1.ISO/IEC 22989:2022《信息技术人工智能概念和术语》

这是人工智能领域的基础概念与术语标准,由 ISO/IEC发布于2022年。其核心作用在于为全球AI领域提供统一的术语定义和概念框架,消除行业交流中的语义分歧。简单来说，就是给AI领域的各种概念下一个大家都认可的定义,例如什么是“人工智能”“机器学习”“算法偏见”等。只有先把这些基本概念统一,后续制定其他技术标准和管理规范时才能有共同语言。因此,22989标准为后续如 ISO/ IEC 42001这样的管理体系标准奠定了基础。对于企业和开发者而言,理解并遵循这一标准有助于在内部和外部沟通中避免误解,确保对AI相关问题有一致的认识。

2.ISO/IEC 42001:2023《人工智能管理体系》

这是全球首个AI管理体系国际标准，于2023年正式发布(我国已等同采用为国家标准GB/T45081-2024)。ISO/IEC 42001规定了在组织范围内建立、实施、保持和持续改进人工智能管理体系的要求，并提供指导。它适用于任何提供或使用AI系统产品/服务的组织，旨在帮助组织负责任地开发、提供或使用人工智能系统，以实现自身目标并满足相关方的法规要求、义务和期望。

42001标准的内容整合了ISO 9001(质量管理)、ISO 27001(信息安全管理) 、ISO 27701(隐私信息管理)等经典管理体系的方法论， 在ISO 9001基础上增加了针对AI的特殊管理要求。其核心要点包括：

• 全生命周期管理：覆盖AI系统的规划、开发、部署及持续监控等整个生命周期，确保每个阶段都有规范可循。

• 风险管理：要求企业识别AI系统面临的技术风险(如算法偏见、数据隐私泄露)和非技术风险(如法律合规性)，并采取措施管控。

• 可信AI建设：通过强调透明性、可解释性、公平性等原则，提升用户和社会对AI的信任。

该标准采用PDCA循环(计划-执行-检查-改进)来构建管理体系，共包含七大核心章节，从组织环境、领导作用、策划、支持、运行、绩效评价到改进，全面指导组织如何将AI治理融入组织运营。总体而言，ISO/IEC 42001为组织提供了一套”AI治理框架”，帮助企业在享受AI技术红利的同时，将伦理和合规要求落到实处。

3.ISO/IEC 5338：2023《人工智能系统生命周期过程》

这是专门针对人工智能系统全生命周期过程管理的标准，发布于2023年。5338标准的核心目标是为AI系统的开发、部署、运维和废弃提供统一的流程框架。它在传统软件工程标准(如ISO/IEC/IEEE 15288系统生命周期、ISO/IEC/IEEE 12207软件生命周期)的基础上，扩展融入了AI技术的特性要求。也就是说，对于AI项目中那些和传统软件类似的部分，可以沿用我们熟悉的软件工程流程；而对于AI特有的部分(如模型训练、数据标注等)，该标准给出了专门的指导。

标准将AI系统的生命周期明确划分为五个阶段，并规定了每个阶段的核心任务：

• 规划与设计：确定AI系统的应用场景、功能边界和约束条件(如伦理限制、法规要求)；设计系统架构，选择合适的算法模型和技术栈，并评估所需数据的可用性和技术可行性。

• 开发与实现：通过数据训练构建模型，实现系统的核心功能(这不同于传统的编程实现，更强调机器学习建模)；同时进行单元测试、集成测试和性能测试，确保模型的准确性、鲁棒性和可解释性。

• 部署与集成：将开发完成的AI系统集成到现有的业务流程或硬件环境中，优化接口兼容性；并根据部署环境的实际情况动态调整模型参数(例如当数据分布发生变化时，可能需要对模型进行再训练调优)。

• 监控与评估：在系统运行过程中实时跟踪性能指标(如准确率、响应速度)以及潜在风险(如模型漂移、数据偏差)； 同时分析AI系统对个人隐私、社会公平等非技术因素的影响，确保其运行符合伦理规范。

• 更新与维护：根据监控反馈持续优化模型，修复漏洞或适应新的需求；当系统不再需要时，规范地进行数据归档或销毁，避免敏感信息泄露。

通过上述分阶段的详细指导， ISO/IEC 5338帮助组织建立起标准化的AI项目流程。无论企业规模大小，都可以参考这一框架来管理AI项目，从而降低开发风险、提高项目成功率。

