李辉，北京市科学技术研究院的研究员，与万劲波，中国科学院科技战略咨询研究院的研究员，共同执笔。
人工智能算法开始影响司法决策过程，量子计算对传统的加密技术构成挑战，脑机接口技术模糊了人与机器的界限，神经植入设备能够干预人的认知功能，这些现象使得全球科技安全治理遭遇了前所未有的复杂局面。《2025年全球技术风险指数》报告指出，技术失控的风险已经超过了气候变化和地缘政治冲突，上升为威胁人类文明延续的最主要风险。在国际社会的背景下，提升科技安全治理在动态调整、灵活应对以及具有预见性的能力建设，已经成为一项至关重要的战略使命。
完善科技安全治理范式
从“被动防御”转向“主动免疫”，旨在构筑数字时代的“技术抗体”。传统的治理方式，主要依靠事后的责任追究和合规检查，然而这种模式已无法有效应对技术风险的突发性和跨领域特性。以2023年GPT-N为例，它能够生成视频图像，使得西班牙和法国的政治人物“发表”了他们未曾说出的言论，制造了政治谣言，进而引发了社会的不稳定，这一事件充分证明了这一点。欧盟为此推出了“AI实时监测沙盒”，该沙盒内置了117个伦理探针的算法，将风险识别的时效从小时级别大幅缩短至900毫秒。这一“数字免疫系统”的诞生，象征着治理观念的根本性转变——即利用技术手段来自动感知风险并提前进行拦截。与此同时，美国国防高级研究计划局启动了“AI防火墙计划”，并成功研发出一种能够实时监控军事AI系统决策逻辑的“透明层”。该技术借助追踪算法识别决策路径上的异常点，在2024年某次无人机集群的演习活动中，有效遏制了由数据污染引发的错误攻击命令。
从“碎片化控制”过渡至“系统弹性”，剖析技术链条中的蝴蝶效应。科技安全风险已演变成“技术链条-产业链条-治理链条”的复杂交织。美国颁布的《芯片法案》所构建的技术壁垒，在马来西亚封测工厂火灾事件中瞬间瓦解，进而直接导致了高达2300亿美元的经济损失。日本所提出的“蜂巢式韧性模型”为解决之道带来了新的视角，它通过建立跨国产业联盟的共用数据库，实现了对关键材料储备、技术替代策略以及物流备用路径的实时呈现，从而显著缩短了供应链中断后的恢复时间达58%。此模型的核心要素是“去中心化冗余设计”。面对稀土供应链可能出现的风险，日本携手澳大利亚与加拿大设立了“战略矿产应急网络”，网络中的各个节点均储存有其他成员国所需矿产的30天储备量，同时依靠智能合约技术自动启动补给机制。这种机制在2023年马达加斯加石墨出口遭遇中断的情况下，确保了全球锂电池生产的持续运作。
从“静态规则”过渡至“动态适应”，成功跨越了治理在时空上的巨大差距。由世界经济论坛主导的“自适应监管协议”致力于解决难题，创设了区块链技术支持的“监管沙盒2.0”模式，在此模式中，企业得以在受控环境中实现技术革新，而监管部门则能依据实时数据对合规范围进行灵活调整。这一机制使得德国柏林成为全球首个正式批准L5级无人驾驶商业化运行的城市。安大略省的“监管即服务”模式在加拿大得以具体实施。当开发者提交技术参数，平台便自动构建了一份详尽的合规性报告，涵盖百项指标，并提供风险缓解的最佳策略。在医疗人工智能领域，这一平台显著缩短了产品上市时间达40%，并将临床事故率维持在0.07%的低水平，成为监管效率大幅提升的典范。
提升科技安全治理能力
