中国人民大学：人工智能安全治理研究报告(2026年)

本文介绍人工智能安全治理领域的最新研究成果，聚焦技术安全、数据安全与AI对齐三大核心议题。报告指出，随着AI技术快速发展，模型鲁棒性、对抗攻击、场景脆弱性等技术安全挑战日益突出，需通过动态防御机制与可解释性技术提升系统安全性。数据安全方面，训练数据偏见、投毒攻击、隐私泄露等问题成为治理重点，隐私增强技术在平衡效用与安全间面临现实挑战。AI对齐问题则涉及价值观嵌入、目标安全等深层伦理困境，需通过偏好优化、机制可解释性等技术突破实现人机目标一致性。研究建议构建全生命周期安全体系，推动技术标准与治理框架的制度化发展。