4.ISO/IEC 23894：2023《人工智能风险管理指南》

这是2023年发布的针对人工智能风险管理的专项指南性标准。ISO/IEC 23894为开发、部署或使用AI系统的组织提供了一套风险管理框架和操作流程。其核心目标是帮助组织系统性地识别、评估、应对和监控AI全生命周期中的风险，涵盖技术、伦理、法律及社会等多个维度。需要注意的是，该标准属于指南性质，不具有强制性，但它提出的方法非常具有参考价值， 在ISO/IEC42001管理体系标准中也将其作为风险管理的指导加以引用。

23894标准提出的AI风险管理流程包括六个阶段：

• 沟通与协商：识别AI系统涉及的内外部利益相关方，了解他们的需求和关注点，建立透明的对话机制。

• 范围与背景界定：明确AI系统的目标、应用场景以及需要遵守的合规要求(例如数据来源的合法性要求)。

• 风险评估：包括风险识别、风险分析和风险评价三个子步骤。其中风险识别要全面覆盖技术(如模型失效)、伦理(如算法歧视)、法律(如隐私侵权)等各方面的风险来源；风险分析则要评估风险发生的概率和影响程度；风险评价则根据预设的准则(如安全阈值)来确定风险的优先级。

• 风险应对：针对评估出的风险制定应对策略，比如规避风险、转移风险、减轻风险或接受风险，并采取具体措施(例如通过数据脱敏来降低隐私泄露风险)。

• 监控与审查：在AI系统运行过程中实时追踪模型性能变化和外部环境变化，一旦出现新的风险苗头及时处理。

• 记录与报告：将风险管理的过程和结果文档化，形成风险日志，并定期向管理层和监管机构报告。

通过这套流程，组织可以对AI风险进行闭环管理，从风险识别一直到持续监控改进，确保风险始终在可控范围内。与ISO 31000这一通用风险管理标准相比，23894更聚焦于AI领域的特殊风险，并与ISO/IEC 42001管理体系标准配合，共同构成AI治理的重要支柱。

5.ISO/IEC 5259-1~4：2024《人工智能数据质量标准》

数据是AI系统的”燃料”，数据质量直接影响模型性能和公平性。为此，ISO/IEC在2024年发布了AI数据质量系列标准(分为1~4部分)，为组织提供数据质量管理的规范指南。该系列标准的主要内容包括：

• 术语和框架(ISO/IEC 5259-1)：定义了AI领域数据质量相关的核心术语，如数据质量、数据集、元数据等，为系列标准奠定统一的语言基础。同时提出数据质量管理的基本框架，涵盖数据全生命周期(采集、标注、评估、使用、废弃)的通用原则，并给出监督学习、无监督学习、强化学习等不同场景下的数据质量问题示例， 帮助理解标准的适用范围。

• 数据质量测量(ISO/IEC 5259-2)：提出了20项机器学习专属的数据质量指标，包括数据完整性、准确性、分布偏差等，覆盖结构化与非结构化数据。标准提供了数据质量的量化模型(例如空值率、数据记录完整率的计算公式)以及动态评估流程。这一部分扩展了ISO 8000和ISO/IEC 25012等通用数据质量模型，新增了AI场景下特有的指标(如标注一致性、类别平衡性)，以更有针对性地衡量训练数据的质量。

• 数据质量管理要求和指南(ISO/IEC 5259-3和5259-4)：这两部分详细规定了数据质量管理的具体要求和实施指南。标准定义了数据质量管理的8个阶段(从需求分析、风险识别到控制实施等)以及3类支持流程(数据供应链管理、工具选择、持续改进)。其中包括一些强制性要求，例如数据来源必须可追溯、参与数据标注的人员资质要经过验证、数据隐私保护措施必须到位等。这些要求与ISO/IEC 23894风险管理标准相协同，强调要识别因数据缺陷可能引发的模型偏差风险并加以控制。此外，该系列标准在GB/T42001(即ISO/IEC 42001等同国标)中也被作为数据质量要求的参考依据加以引用。

通过ISO/IEC5259系列标准，组织可以建立起全流程的数据质量管理机制。从数据获取、清洗、标注到存储、使用，每个环节都有章可循，从而保障输入AI系统的数据真实、准确、可靠且公平。这不仅有助于提升模型性能，也能减少因数据偏见导致的算法歧视等伦理问题。

