智能时代网络空间风险管控新趋势
在人工智能浪潮下，网络空间的运作模式、威胁类型及责任划分正经历显著转变。生成式人工智能、算法推荐机制以及智能体系统全面融入网络环境，导致诸多问题超越单一国家、单一平台或单一环节的治理边界。强化网络空间的国际协作，成为应对技术演进、保障网络空间安全与稳定的关键任务。网络空间的运行机制发生根本性变化。人工智能深度嵌入网络空间，推动其从人类生产内容、平台组织传播、用户参与互动的信息交互空间，转变为人机共同参与、算法持续驱动、行动自动生成的智能行动空间。过去，网络空间主要被视为信息发布、传递与互动的场所；而在人工
前沿理论：可预见的人工智能
随着人工智能（AI）在自动驾驶、大型语言模型、智能体等领域的广泛部署，如何精准判定系统何时能安全、可靠地执行任务，已成为AI治理的关键议题。现有研究多聚焦于模型性能提升、可解释性或验证验证等问题，但对系统在特定应用场景中的有效性是否可提前预测关注不足。研究提出“可预见AI”概念，将预测重心从AI行为转向AI有效性，强调通过预测性能、安全、公平、能耗等有效性指标，提前界定AI系统的适用场景和运行边界。研究进一步构建预测框架，阐明可预见AI与可解释AI、可解释性、元学习、不确定性估计等领域的差异，为可信AI发
开源人工智能赋能可持续发展目标的治理路径探索
人工智能（AI）革命正以惊人的速度推进，开源模式为加速可持续发展目标及其他使命提供了关键支撑，同时也伴随着潜在隐患。本文提出四项治理举措，探讨如何将可持续性、评估、安全与合作融入开源人工智能的演进过程，从而削减其带来的不确定性与挑战，推动全球可持续繁荣。2025年2月10日在巴黎召开的人工智能（AI）行动峰会彰显了国际社会日益增强的意愿，即借助人工智能落实联合国可持续发展目标（SDGs） 1,2 ，这与在环境、社会及安全领域为维护地球健康而对人工智能进行治理的呼声相契合 3。2018年至2024年间，人工
金融监管总局发布人工智能安全应用指引
国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见各金融监管局，各政策性银行、大型银行、股份制银行、外资银行、金融资产管理公司、理财公司，各保险集团（控股）公司、保险公司、保险资产管理公司，各金融控股公司，各总局管理单位：为深入贯彻《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》关于加速人工智能技术创新、强化人工智能治理的战略部署，落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动数字金融高质量发展，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合，引导金融领域人工智能应用朝着有益
四川AI安全专委会召开工作会议 研讨年度重点任务
7月9日下午，四川AI学会AI安全专委（简称“安专委”）工作会议在中国网安基地顺利举行。会议深入领会习近平总书记重要讲话精神，紧扣“科技向上向善、安全可控、造福人民”宗旨，系统部署年度重点，为四川AI安全治理现代化凝聚共识。主任董贵山，技术首席路高勇，专家许勇、赖韬、张焱等出席，成都国信安、纳仪科技、恒瑞达科技、为辰曜创科技等企业及电子科大代表齐聚，共商AI安全发展。会前，与会者聚焦AI安全治理论坛筹备。论坛旨在搭建政产学研用桥梁，汇聚专家力量，探讨治理趋势，为四川AI产业安全提供参考。在团标研讨中，专家
2026年7月初人工智能领域重大动态速递
2026年7月初人工智能领域重大动态速递！ OpenAI一口气推出GPT-5.6、ChatGPT Work、GPT-Live三款核心产品，xAI、Meta、Anthropic同步升级模型并自主研发算力资源；微软加大前沿人工智能研发投入、腾讯部署AI Agent智能体、联合国开启全球人工智能治理协商。 模型性能、企业级应用、语音交流、视频创作、算力自主、行业标准全面加速推进，人工智能全产业链正式迈入激烈竞争时期，发展机遇已清晰显现。
智能治理||为何需要以风险视角审视人工智能
《Regulating the Risks of AI》原文作者：Margot E. Kaminski当前人工智能治理领域最受关注的核心议题包括：如何减少算法偏差、如何发现隐蔽偏见、如何通过检验、审计和影响评价来管控潜在威胁。然而在这些技术层面的问题之前，还存在一个更为根本的法律议题：当法律将算法歧视、隐私侵犯、医疗资源分配失当乃至人员伤亡等现象统一归类为"风险"时，它实际上做出了何种价值抉择？美国学者玛戈特·E·卡明斯基（Margot E. Kaminski）在其著作《Regulating the Ri
2026年AI智能体全面落地
