用需求”，倡导各行业结合自身属性制定应用安全指南。

　　《框架》1.0版主要按研发者、服务提供者、使用者、社会公众4种角色提出原则性建议，内容多为概括性要求，实操性较弱；而《框架》2.0版则按算法研发、建设部署、运行管理、访问使用4个阶段，明确具体怎么做，提供可落地的工具与思路；在运行管理阶段，强调实时监测算法运行异常。同时，《框架》2.0版还细化了高风险场景（如政务公开、司法取证、智能驾驶），并针对二次开发新增安全审计、漏洞修复要求，针对老年人及特殊群体强调服务的可用性与安全性，让应用指引更贴合实际需求。

　　《框架》2.0版以“全流程治理”为核心，通过拓展风险认知维度、深化治理措施、优化应用指引，既为中国人工智能产业划定了安全红线，也为全球治理贡献了平衡发展的中国智慧。