6.ISO/IEC 5339：2024《人工智能应用指南》

这是2024年发布的一份针对人工智能应用全生命周期的指南性标准。ISO/IEC 5339的目标是为组织提供一套系统化的实践框架，确保AI应用的开发、部署和运维既符合技术可靠性要求，又满足伦理合规和社会责任。简单来说，它更像是一本AI项目实践手册，将前面提到的管理体系、生命周期、风险管理、数据质量等理念融入具体的应用过程中，给出可操作的指导。标准的主要内容包括：

• AI应用生命周期管理：全流程覆盖从需求分析、数据采集、模型开发，到部署、运维和退役的各个阶段，提供分阶段的具体指导。同时强调流程的动态适应性，例如针对监督学习应用，要特别规范数据标注和版本控制等环节。

• 关键指导原则：在整个AI应用过程中应遵循的原则。一是数据质量与治理，要求数据采集具备准确性、多样性和包容性，并规范数据来源追溯和隐私保护措施。二是算法透明性，鼓励使用可解释性强的算法，并记录决策逻辑以增强用户信任。三是用户友好性，强调设计AI系统时要考虑终端用户的交互需求，提供清晰的界面和操作指南，方便用户理解和使用。

• 风险管理与伦理合规：在应用指南中也融入了风险管控和伦理评估的要求。要求组织识别AI应用面临的技术风险(如模型失效、数据偏差)和非技术风险(如法律纠纷、社会影响)，并制定应对措施。同时建立伦理评估框架，评估AI对隐私、公平性、就业结构等方面的潜在影响，并提供相应的缓解策略。

• 利益相关方协作：指南指出，成功的AI应用需要各方协作。标准明确了开发者、用户、监管机构等不同利益相关方的责任边界，促进跨部门、跨角色的协同合作。同时建议建立透明的沟通机制和对话平台，确保技术实施过程中始终与伦理目标保持一致。

总的来说，ISO/IEC 5339将抽象的AI治理要求转化为具体实践，帮助组织落地实施负责任的AI应用。对于希望将AI伦理和风险管理融入项目开发的企业来说，这是一份非常实用的指南。

7.ISO/IEC TR 5469：2024《人工智能功能安全和AI系统》

这是2024年发布的一项技术报告(TR表示Technical Report)，聚焦于人工智能系统在安全关键领域的功能安全问题。功能安全通常指系统在出现故障时仍能保持安全状态的能力，在航空、汽车、医疗等安全关键行业尤为重要。然而传统的功能安全标准(如汽车领域的ISO 26262、工业控制领域的IEC 61508) 主要针对确定性系统，而AI系统具有不确定性和自适应学习的特点，给功能安全带来了新的挑战。ISO/IEC TR 5469正是为了解决这一问题而制定。

该技术报告的目标在于为AI系统的开发、部署和风险管理提供框架，确保其在安全关键场景中的可靠性和安全性。具体包括：

• 功能安全整合：定义AI系统在危险场景下应具备的安全响应能力，将AI技术与硬件、软件、环境交互等因素综合考虑，确保整体系统的安全。

• 风险控制：识别AI系统特有的风险(如算法突然失效、数据偏见导致错误决策)，并提出相应的风险控制措施。

• 与传统标准协同：探索如何将AI系统纳入现有功能安全标准的框架中，使AI技术能够与ISO26262、IEC 61508等传统功能安全标准相适配，填补AI在安全关键应用中的标准空白。

需要指出的是，TR5469属于指导性技术报告，而非强制性标准，但它反映了国际上对AI功能安全的重视。随着自动驾驶、医疗诊断等AI应用日益普及，如何保证AI系统的安全可靠成为必须解决的问题。这份报告为行业提供了初步的思路和方法，未来可能会发展为正式标准，为AI在安全关键领域的应用保驾护航。

