特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 解决问题、创造性思维与自主行动。这些能力本质上对应着人类 学习、思考与得出结论的思维范式。  对于支持研发流程不同的阶段，英伟达（Nvidia）提供 了三种 型 可精准识别异常流量峰值或延迟突变，并在复杂网络拓扑中快速 定位问题根源。这种主动分析的能力有助于在设备故障、配置 错误或安全威胁影响服务和用户之前及时识别。通过将原始数据 转化为深度认知，AI 能够成为了合作团队中的一位专家级 “网络分析师”。学习笔记 11/19 ---自我优化：AI 系统具备持续学习与动态调整的能力， 能够精准预测网络拥塞或设备故障，并通过自动重新配置路由 取决于生态系统的重构与同步，其中“网络”的变革至关重要。学习笔记 19/19 “大象数据流”，是在 AI 环境中产生的一种现象，不仅 “倒逼”我们从系统性和结构性的发展视角认知 AI 组网/连网的 必要性和紧迫性以及潜在的作用和影响，而且提示/警示我们 避免重蹈“盲人摸象”的覆辙（图 8）。 图 8 “大象数据流”与“盲人摸象”---顾此失彼 “大数据驱动了机器学习，这正是当今所有

技术分析报告，将直接主导舆论走向。 四、建议与展望​ 建议媒体与公众在报道和讨论时，引入并采纳技术舆论 场的理性分析，避免停留在“大神”的浪漫化叙事，应主动 传播基本的车辆安全常识，提升公众认知。可委托第三方检 测机构或专家团队，从技术层面出具一份非官方的风险评估 说明，为后续处理提供科学依据。 在与当事人沟通时，应侧重于技术安全条款的解读，而 非简单行政命令，更易获得理解。积极为其寻找安全的展示

⼈⼯智能既存在模型算法缺陷、
数据语料质量问题等技术内⽣安全⻛ 险，

也存在技术整合交付应⽤时的⽹络系统、

信息内容等⽅⾯应⽤安全⻛ 险，

还⾯临技术误⽤、

滥⽤、

恶⽤冲击现实社会环境、

⼈类认知伦理的衍 ⽣安全⻛险，

甚⾄是灾难性⻛险。 3.1
⼈⼯智能技术内⽣安全⻛险 3.1.1
模型算法安全⻛险 （a）
可解释性不⾜。

以深度学习为代表的⼈⼯智能算法运⾏逻辑复杂， 推理过 人工智能安全治理框架2.0 - 7 -3.2.4
认知安全⻛险 （a）
加剧“信息茧房”效应。 ⼈⼯智能将显著提升信息服务定制化能⼒，

更为准确地收集⽤⼾信息，
分析⽤⼾需求、

意图、

喜好、
⾏为习惯，
甚⾄特 定时段、
特定群体的意识思潮，
进⽽推送精准定制化信息服务,
加剧⽤⼾所 关注信息的局限性。 （b）
助⼒开展认知战。

⼈⼯智能被⽤于宣扬恐怖主义、

极端主义、

有
有 组织犯罪等内容，

⼲涉他国内政、

社会制度及社会秩序，

危害他国主权； 通过社交机器⼈在⽹络空间抢占话语权和议程设置权，

左右公众价值观和 思维认知。 3.3 人工智能应用衍生安全风险 3.3.1
社会和环境安全⻛险 （a）
冲击劳动就业结构。

⼈⼯智能带来⽣产⼒、

⽣产关系的⼤幅调整， 加速重构传统经济结构，

资本、

技术与数据在经济活动中的地位全⾯提升，