人工智能 安全治理 术语标准立项发展报告

人工智能安全治理术语标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:AISecurityGovernance-Terminology摘要本报告围绕行业标准《人工智能安全治理术语》（标准编号：YD/T7073-2026）的立项与制定工作，全面阐述了其研究背景、核心内容、重要结论及未来展望。随着人工智能技术的飞速发展与广泛应用，其带来的安全风险与治理挑战日益凸显，统一、规范、权威的术语体系已成为构建安全可信人工智能生态的基石。目前，国内外虽已发布多份涉及人工智能术语的标准，但在安全治理这一垂直维度上仍存在术语定义模糊、概念边界不清、跨领域沟通壁垒等问题，严重制约了政策制定、技术研发、合规审查及产业协作的效率。本标准基于对人工智能安全治理领域最新技术进展、政策法规及产业实践的深入研究，系统梳理并定义了包括人工智能安全、可信人工智能、人工智能治理、人工智能风险管理、人工智能安全评估、人工智能伦理、算法公平性、数据安全、模型鲁棒性、攻击与防御等在内的核心术语及其概念体系。报告指出，该标准的制定填补了国内在人工智能安全治理术语领域的标准空白，其发布与实施将有效促进相关各方对核心概念的共识，提升沟通效率，为后续技术标准、管理规范及法律法规的制定提供了统一的语言基础，对推动我国人工智能产业安全、健康、可持续发展具有重大的战略意义和现实价值。关键词人工智能；安全治理；术语标准；可信人工智能；数据安全；算法公平；标准化Keywords:ArtificialIntelligence；SecurityGovernance；TerminologyStandard；TrustworthyAI；DataSecurity；AlgorithmFairness；Standardization正文1.引言当前，人工智能正以前所未有的深度和广度赋能经济社会发展，深刻改变着生产生活方式。然而，人工智能技术的双刃剑效应也日益显现，算法歧视、数据泄露、模型鲁棒性不足、生成式人工智能的滥用等安全风险频发，对国家安全、社会稳定和公民权益构成了严峻挑战。在这一背景下，“人工智能安全治理”作为确保技术向善、防范化解系统性风险的关键领域，已成为全球共识。然而，人工智能安全治理作为一个交叉学科和新兴领域，涉及计算机科学、信息安全、伦理学、法学、公共管理等众多学科。各研究主体和产业界在“什么是人工智能安全”、“什么是可接受的风险”、“什么是算法公平”等核心概念上，往往存在不同的理解和界定。这种概念上的模糊与分歧，直接导致了政策制定难以统一、技术研发缺乏靶向、安全评估标准不一、跨领域对话成本高昂等问题。术语的混乱已成为制约该领域深入发展和有效治理的“卡脖子”难题。因此，制定一套统一、规范、科学的人工智能安全治理术语标准，不仅是解决上述问题的迫切需求，更是构建我国人工智能安全治理体系的奠基性工程。2.标准编制背景与目标2.1国内外标准现状与存在问题在国际层面，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）已发布ISO/IEC22989《人工智能概念与术语》，国际电信联盟（ITU）也发布了多项相关研究报告。这些标准为人工智能领域提供了宏观的术语框架，但其侧重于通用概念，对“安全治理”这一具体、复杂的子领域，尤其是涉及到对抗性攻击、数据投毒、模型中毒、可解释性、公平性审计等专业术语的定义尚不够深入和系统。在国内层面，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布了GB/T41867-2022《信息技术人工智能术语》，同样提供了基础性的概念。但这些标准存在以下共性问题：*领域聚焦不足：通用术语标准无法涵盖人工智能安全治理特有的、高专业度的概念（如“提示注入攻击”、“模型幻觉治理”、“宪法式AI”等）。*概念边界模糊：对于“安全”与“可信”、“治理”与“监管”、“风险管理”与“安全评估”等关联但不等同的概念，缺乏清晰的界定和层级关系。*缺乏动态性：面对生成式人工智能、大模型等新技术的快速迭代，现有标准在应对新风险和新治理模式时显得滞后。2.2本标准的目标与定位本标准（YD/T7073-2026，以下简称“本标准”）作为行业标准，旨在精准填补上述空白。其核心目标是：*统一共识：为人工智能产业链上的技术研发者、产品提供者、服务运营者、安全评估机构、行业监管者及广大用户提供一套权威、统一的术语定义，形成行业共同的语言体系。*支撑政策：为国家和地方制定人工智能安全治理相关的政策法规、管理办法、技术指南提供坚实的术语基础，避免因概念歧义导致的政策执行偏差。*赋能技术：明确关键安全属性的内涵与外延，为安全产品开发、安全测试、模型审计等工作提供清晰的目标和度量抓手。*促进交流：降低跨组织、跨领域、跨国界的沟通成本和认知鸿沟，推动国内外在人工智能安全治理框架下的有效合作。3.标准主要内容本标准系统构建了人工智能安全治理的术语体系，内容涵盖但不限于以下五个核心类别：（一）基础概念与框架类*人工智能安全(ArtificialIntelligenceSecurity)：指在人工智能系统的设计、开发、部署、运行和退役全生命周期中，保护人工智能系统免受各种形式的威胁、破坏和误用，确保其功能、性能和数据的保密性、完整性、可用性的能力。