8.ISO/IEC 42006《提供人工智能管理体系审核和认证的机构的要求》

42006标准的定位是对开展AI管理体系认证的第三方机构提出要求。类比于ISO/IEC 17021标准对管理体系认证机构的要求，ISO/IEC 42006将规定哪些机构有资格、有能力来审核和认证组织的AI管理体系(例如ISO/IEC 42001的符合性认证)。它将明确认证机构在人员能力、审核流程、公正性、保密性等方面需要满足的条件，以确保AI管理体系认证的可信度和一致性。该标准的发布，企业在寻求AI管理体系认证时，可以参考42006来选择合规的认证机构，而认证机构也有了统一的规范来约束自身行为。这对于AI认证市场的健康发展具有重要意义。

AI标准之间的层次关系与相互作用

上述各项AI标准虽然侧重点不同，但彼此之间并非孤立存在，而是相互关联、层次分明，共同构成了AI标准体系的有机整体。了解它们之间的关系，有助于我们更好地理解如何综合运用这些标准来指导实践。

首先，基础层是概念和术语标准ISO/IEC 22989。它为所有其他标准提供了统一的术语和定义基础，就好比建造高楼大厦的地基。因此，22989标准在整个AI标准体系中具有奠基性作用，确保后续标准在描述AI相关内容时不会出现概念混乱。

其次，管理体系层以ISO/IEC 42001为核心。42001标准提出了组织层面AI治理的总体要求，相当于一个”顶层设计”或”框架”。它规定了组织需要在哪些方面建立制度、流程和控制措施，才能确保AI系统的开发和使用是负责任的。为了实现这些要求，组织需要借助其他专项标准提供具体方法。因此我们看到，42001标准在内容上整合引用了多个其他标准：例如在风险管理方面引用了ISO/IEC 23894指南，在数据质量方面参考了 ISO/IEC 5259系列，在生命周期过程上结合了ISO/IEC 5338的框架。可以说，42001就像一根主线，把各专项标准串联起来，形成一个全面的AI管理体系。

再次，支撑层包括一系列专项技术和管理指南， 如ISO/IEC 5338 (生命周期)、23894(风险管理)、5259(数据质量)、5339(应用指南)、TR5469(功能安全)等。这些标准为AI开发和管理的不同环节提供了具体的方法和要求。例如，5338告诉我们AI项目应该分哪些阶段、每个阶段做什么；23894教我们如何识别和管控AI风险；5259指导我们怎样保障训练数据的质量；5339则综合给出了应用AI的最佳实践。它们与42001管理体系标准形成上下位关系：42001提出宏观要求，这些专项标准提供实现这些要求的途径和工具。同时，这些支撑层标准之间也相互配合，例如数据质量标准5259与风险管理标准23894协同，强调通过提高数据质量来降低模型偏差风险：生命周期标准5338与应用指南5339结合，使流程管理与实践指导相统一。

最后，认证和机构层是ISO/IEC 42006，它的作用是规范AI管理体系认证活动本身。在标准体系中，它处于更高的层次，关注的是”谁有资格来认证”如何保证认证的公正有效”等问题。这类似于质量管理体系领域中， ISO/IEC 17021规范认证机构、ISO 9001规范组织的质量管理体系，两者配套使用。未来42006发布后，将与42001形成”标准要求+认证规则”的组合，推动AI管理体系认证走向规范化和制度化。

需要强调的是，这些标准之间存在着协同互补的关系。例如，通用风险管理标准ISO 31000为AI风险管理提供了基础框架，而ISO/IEC 23894在其基础上增加了AI特有的风险要素，使风险管理更贴合AI场景。又如，功能安全技术报告TR 5469与传统功能安全标准ISO 26262、IEC 61508相衔接，帮助填补AI在安全关键领域的标准空白。再如，ISO/IEC 42001管理体系标准本身就借鉴了ISO 9001、ISO 27001等成熟体系的方法论，将质量、安全、隐私等要素融入AI管理中。这些都体现出AI标准体系开放兼容的特点：既自成体系，又与其他领域标准相互衔接，形成跨领域的协同效应。

总之，AI标准体系就像一座金字塔：底部是统一的概念术语，中部是管理体系和各项专项技术指南，顶部是认证与监管要求。各层标准各司其职又相互支撑，共同构筑起AI可信发展的规范基础。理解它们的层次关系和相互作用，有助于组织在实践中系统地应用这些标准，而不是碎片化地东拼西凑。

以标准为依据的AI认证需求分析

随着AI标准的不断完善，越来越多的组织开始考虑通过认证来证明自身AI能力和合规水平。所谓AI认证，是指由独立的第三方机构依据特定标准，对组织的AI系统或管理体系进行审核评估，确认其符合标准要求后颁发认证证书。目前，以ISO/IEC 42001人工智能管理体系认证为代表的AI认证在国内外已陆续开展，一些领先企业和机构已经获得了相关认证。下面从市场需求和实施挑战两个方面，分析AI认证的现状和趋势。

市场需求：为何需要AI认证?

