引言
本报告结合国际经验，立足我国产业实践，提出'系统治理 - 风险识别 - 风险评估 - 风险应对'的人工智能风险治理实践框架。该框架旨在实现穿透式风险管控与全链条流程管理的深度融合，为人工智能产业主体在技术发展与安全保障方面提供解决方案。鉴于人工智能技术应用日新月异，本报告对人工智能风险治理的认识仍有未尽之处，恳请大家批评指正。
人工智能风险治理实践框架
1. 系统治理
系统治理强调从顶层设计出发，建立全方位的风险管理体系。这包括制定相关政策标准、明确责任主体以及构建协同机制。通过系统化的治理结构，确保人工智能技术在各个应用环节均受到有效监管，避免碎片化管理带来的漏洞。
2. 风险识别
风险识别是治理的基础。需要全面梳理人工智能技术可能带来的各类风险，包括但不限于数据隐私泄露、算法歧视、内容安全以及自主决策失控等。通过技术手段与管理措施相结合，及时发现潜在隐患，建立风险清单。
3. 风险评估
在识别风险后，需进行科学评估。评估维度应涵盖风险发生的可能性及其影响程度。建立量化指标体系，对不同场景下的风险等级进行分类分级，为后续应对措施提供依据。评估过程应保持动态更新，以适应技术迭代。
4. 风险应对
针对评估结果，制定具体的应对策略。包括技术阻断、人工干预、模型优化及法律追责等多种手段。形成闭环管理，确保风险可控、可管、可追溯。企业应根据自身业务特点，选择合适的应对工具与流程。
核心治理理念
穿透式风险管控
穿透式管理要求深入技术底层，不仅关注表面现象，更要洞察代码逻辑、数据流向及模型决策机制。只有理解技术本质，才能有效识别隐蔽风险。
全链条流程管理
将风险管理嵌入到人工智能产品的设计、开发、部署、运营的全生命周期中。每个阶段都应有相应的风险控制点，防止风险在流转过程中累积或放大。
结语
人工智能风险治理是一项长期且复杂的系统工程。随着技术的不断演进，治理框架也需动态调整。产业主体应积极践行上述框架，共同推动人工智能健康有序发展。中国信息通信研究院发布的这份报告为行业提供了重要的参考指引，建议相关企业结合自身情况落地实施。
