（来源：新华日报）

□ 马近斐

在数字经济与智能革命浪潮中，生成式人工智能已深度融入基层政务信息处理、媒体内容创作等领域，以知识生成延展性重塑生产要素配置，成为新质生产力发展的核心支撑。党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中强调要“加强网络、数据、人工智能、生物、生态、核、太空、深海、极地、低空等新兴领域国家安全能力建设”，凸显了网络、数据、人工智能等数字技术领域在国家安全中的重要意义。事实上，传统的“先发展后治理”路径不仅可能陷入“技术发展初期难以预测风险，后期风险成型又难以管控”的科林格里奇困境，还可能错失全球AI竞争中的风险防控窗口期。唯有以总体国家安全观为指引，构建韧性防御与激励创新并重的治理机制，方能实现生成式人工智能治理中安全与发展的双赢。

生成式人工智能的国家安全风险研判

有效治理的前提，是对生成式人工智能的国家安全风险形成系统研判。当前风险呈现多维度、跨领域、强关联特征，但聚焦政治、经济、社会安全三大核心领域的根本性风险，可为治理提供精准靶向。

政治安全层面，生成式人工智能的挑战已从潜在威胁转为现实冲击，突出表现为虚假信息工业化生产与文化价值隐性侵蚀。与传统意义上的谣言不同，AIGC虚假信息生成门槛极低，普通人借助简易工具即可完成，且能精准适配地域“需求”。这正是中央网信办“清朗·整治‘自媒体’发布不实信息”专项行动将其列为重点整治对象的核心原因。更隐蔽的风险在于AI训练数据存在内嵌的文化偏好，别有用心者可通过数据植入，在文学创作、历史重构中潜移默化地影响认知。而这容易模糊青少年群体的主流价值观认知，侵蚀国家文化安全根基。

经济安全领域，生成式人工智能使得岗位替代成为社会热议话题，同时有关技术的“卡脖子”问题则成为产业安全的最大软肋。目前，由AI引起的就业结构失衡风险已显现，但与此同时，适配AI时代的职业培训体系尚未完全成型。更需警惕的是技术依赖风险，我国人工智能产业所需要的高端CPU、GPU仍依赖进口，自主芯片在算力密度、能耗比上还有差距。部分国家试图通过小院高墙策略实施芯片出口限制与技术封锁，而这一行为一旦导致产业链核心环节断裂，将直接威胁我国AI产业供应链安全与科技自主权。

社会安全维度，风险已直接触及公众安全感，其中AI诈骗与隐私泄露尤为突出。AI拟声、拟像技术可通过个人语音片段或照片精准模仿他人特征，催生亲情诈骗、商务欺诈等新型犯罪。隐私安全更如定时炸弹：医疗、教育等垂直领域大模型收集的海量敏感数据，既是黑客牟利目标，更可能通过模型推演泄露关键信息，如某能源企业利用AI优化产能时，模型竟可以通过生产数据推算出能源储备与核心设备参数，直接关涉国家能源安全。

总体国家安全观引领治理框架构建

生成式人工智能的治理绝非零散措施的堆砌，需以总体国家安全观为指引构建“理论指导—实践路径—主体协同”的完整框架。

大安全理念要求突破单一技术风险视角，将意识形态、社会秩序、文化传承等纳入全局研判，实现风险的整体性、前瞻性治理；以人民为中心的目标明确AI发展需坚守科技向善，把保障人民生命财产、规范隐私信息风险作为底线；底线思维方式强调主动抢占规则制定权与技术制高点，对主权、稳定等核心问题预置应对措施；发展与安全统筹原则要求，避免一刀切监管抑制创新与无监管导致风险扩散两种极端；人类命运共同体意识则指向积极参与国际规则制定，通过技术安全合作应对跨境风险，避免被国际合作规则边缘化。

治理机制的核心构建路径

从治理机制构建看，需聚焦“主体、方式、依据”三大核心，形成权责清晰、技术适配、规范完备的治理体系。

治理主体层面，应构建政府主导、企业尽责、公众参与的协同机制。政府需优化职能配置与监管信息共享，企业协会牵头制定数据分级分类、风险识别等实操标准，企业则应加大安全技术研发投入，在公众层面需强化安全意识培育，通过AI风险举报平台构建全民监督网络，让公众成为治理的“千里眼”。

治理方式上，应摒弃单向行政监管模式，践行技术治技术、产业促治理的思路。建立精细化训练数据分级制度，如医疗数据需区分基本信息、病史记录、基因数据，明确不同级别数据的使用权限与存储规范；数据跨境监管推行白名单+黑名单模式，普通数据经安全评估可出境，敏感数据禁止出境，兼顾安全与国际合作。同时，要破解数据垄断，通过公共数据共享平台保障中小企业合规数据获取，以反垄断培育健康产业生态；国际上则倡导技术普惠，反对技术脱钩与单边制裁，为我国AI企业拓展发展空间。

治理依据方面，需实现硬软互补。硬法层面应在充分调研后出台高位阶《人工智能法》，明确AI法律属性、管理体制与责任划分，解决生成内容版权归属等争议问题，同时，针对自动驾驶、深度合成等特定高风险场景，制定专门法规，实现场景化精细治理。软法层面需强化伦理准则的实操性，依托行业协会制定的各类生成式人工智能行业伦理准则，应避免空泛表述。企业必须建立伦理审查委员会，对上线模型开展风险评估，涉及公众利益的应用需公开审查结果。此外，要将严重违反伦理的企业纳入失信名单，以市场准入限制强化约束效力。

生成式人工智能是推动发展的引擎还是威胁安全的隐患，关键在于规范治理方向而非限制技术本身的发展。以总体国家安全观为指引，将安全理念嵌入技术研发、产业发展、应用推广全链条，才能确保技术向善、造福人类。

（作者单位：东南大学法学院）