首先，从企业和组织的角度来看，获取AI认证有助于提升自身的信誉和竞争力。在AI技术鱼龙混杂的市场环境下，客户和合作伙伴往往难以判断一家公司的AI产品或服务是否安全可靠、符合伦理要求。如果有权威的第三方认证背书，例如通过了ISO/IEC 42001管理体系认证，就相当于向外界证明：“我们在AI开发和应用中遵循了国际公认的最佳实践，我们的AI系统值得信赖。”这对于B2B业务尤为重要-大型企业在采购AI解决方案时， 越来越倾向于选择有认证的供应商，以降低潜在风险。同样，在公共服务领域，政府部门或机构在引入AI系统时，也可能将供应商是否通过相关认证作为遴选条件之一。

其次，监管和合规的要求也在催生AI认证需求。许多国家和地区正在制定AI监管法规。例如，欧盟的《人工智能法案(Al Act)》拟对高风险AI系统实施严格的合规要求和合格评定程序：中国也出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，要求提供生成式AI服务需履行安全评估和算法备案等义务。在这些监管框架下，由独立机构进行的认证或评估将扮演重要角色。可以预见，未来高风险AI产品可能需要通过第三方认证才能上市或提供服务。这就迫使企业提前布局，按照相关标准建立管理体系和技术措施，以满足监管要求。

再次，行业自律和信任建设也是推动AI认证的动力。AI技术涉及个人隐私、公平公正等敏感问题，一旦出现负面事件(如算法歧视、数据泄露)，不仅企业自身受损，整个行业的信誉都会受到影响。通过推行AI认证，行业可以树立一批标杆企业，带动更多企业改进AI治理，从而提升公众对AI的信任度。这对于AI行业的长期健康发展至关重要。例如，金融、医疗等对安全性要求高的行业，已经开始探讨建立行业内的AI认证机制，以促进行业自律和规范发展。

目前，市场上对AI认证的需求主要集中在管理体系认证和产品/系统认证两个方面。管理体系认证以ISO/IEC 42001为代表，关注组织整体的AI治理能力；产品/系统认证则可能针对特定AI应用(如自动驾驶系统)的安全、性能进行评估。

实施挑战：AI认证面临哪些困难?

尽管前景可期，但AI认证的实施目前仍面临不少挑战，需要行业各方共同努力加以克服。

首先是标准和认证体系的成熟度问题。AI技术发展迅猛，而标准制定往往滞后于技术。目前已发布的AI标准多为通用原则和管理框架，针对具体AI技术(如大模型、自动驾驶AI)的细化标准还在制定中。这意味着在某些新兴AI领域，可能缺少明确的认证依据或测试方法。此外，认证规则本身也需要完善，各认证机构的审核尺度和水平可能存在差异。这些都影响了认证结果的公信力。未来随着更多细分标准和认证指南出台(如ISO/IEC 42006对认证机构的要求)，这一问题有望逐步改善。

其次，技术复杂性给认证带来了难题。AI系统尤其是深度学习模型，往往是黑箱模型，难以完全解释其决策过程。这使得第三方认证机构在评估时面临挑战：如何验证模型是否公平、是否不存在歧视?如何确保模型在各种未知情况下都安全可靠?传统的测试和检查手段可能不足以覆盖AI系统的不确定性。因此，认证机构需要发展专门的技术能力，例如引入对抗样本测试、模型可解释性分析等方法，来评估AI系统的鲁棒性和安全性。此外，AI系统通常需要持续学习和更新，认证不能一劳永逸，而需要建立持续监控和再认证机制。这些都对认证的技术方法提出了更高要求。

再次，成本和资源也是企业考虑的因素。建立符合AI标准的管理体系和技术措施，需要投入大量的人力物力。对于中小企业来说，这可能是一笔不小的负担。而且认证过程本身也需要费用和时间。如果认证带来的收益不明确，企业的积极性可能不高。因此，如何降低认证成本、简化流程，让更多企业特别是中小企业能够参与，是推广AI认证需要解决的问题。或许可以通过政府资助、行业联盟等方式，帮助企业开展认证前期的准备工作，从而扩大认证覆盖面。

