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一、覆盖全生命周期的人工智能风险分类具有全面性和体系性
风险分类体系作为《框架》的关键组成部分，对全面理解和有效管理人工智能安全风险具有重要意义。在《框架》第三部分中，人工智能安全风险被细致分类，系统地涵盖了各个环节可能面临的风险。通过探讨风险分类体系的构建方式、涵盖范围、内在逻辑以及实际应用价值，这一体系为人工智能安全治理的研究与实践提供了有益的参考。
二、通过构建可追溯、可解释机制提升人工智能透明度
在应对风险和综合治理层面，《框架》提出了人工智能可追溯、可解释的治理措施，有利于提高人工智能的透明度，减少黑灰盒模式推理过程对溯源和归责带来的困难。
三、明确主体划分并精准压实治理责任
《框架》的另一大亮点在于第六部分“人工智能安全开发应用指引”。这一部分将人工智能的治理主体详细地分为了模型算法研发者、人工智能服务提供者、重点领域使用者和社会公众这四大主体，涵盖了人工智能模型的研发、应用与传播等各个环节，与第三部分风险分类体系的思路相似，覆盖了人工智能的全生命周期，使整体的指引逻辑自成体系。
四、结 论
《框架》从全面风险分类、完整追溯机制构建到分主体治理模式明确，具有科学性、前瞻性和实用性，为人工智能安全治理提供了具体的行动指南，标志着我国在人工智能安全治理领域迈出了重要一步，也为全球人工智能产业的可持续发展贡献了中国智慧和解决方案。
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2024年第10期）
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