人工智能安全标准化白皮书(2023版)（人工智能技术白皮书）

## 人工智能安全标准化白皮书 (2023 版)### 一、 简介人工智能 (AI) 作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变着人类社会生产生活方式，并日益融入经济社会发展各领域全过程。 然而，随着 AI 技术的快速发展和广泛应用，其潜在风险和安全挑战也日益凸显，包括但不限于数据安全、算法偏见、伦理道德、社会责任等方面。 为规范和引导 AI 健康发展，构建安全、可靠、可控、可信的 AI 生态，迫切需要制定和完善 AI 安全标准化体系， 为 AI 的健康发展保驾护航。本白皮书旨在分析当前 AI 安全标准化面临的机遇和挑战， 并提出相关建议， 以期为政府、企业、研究机构等相关方提供参考， 共同推动 AI 安全标准化工作的开展。### 二、 AI 安全风险与挑战#### 2.1 数据安全

数据隐私泄露

: AI 系统的训练和应用高度依赖于海量数据， 其中可能包含大量的个人敏感信息。 数据泄露、非法收集和滥用等问题将对个人隐私构成严重威胁。

数据投毒

: 攻击者可以通过恶意篡改训练数据， 诱导 AI 模型产生错误的输出结果， 从而影响系统的可靠性和安全性。#### 2.2 算法安全

算法偏见

: AI 算法可能由于训练数据的偏差而产生不公平的输出结果， 从而导致歧视和不平等现象。

算法鲁棒性

: AI 模型容易受到对抗样本攻击， 即攻击者可以对输入数据进行微小的扰动， 使模型产生错误的输出结果。#### 2.3 伦理道德

责任界定

: 当 AI 系统造成损害时， 如何界定开发人员、使用者以及 AI 系统本身的责任， 这是一个需要解决的伦理难题。

价值观冲突

: AI 系统的设计和应用需要符合人类的价值观和道德准则， 避免产生与人类价值观相冲突的行为。#### 2.4 社会责任

就业冲击

: AI 技术的应用可能会取代部分传统工作岗位， 导致结构性失业问题。

社会治理

: AI 技术的应用可能会对社会治理体系带来新的挑战， 例如如何监管 AI 系统、 如何防范 AI 技术被用于恶意目的等。### 三、 AI 安全标准化现状#### 3.1 国际标准化进展

国际标准化组织 (ISO/IEC JTC 1/SC 42) 已经开展了一系列 AI 安全标准化工作， 涵盖了 AI 术语、 风险管理、 可信赖性、 数据质量等方面。

其他国际组织， 如 IEEE、 ITU 等， 也在积极推进 AI 安全相关的标准化工作。#### 3.2 国内标准化进展

我国政府高度重视 AI 安全标准化工作， 工信部、 国家标准化管理委员会等部门已经发布了一系列 AI 相关的政策文件和标准化文件。

国内一些行业组织和企业也在积极参与 AI 安全标准化工作， 推动相关标准的制定和实施。### 四、 AI 安全标准化发展方向#### 4.1 加强顶层设计， 完善标准体系

建立健全 AI 安全标准体系， 覆盖数据安全、 算法安全、 伦理道德、 社会责任等各个方面。

加强标准之间的协调性和一致性， 避免标准重复建设和冲突。#### 4.2 推进关键技术标准研制

重点研制 AI 数据安全、 算法安全、 可信赖性等方面的关键技术标准， 为 AI 安全提供技术支撑。

鼓励企业参与标准研制， 推动标准的落地应用。#### 4.3 加强国际交流与合作

积极参与国际 AI 安全标准化工作， 加强与其他国家和地区的交流与合作。

推动我国自主研制的 AI 安全标准走向国际， 提升我国在 AI 安全领域的国际话语权。### 五、 总结AI 安全标准化工作任重而道远， 需要政府、 企业、 研究机构等各方共同努力， 构建安全、 可靠、 可控、 可信的 AI 生态， 推动 AI 技术更好地造福人类社会。