最后，人才和意识也是挑战之一。AI认证涉及AI技术、管理体系、法律法规等多方面知识，目前既懂标准又懂AI技术的复合型人才相对匮乏。这导致一些企业在准备认证时无从下手，或者认证机构在审核时难以深入发现问题。同时，部分企业管理层对AI认证的重要性认识不足，尚未将其纳入战略规划。因此，加强相关培训和宣传，提高全社会对AI认证的认知度，培养一批既懂认证又懂AI的审核员和咨询师，也是推动AI认证落地的必要步骤。

对未来的展望

展望未来，人工智能标准和认证将在以下几个方面持续发展：

1.标准体系不断完善：随着AI技术的演进， 新的标准将不断推出，填补现有空白。一方面，针对垂直行业的AI应用标准会增多，例如自动驾驶AI、金融AI等领域可能会制定专门的标准规范。另一方面，技术细节层面的标准也会完善，如大模型的评估标准、AI系统安全测试标准、AI伦理影响评估指南等。可以预见，未来几年AI标准体系将更加丰富和细化，为各行各业的AI应用提供更有针对性的指导。

2.与法规监管协同发展：AI标准与法律监管将呈现出越来越紧密的互动关系。。一方面，标准可以为法规的实施提供技术支撑–例如欧盟AI法案可能直接引用ISO/IEC的某些标准作为符合性判定的依据。另一方面，法规也会推动新标准的制定——监管提出的要求需要通过标准来具体落实。例如，各国对AI透明度、可解释性的要求，可能催生相关标准出台。

3.认证制度逐步成熟：随着ISO/IEC 42006等标准出台，AI认证将走向规范化和制度化。预计认证机构的资质管理会加强，认证流程和审核方法将更加统一。AI认证的范围也会从管理体系扩展到具体产品和服务，例如针对自动驾驶汽车的AI系统认证、针对AI客服的伦理合规认证等。在政府和行业的推动下，AI认证可能从自愿性逐步走向强制性(在高风险领域)。一旦形成权威、可信的认证市场，企业将更积极地投入资源以获取认证，从而形成良性循环。

4.全球协同与互认:人工智能的发展没有国界,标准和认证的国际协同将愈发重要。未来, ISO/ IEC、 IEEE等国际组织将在AI标准制定中发挥更大作用,各国也会加强合作,推动标准的互认。例如,中国的国标与 ISO标准接轨,欧盟在制定AI法案时参考国际标准等。这种全球协同有助于减少贸易和技术交流中的壁垒,让AI标准真正成为全球通用的“语言”。同时,国际间可能会建立AI认证结果的互认机制,企业通过一家权威机构的认证,即可在多个国家获得认可,这将极大便利AI产品和服务的全球化推广。

5.持续改进与动态调整:AI技术快速迭代,标准和认证也需要与时俱进。未来的标准制定将更加注重敏捷性,通过技术报告、快速程序等方式及时响应新技术带来的新问题。认证也将不再是一次性的评估,而是强调对AI系统全生命周期的监督。例如,可能出现“持续认证”模式,即认证机构对获证企业进行实时或定期的远程监控,一旦发现AI系统出现重大风险或不符合项,可及时要求整改甚至撤销认证。这种动态调整机制将使认证结果始终反映AI系统当前的可信状态。

总结

人工智能的健康发展离不开完善的标准和认证体系作为支撑。从国际标准的制定,到国内标准的落地,再到认证实践的推进,我们正见证AI治理从理念走向行动的重要阶段。对于企业而言,遵循AI标准、获取相关认证不仅是满足监管合规的需要,更是提升自身AI能力、赢得用户信任的战略选择。对于社会而言,健全的AI标准体系将有助于防范AI风险、促进创新,让人工智能更好地造福人类。

当然,标准和认证不是万能的,它们需要与技术创新、伦理教育、法律监管等共同作用。在未来的道路上,我们需要政府、行业、学术和公众多方参与,不断完善AI标准与认证体系,使之适应技术和社会的发展变化。唯有如此,我们才能在享受AI技术红利的同时,确保AI始终沿着安全、可控、可信的轨道前进。