*可信人工智能(TrustworthyAI)：指人工智能系统在满足技术可靠性的基础上，还具备可解释性、公平性、隐私保护性、透明度、责任归属和可控性等特征，从而赢得用户和社会的信任。*人工智能治理(AIGovernance)：指通过制定规则、政策、标准和制度，协调利益相关方，对人工智能系统的研发、应用及其社会影响进行规范和引导的体系化活动。（二）风险与威胁类*人工智能风险管理(AIRiskManagement)：识别、评估、控制和监控人工智能系统可能引发的各类风险（如安全风险、隐私风险、算法公平风险、社会伦理风险）的系统化过程。*对抗性攻击(AdversarialAttack)：通过精心设计的输入样本（对抗样本）来欺骗或误导人工智能模型，使其产生错误输出，从而破坏模型性能和可靠性的行为。*数据投毒(DataPoisoning)：在模型训练阶段，通过向训练数据集中注入恶意或错误数据，以操控模型行为或引入后门攻击的威胁。*模型幻觉(ModelHallucination)：尤其在生成式大模型中，模型生成看似合理但与事实不符或无意义的内容的现象。（三）安全属性与能力类*鲁棒性(Robustness)：人工智能系统在输入数据存在噪声、扰动或被干扰（包括无意的和有意的）的情况下，能够保持稳定、可靠、正确输出的能力。*可解释性(Explainability)：人工智能系统能够以人类可理解的方式，对其决策过程、结果或内部工作机制进行解释和说明的能力。*公平性(Fairness/AlgorithmFairness)：人工智能系统在不同人群、不同场景下，避免产生不合理的歧视性结果或偏见，并保障机会均等的能力。*模型可转移性(ModelTransferability)：一个模型（特别是其攻击能力或特征）可以被直接应用到另一个不同但任务相似的模型上的能力。（四）评估与审计类*人工智能安全评估(AISecurityAssessment)：依据标准、规范或方法论，对人工智能系统的安全性、鲁棒性、隐私保护等属性进行测试、验证和评价的过程。*人工智能审计(AIAudit)：对人工智能系统的开发、训练、部署及运行过程，特别是其数据、算法、模型和决策结果进行系统性、独立性的审查，以评估其合规性、风险水平及治理有效性。*基准测试(Benchmarking)：使用标准化的测试数据集和评估指标，对人工智能模型在特定任务上的性能（如鲁棒性、公平性）进行横向比较和评价。（五）伦理与法规类*人工智能伦理(AIEthics)：指导人工智能研发和应用的基本原则和价值规范，如以人为本、隐私尊重、非恶意、责任问责等。*算法共谋(AlgorithmicCollusion)：多个人工智能系统通过自主学习，在无需人类明确沟通的情况下，达成默契并实施垄断定价等反竞争行为。*差分隐私(DifferentialPrivacy)：一种强大的隐私保护技术，它通过在分析结果中添加噪声，使得攻击者无法推断出数据集中任何特定个体的信息。4.标准制定的组织与参与单位该标准由工业和信息化部主管，并由中国通信标准化协会（CCSA）提出并归口。标准的主要起草工作由中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）牵头，联合了包括百度、阿里巴巴、腾讯、华为、蚂蚁集团、科大讯飞、奇安信、启明星辰、北京大学、清华大学等在内的数十家国内顶尖的人工智能研究机构、头部科技企业、网络安全厂商及高校。主参单位详细介绍：中国信息通信研究院中国信息通信研究院（ChinaAcademyofInformationandCommunicationsTechnology，简称“中国信通院”）是工业和信息化部直属的科研事业单位。多年来，中国信通院深度参与并主导了我国信息通信领域的多项关键政策制定、标准体系规划和技术研究，是国家在信息社会建设中的重要智库和技术创新引擎。在人工智能领域，中国信通院早在2017年即成立人工智能研究中心，是国内最早系统开展人工智能政策、产业、技术及安全治理研究的机构之一。在安全治理方面，中国信通院承担了多项国家级重大任务，包括支撑国家新一代人工智能治理专业委员会工作，参与起草《新一代人工智能发展规划》、《人工智能安全治理框架》等顶层设计文件。同时，作为ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）的国内技术对口单位，中国信通院长期代表中国参与人工智能国际标准化工作，将国内实践经验与国际标准相衔接。5.标准的预期影响与实用价值本标准的发布与实施将对我国人工智能安全治理领域产生深远影响：*规范行业发展：为人工智能产品的研发、测试、评估和认证提供了统一的技术语言，有助于形成市场准入的明确准则，淘汰不合规的能力，引导产业向更安全、更可信的方向发展。*支撑监管执法：为网信、工信、公安、市场监管等监管部门提供了明确的执法依据和量化指标，有助于提升监管的精准性和有效性，特别是针对生成式人工智能等新兴业态的风险防控。*提升国际话语权：本标准将积极对接并影响国际标准（如ISO/IEC42001《人工智能管理体系》），推动中国在人工智能安全治理领域的理念与实践走向全球，提升我国在该领域的规则制定权和影响力。*促进产学研融合：为高校和研究机构的学术研究提供了清晰的概念边界，有利于催生更多面向实际问题的解决方案，并加速科技成果向产业标准的转化。结论《人工智能安全治理术语》（YD/T7073-2026）标准的立项与研制，是我国在构建完善的人工智能标准体系进程中迈出的关键一步。它不仅解决了当前人工智能安全