2026年并非仅仅是AI Agent的概念元年，而是迈向落地的关键之年。它不再是PPT中描绘的虚幻愿景，而是已切实运行于保险理赔、编程开发及数据分析等岗位上的实际生产力工具。首先明确观点：2026年被称为“智能体爆发年”绝非商业炒作，而是四大条件共同达成的技术拐点。然而，“爆发”并不等同于“成熟”，真正的Agent原生应用生态可能仍需3-5年——这与2007年iPhone发布后App Store并非瞬间引爆的规律如出一辙。这四大条件缺一不可：一、大模型已突破推理瓶颈。OpenAI o1、DeepSeek-
工信部人工智能标委会2026年专项工作会报名开启
目前，国内正加速推进“人工智能+”战略，作为国家级AI标准统筹者的工信部人工智能标准化技术委员会（MIIT/TC1），负责主导全国AI行业标准的制定与修订，不断推动标准体系与地方产业的深度融合。为此，上海市工商联数字经济商会将携手标委会举办多场专项工作会议，旨在搭建国家级标准机构与民营数字企业的常态化交流桥梁。会议汇聚科研机构、头部企业及行业专家，聚焦AI基础规范、行业应用及安全治理等议题，共同完善区域人工智能标准生态。系列会议一：人工智能标准赋能产业供需对接宣贯会时间：7月17日（13:45-16:50
IBM AskHR逆袭之路：AI智能体如何颠覆HR行业
设想一下：如果有一天你公司的HR服务热线全部停用，所有HR业务伙伴撤出对一线管理者的支持，统统交给一个聊天机器人——你有胆量这么做吗？IBM在2018年真的实施了。一夜之间关闭了全体员工的HR电话和邮箱联系，终止了HR合作伙伴对21000名一线管理人员的援助。AskHR成为唯一的数字通道。净推荐值（NPS）直接下滑到-35。后续呢？后续他们耗时6年，把NPS从-35提升到+74，AskHR处理了逾1150万次交互，94%的疑问在平台内部闭环解决，仅6%需转接人工。这是我从IBM官网最新报道中了解到的。通俗
AI智能体迎来质变：从问答助手到执行任务
智能体 GPT-5.6 智能体经济 B端 生产力 产业变革2026年7月10日，OpenAI 正式推出 GPT-5.6 系列模型及 ChatGPT Work 智能体，AI 首次具备“连续数小时跨应用自主完成任务”的能力。同日，国内腾讯、阿里、字节同步关闭 C 端娱乐化智能体，全面转向 B 端生产力工具。两个信号同时出现，标志着 AI 智能体从“会思考的技术演示”正式迈入“能干活的生产力交付”阶段。我们从技术突破、产业转向、市场规模、落地案例、安全治理五个维度，深度解析这场正在发生的质变。2026年7月10
AI法规月度综述：全球人工智能、实体智能及数字领域监管更新（6月10日至7月9日）
预计阅读时长：约9分钟【核心更新】2026年7月6日，伊利诺伊州州长JB Pritzker签署了SB 315法案（即《人工智能安全防护法》），该法将于2028年1月1日正式实施。这项法律要求年收入超过5亿美元的前沿人工智能研发机构发布安全框架，评估“灾难性危害”，并在72小时内（若涉及紧迫致命风险则缩短至24小时）向州政府通报安全事件。其关键亮点在于：强制要求独立的第三方年度审计——这是全美首个此类规定（相比之下，纽约和加州仅要求一次性审计）。违规民事处罚为：首次违规罚款100万美元，后续每次违规罚款30
国际研讨会在沪举办 聚焦百年大党执政软实力
上海7月10日电（新华社记者熊丰、陈潇雨）“红厅论坛·高端对话：百年大党长期执政的软实力”国际研讨会10日在上海拉开帷幕。共有来自40个国家的100名外交官员、智库学者以及媒体代表参与了本次盛会。 中央党史和文献研究院学术和编审委员会主任王均伟在致辞中指出，中国共产党作为全球规模最大的执政党，其内在的优秀品质、思想理念和精神价值正日益彰显出强大的吸引力和感召力，党的软实力日益获得国际社会的广泛认同。中国共产党长期执政所蕴含的软实力，既是中国共产党取得成功的关键密码，也为世界各国提供了深刻启示。 新华社副社
推动AI与工业互联网深度融合 加速新型工业化进程
近日，工业和信息化部等八部门联合印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），围绕基础设施、技术供给、融合应用、安全保障、产业生态、要素资源六大方面，系统部署18项重点任务。落实《实施意见》，需要充分发挥国家战略科技力量优势，深化人工智能与工业互联网融合应用，一体推进新型工业化。强化技术产品供给夯实工业互联网发展根基人工智能在工业领域的应用正从质量检测、故障预警等外围环节向工艺参数调优、生产调度决策、供应链协同等核心环节深度渗透。工业场景覆盖从毫秒级确定性响应到跨域大规模调度的全
智能数据精训：全域AI时代新零售的底层基石
随着数字经济的迅猛增长，人工智能已深度融入新零售的各个环节。直播带货、智能店铺、无人超市、自动选品和精准客户管理等创新模式迅速普及，推动零售业向自动化、规范化和精细化方向全面演进。AI技术得以大规模应用并持续助力行业降本增效，离不开一套完善、专业且高质量的数据支持系统。其中，AI数据精训与治理作为人工智能领域的根基赛道，正成为驱动新零售智能化进步和支撑行业高质量发展的关键动力。在AI生态系统中，算法模型承担智能运算任务，而经过专业精训治理的高质数据，则是模型持续学习、精确输出和稳定升级的核心基础。公众对A