增强神经末梢对风险的认识水平，打造贯穿全生命周期的风险监管体系。在预先研究阶段的“伦理融入”项目中，加拿大滑铁卢大学研发的“价值导向设计工具集”，将涉及隐私保护、公平性等方面的十余项伦理指标，转化为技术设计的限制性条件。欧盟的“地平线欧洲”项目已将其设定为科研资助的必要条件，而一个生物识别项目因未能通过“算法歧视性检测”这一门槛，导致其1.2亿欧元的资助被取消。在应用阶段，新加坡金融管理局实施的“AI偏见压力测试”机制，通过建立了一个包含2000个边缘案例的测试库（其中涵盖了难民、非正规就业者等数据盲区），有效将信贷评估系统的决策偏差率降低至0.3%以下。此机制的核心创新点在于采用了“对抗性数据生成”技术，能够自动生成超出训练集范围的极端测试场景。
增强国际间的合作应对效率，构建全方位的风险应对网络。在风险补偿机制上，非洲联盟创建的“技术转移风险储备金”，规定技术提供者需按交易金额的2%缴纳保障金，以应对可能出现的生态或社会方面的挑战。2023年转基因作物失控事件中，基金不仅向十万农户赔付了1.2亿美元，还出资建设了长达300公里的生物隔离带，并率先推出了“补偿先行，修复随后”的治理新策略。在国际应急响应网络领域，国际电信联盟的“数字天灾响应系统”发挥了关键作用，它通过整合SpaceX、OneWeb等商业卫星资源，构建了一个全球性的应急通信储备网络。2024年太平洋海啸救援行动中，该系统在短短72小时内便使灾区通信能力恢复至90%，这一效率远超传统救灾模式，提升了400%。此外，在知识共享领域，联合国教科文组织的“全球技术伦理数据库”不仅汇集了来自42个国家的126个治理案例，其AI分析模块还能提供个性化的改造建议。印度尼西亚基于此将欧盟的AI伦理准则与本土的“村落协商”传统相结合，成功打造出一种独特的社区技术审查体系，进而显著提高了农业无人机项目在社会中的接受度，达到了87%。
拓宽科技安全治理路径
打造技术治理领域的“数字孪生”模式，以预防潜在风险。德国弗劳恩霍夫研究所研发的“治理模拟系统”，运用数字孪生技术模拟新技术可能带来的社会效应。在合成生物学监管实验中，该系统能够准确预测基因驱动技术可能引发的物种灭绝连锁反应，进而促使国际社会将此类研究纳入《卡塔赫纳生物安全议定书》的监管体系。数字孪生技术正逐步发展成“预测与干预”相结合的模式。荷兰代尔夫特理工大学所建立的“社会影响模拟平台”具备模拟新技术在就业、文化认同等方面长期效应的能力。在荷兰政府审视自动驾驶出租车政策的过程中，该平台预测在未来十年内，将有12%的传统出租车司机面临结构性失业的风险，这一预测促使政府提前启动了职业转型培训项目。
培养具备跨学科治理能力的专业人才，以消除“技术-政策”间的认知差异。麻省理工学院开设的技术治理专业，规定学生需精通机器学习、法律经济学和风险心理学等多个学科领域。该专业研发的政策编译器工具，能将法律条文转换成算法能识别的约束指令，目前已被应用于自动驾驶领域的伦理决策系统之中。斯坦福大学的技术政策实验室实施了“双导师制”，为学生配备了技术领域的专家和政策制定者共同担任指导老师。此外，该实验室与硅谷企业建立了合作关系，通过实景教学方式，例如在2024年，指导学生针对社交媒体平台X的内容审核算法进行逆向工程分析及合规性评价。
科技安全治理能力的提升并非仅仅是对规则的简单修缮，它实际上是维护人类文明延续的根本性工程。随着技术发展的步伐超越了社会组织的适应速度，我们有必要在认知上形成对风险的认识，制度上构建灵活的框架，以及在实际操作中部署能够自我调整的系统。根据历史经验的教训，真正的技术文明发展，必定是安全底线与创新能力之间动态平衡的结果。只有将科技安全的治理能力与技术创新紧密结合，形成一种相互依存的关系，才能在颠覆性的变革浪潮中确保人类文明的发展方向不被偏离。
《光明日报》（2025年07月03日 14版）
