大模型安全治理迎来严峻考验

目前，人工智能大模型作为新一轮科技革命的核心引擎，正在重塑科研方法、产业模式及社会管理模式。但是，诸如数据泄露、深度伪造及认知操控等潜在风险，已从隐患加速转化为实际威胁，建立与之匹配的长效安全治理机制已刻不容缓。

近年来，国内大模型的研发与落地虽呈爆发式增长，但安全治理体系却跟不上技术更新的步伐。目前治理多侧重事后追责，缺乏对模型全生命周期的风险预警和动态监测，且监管手段不够精细。若仅靠政府单打独斗，难以构建共担风险、协同治理的格局。更令人担忧的是，大模型可能被用于意识形态渗透，在看似客观的回答中植入偏见。因此，必须多措并举，筑牢安全防线。

大模型的安全隐患贯穿于全生命周期，从数据采集到算法设计，风险早已潜伏。随着大模型向多模态、多智能体等方向演进，传统的事后处理已捉襟见肘。强化前瞻布局是掌握治理主动权的关键，既能划定技术边界，又能降低长远成本。因此，应将治理关口前移，在技术预研、预警测试等环节提前布局。针对多模态融合、具身智能等前沿技术，加强安全预研评估，推动治理由被动应对转向主动预防，确保风险“看得见、防得住”。

鉴于大模型能力各异、应用场景复杂，一刀切的监管标准既会扼杀创新，又无法有效防范风险。应综合考量模型能力与应用场景，建立分级分类的识别机制，实现监管资源的精准投放。对于低风险模型，采取备案监测以减少约束；对于涉及金融、医疗等关键领域的高风险模型，则需实施严格的准入认证与实时监管。同时，建立动态复评机制，根据模型变化及时调整监管等级，避免“定级终身制”，使分级管理在动态中保持高效，为长效治理提供支撑。

大模型风险具有跨领域、跨地域的传导性，涉及技术研发、运营及应用的各个环节，并关联公共安全与社会秩序。目前，政府、企业、科研机构及公众在防控体系中各有所长也各有所短，难以独自应对系统性风险。唯有整合政府制度优势、企业技术优势及社会监督力量，推动责任共担与机制常态化，才能构建起高效协同的长效治理体系。（马晓飞 王中钰）