【人工智能培训课程之六】“人工智能”的行业监管和安全治理
（简单初步提纲）
北京前沿未来科技产业发展研究院为贯彻和落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，让人工智能赋能千行百业，特推出“人工智能+”系列培训课程：
【人工智能培训课程之一】“人工智能+”的顶层设计与政策支撑
【人工智能培训课程之二】“人工智能+”的基础理论和关键技术
【人工智能培训课程之三】“人工智能+”的赋能场景与典型案例
【人工智能培训课程之四】“人工智能+”的保障要素与产业生态
【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广
【人工智能培训课程之六】“人工智能+”的行业监管和安全治理
第一部分：治理基石：构建“人工智能+”监管治理的核心框架
1.1 监管治理的核心理念与原则
1.1.1 核心目标：统筹发展与安全
重点：在鼓励创新与控制风险之间取得平衡，确保技术向好向善。
1.2.2 基本原则
重点：以人为本、敏捷治理、分类分级、全球协同。
1.2 监管治理的总体架构
1.2.1 监管主体与职责
重点：国家层面统筹、行业主管部门分工监管、地方落实执行。
1.2.2 法规标准体系
重点：法律、法规、部门规章、国家标准、行业标准构成的多层次体系。
1.2.3 治理工具箱
重点：法律法规（硬性约束）、标准规范（软性引导）、技术工具（治理赋能）。
1.3 基于风险的分类分级监管
1.3.1 风险等级划分
重点：借鉴欧盟《人工智能法案》等，分为不可接受风险、高风险、有限风险、最小风险。
1.3.2 监管强度差异化
重点：对高风险应用（如医疗、金融、关键基础设施）严格监管，对低风险应用采取宽松监管。
第二部分：安全红线：筑牢“人工智能+”的应用安全屏障
2.1 数据安全与隐私保护
2.1.1 训练数据安全
重点：防止训练数据投毒、数据泄露，确保数据来源合规。
2.1.2 隐私保护技术应用
重点：联邦学习、差分隐私、同态加密等在AI模型中的部署。
2.1.3 合规性要求
重点：遵守《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》。
2.2 算法模型安全与可信
2.2.1 鲁棒性与可靠性
重点：防御对抗性攻击，确保模型在复杂环境下的稳定表现。
2.2.2 公平性与偏见治理
重点：检测和消除训练数据及算法决策中的歧视与偏见。
2.2.3 可追溯性与透明度
重点：算法备案、日志审计，对高风险应用要求一定程度的可解释性。
2.3 应用场景安全与合规
2.3.1 关键基础设施领域
重点：能源、交通、金融等领域AI应用的冗余设计和安全审计。
2.3.2 人身安全相关领域
重点：自动驾驶、医疗诊断AI的安全标准和责任界定。
2.3.3 深度合成（AIGC）内容治理
重点：深度伪造、虚拟人生的标识义务与源头溯源。
第三部分：敏捷监管：创新“人工智能+”的监管方法论
3.1 监管沙盒（Sandbox）
3.1.1 核心概念
重点：在风险可控的真实环境中，对创新产品和服务进行临时性、小范围的监管试点。
3.1.2 实施流程
重点：企业申请、评估入盒、全程测试、评估出盒、规则优化。
3.1.3 应用案例
重点：我国金融、自动驾驶等领域的监管沙盒实践。
3.2 标准与认证引领
3.2.1 标准体系先行
重点：加快制定可信AI、安全测试、评估认证等国家标准。
3.2.2 第三方评估与认证
重点：建立独立的AI产品/服务安全与可信度评估认证体系。
3.3 技术赋能监管（RegTech）
3.3.1 监管科技的应用
重点：利用AI技术本身进行监管，如自动化合规检查、网络风险态势感知。
3.3.2 全生命周期监测
重点：对上线后的AI系统进行持续监测，动态评估其风险与影响。
第四部分：协同共治：构建“人工智能+”的社会治理体系
4.1 明确责任与问责机制
4.1.1 责任主体界定
重点：厘清开发者、部署者、使用者等各方在AI事故中的法律责任。
4.1.2 问责与救济途径
重点：建立有效的投诉、申诉和损害赔偿机制。
4.2 推动行业自律与企业合规
4.2.1 行业公约与最佳实践
重点：引导行业协会、龙头企业制定自律公约，分享安全治理经验。
4.2.2 企业内控体系建设
重点：推动企业设立“AI伦理委员会”，建立内部AI审查与风险评估流程。
4.3 加强国际协调与全球治理
4.3.1 参与全球规则制定
重点：在联合国、G20等框架下，积极参与并引领全球AI治理对话。
4.3.2 推动监管合作与互认
重点：在数据跨境、产品认证等方面寻求多双边合作，降低全球合规成本。
4.4 鼓励公众参与与舆论监督
4.4.1 公众科普与风险教育
重点：提升全民数字素养与AI风险识别能力。
4.4.2 建立社会监督渠道
授课老师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士
（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）
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