当前人工智能技术飞速发展，加速向各行业各领域应用渗透，与此同时相关安全风险也引发了广泛关注。在9月1日举办的2026年国家网络安全宣传周新闻发布会上，中央网信办网络安全协调局副局长、一级巡视员王丽宏介绍，当前人工智能领域主要面临5方面安全风险挑战。
一是技术先天脆弱性难以根除，影响输出稳定性、可靠性。深度学习等人工智能算法本身运行逻辑复杂、可解释性欠缺，推理过程不透明，异常故障难以快速定位修正，即便是微小的输入扰动，也可能导致错误的推理结果。同时，研发训练过程中数据来源复杂多元，偏见、歧视等问题可能被有意或无意引入，导致模型错误学习并输出歧视性内容。这类技术层面的先天缺陷，大幅增加了系统故障排查难度，也让决策合理性难以有效验证，严重制约人工智能在安全要求高、容错率低、场景复杂的环境中大规模应用。
二是模型能力跃迁颠覆传统安全范式，极端失控风险显现。部分前沿模型漏洞挖掘能力大幅跃升，极大降低了网络攻击门槛、提高了防护难度，打破了以修补漏洞为核心、由静态规则驱动的传统安全防护逻辑，网络安全范式面临重构。近期多家科技巨头接连曝出大模型失控事件，前沿模型在安全评估中出现智能体绕过沙箱、规避安全边界、越权访问攻击外部真实生产系统等行为，人工智能极端失控风险需要高度警惕。
三是应用形态快速演进，安全风险形态加速迭代。2025年以来智能体应用快速涌现，人工智能正从“回答问题”走向“执行任务”，安全风险也从“生成有害内容”向“自主实施行动”加速跃迁。今年年初爆火的OpenClaw等高权限终端智能体掌握系统级权限，可直接执行终端命令、跨网络调用文件与工具，安全隐患突出，同时智能体大量“技能”插件被确认存在安全风险。这类高权限智能体一旦被攻击者利用，可成为突破网络边界的“跳板”、实施攻击的“肉鸡”、偷窥窃密的“木马”，从“得力助手”沦为“卧底帮凶”。
四是误用滥用恶用风险凸显，冲击社会秩序与伦理边界。在信息服务领域，人工智能可被用于输出违法有害信息，混淆事实、误导用户，污染网络内容生态；在科研领域，人工智能降低了生物、基因等高伦理风险领域的进入门槛，可能引发突破科研伦理底线的风险；在就业领域，人工智能加速重构传统经济结构，造成传统劳动力需求出现下降情况。
五是全球人工智能领域面临技术霸权风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局，但个别国家奉行“技术霸权”，通过出口管制等单边措施制造供应链壁垒，同时利用舆论优势炮制大模型不实测试报告恶意抹黑他国技术发展，还凭借训练语料资源优势进行价值观渗透，进一步拉大治理鸿沟。据央视
富成配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