人工智能安全标准化白皮书 (2023 版)

一、 简介人工智能 (AI) 作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变着人类社会生产生活方式，并日益融入经济社会发展各领域全过程。 然而，随着 AI 技术的快速发展和广泛应用，其潜在风险和安全挑战也日益凸显，包括但不限于数据安全、算法偏见、伦理道德、社会责任等方面。 为规范和引导 AI 健康发展，构建安全、可靠、可控、可信的 AI 生态，迫切需要制定和完善 AI 安全标准化体系， 为 AI 的健康发展保驾护航。本白皮书旨在分析当前 AI 安全标准化面临的机遇和挑战， 并提出相关建议， 以期为政府、企业、研究机构等相关方提供参考， 共同推动 AI 安全标准化工作的开展。

二、 AI 安全风险与挑战

2.1 数据安全* **数据隐私泄露**: AI 系统的训练和应用高度依赖于海量数据， 其中可能包含大量的个人敏感信息。 数据泄露、非法收集和滥用等问题将对个人隐私构成严重威胁。 * **数据投毒**: 攻击者可以通过恶意篡改训练数据， 诱导 AI 模型产生错误的输出结果， 从而影响系统的可靠性和安全性。

2.2 算法安全* **算法偏见**: AI 算法可能由于训练数据的偏差而产生不公平的输出结果， 从而导致歧视和不平等现象。 * **算法鲁棒性**: AI 模型容易受到对抗样本攻击， 即攻击者可以对输入数据进行微小的扰动， 使模型产生错误的输出结果。

2.3 伦理道德* **责任界定**: 当 AI 系统造成损害时， 如何界定开发人员、使用者以及 AI 系统本身的责任， 这是一个需要解决的伦理难题。 * **价值观冲突**: AI 系统的设计和应用需要符合人类的价值观和道德准则， 避免产生与人类价值观相冲突的行为。

2.4 社会责任* **就业冲击**: AI 技术的应用可能会取代部分传统工作岗位， 导致结构性失业问题。 * **社会治理**: AI 技术的应用可能会对社会治理体系带来新的挑战， 例如如何监管 AI 系统、 如何防范 AI 技术被用于恶意目的等。

三、 AI 安全标准化现状

3.1 国际标准化进展* 国际标准化组织 (ISO/IEC JTC 1/SC 42) 已经开展了一系列 AI 安全标准化工作， 涵盖了 AI 术语、 风险管理、 可信赖性、 数据质量等方面。 * 其他国际组织， 如 IEEE、 ITU 等， 也在积极推进 AI 安全相关的标准化工作。

3.2 国内标准化进展* 我国政府高度重视 AI 安全标准化工作， 工信部、 国家标准化管理委员会等部门已经发布了一系列 AI 相关的政策文件和标准化文件。 * 国内一些行业组织和企业也在积极参与 AI 安全标准化工作， 推动相关标准的制定和实施。

四、 AI 安全标准化发展方向

4.1 加强顶层设计， 完善标准体系* 建立健全 AI 安全标准体系， 覆盖数据安全、 算法安全、 伦理道德、 社会责任等各个方面。 * 加强标准之间的协调性和一致性， 避免标准重复建设和冲突。

4.2 推进关键技术标准研制* 重点研制 AI 数据安全、 算法安全、 可信赖性等方面的关键技术标准， 为 AI 安全提供技术支撑。 * 鼓励企业参与标准研制， 推动标准的落地应用。

4.3 加强国际交流与合作* 积极参与国际 AI 安全标准化工作， 加强与其他国家和地区的交流与合作。 * 推动我国自主研制的 AI 安全标准走向国际， 提升我国在 AI 安全领域的国际话语权。

五、 总结AI 安全标准化工作任重而道远， 需要政府、 企业、 研究机构等各方共同努力， 构建安全、 可靠、 可控、 可信的 AI 生态， 推动 AI 技术更好地造福人类社会。