出发点和落脚点，

构建技术与管理相结合、

监管与治理相衔接、

国内与国 际相协同、

社会各⽅积极参与且有效互动的治理机制，

压实相关主体安全 责任，

打造全过程全要素治理链条，

培育安全、

可靠、

公平、

透明的⼈⼯ 智能技术研发和应⽤⽣态，

积极研究应对⼈⼯智能灾难性⻛险的共识性准 则，

推动⼈⼯智能健康发展和规范应⽤，

切实维护国家主权、安全和发展 利益，

保障公⺠、
全球治理中的代表性和发⾔权，

推进《⼈⼯智能全球治理⾏动计划》。 6.⼈⼯智能研发与应⽤的安全指引 6.1
⼈⼯智能模型算法研发的安全开发指引 6.1.1
在算法规则、
模型框架设计环节，
应考虑提升算法可靠性、
公平 性、
透明度、
可解释性、
隐私保护、
价值观对⻬等内⽣安全能⼒设计。 6.1.2
评估模型算法潜在偏⻅，
加强训练数据内容和质量的抽查检测， 设计有效、

可靠的对⻬算法，

确保价值观⻛险、

伦理⻛险等可控。 6
记录⼈⼯智能应⽤运⾏⽇志，
包括系统⾏为、
⽤⼾⾏为等，
⽇志 留存时间不少于6个⽉，
并定期对⽇志记录进⾏审计。 6.3.7

建⽴健全实时⻛险监控管理机制，
持续跟踪运⾏中安全⻛险。 6.3.8

提升应⽤的透明度、
公平性，
公开⼈⼯智能应⽤的能⼒、
局限性、 适⽤⼈群、
场景。 人工智能安全治理框架2.0 - 20 -6.3.9
应向使⽤者说明⼈⼯智能应⽤的⽬标实现度和偏离度，
在⼈⼯ 智能决策有重⼤影响时，
做好解释说明。