...................... 6.1
⼈⼯智能模型算法研发的安全开发指引........................................ 6.2
⼈⼯智能应⽤建设部署的安全指引................................................ 6.3
⼈⼯智能应⽤运⾏管理的安全指引......................... 0版发布以来，
⼈⼯智能技术和应⽤持续快速发展，
个别领域取得超 预期突破。

例如，

⾼性能推理模型涌现，

极⼤提⾼了对数学、

物理、

代码 等复杂问题的求解能⼒；

⾼效能轻量级模型的开源，

显著降低了部署应⽤ 的⻔槛，

⼈⼯智能应⽤迅速向各⾏业领域渗透普及；

⼤模型应⽤形态从机 器问答向嵌⼊业务流程的智能体演进，

加速与业务系统融合；

具⾝智能、
脑 机接⼝技术⽇新⽉异，

正在打通连 ⻛险的措施⼿段，

以及 深化⼈⼯智能安全治理国际交流合作等建议，

推动相关各⽅协同共治。 人工智能安全治理框架2.0 - 3 -2.4
研发与应⽤的安全指引。

提出模型算法研发、建设部署、运⾏管理， 以及访问使⽤的引导性安全规范。此外，针对潜在的技术失控⻛险，提出可 信⼈⼯智能基本准则，引导国际社会共识。 3.⼈⼯智能安全⻛险分类 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

机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 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 ---交互式工作空间（Workspaces），用于数据探索与 模型实验。 ---训练（Training），执行模型训练、数据预处理等 密集型计算任务。 ---推理（Inference），用于已训练模型的部署与线上 服务。  超级以太网联盟（UEC）于 2025 年 6 月 11 日发布了 “超级以太网技术规范”（Ultra Ethernet Specification v1.0）， “硅基 1 号” （Silicon One）P200 芯片的网络新设备 Cisco 8223， 作为应对 AI 的爆发式增长，安全可靠、高效灵活的“跨域扩展” （Scale-Across）部署模式的解决方案。学习笔记 17/19 思科认为：通过“纵向扩展”和“横向扩展”以支撑 AI 工作负载增长的方式，已显现出局限性。事实上，AI 的工作 负载（Wo

同等级设定差异化的处置流程，例如在二级预警时即启动法律合规 审查，在三级响应中协调第三方专家发声。这种阶梯式管理能有效 避免资源错配。 员工舆情素养培训是容易被忽视的环节。二、技术驱动的智能舆情保护方案 在技术实施层面，部署专业的舆情监测平台-识微商情构成核心 支撑。该平台通过 AI 算法实现全网覆盖监测，不仅能实时追踪新闻 网站、社交媒体的显性讨论，更能挖掘贴吧、知识社区等隐蔽渠道 的潜在风险。其情感分析引擎可精准识别讽刺、隐喻等复杂语义，