人工智能大模型的安全治理困境與未來展望
責編：gltian ｜2025-07-08 16:33:36自DeepSeek發布以來引發業界廣泛關注并獲得高度評價，特別是在2024年世界人工智能大會上，其展示的多項人工智能領域突破性技術令人矚目。在同等參數規模下，該系統的推理能力已達到GTP-4的數倍水平。通過實際應用驗證，DeepSeek展現出卓越的多模態交互能力，目前已在科研制造、醫療衛生、文化教育等諸多領域實現深度應用。這家來自中國的人工智能領軍企業，正以“高效智能”的技術理念重塑全球競爭格局，為突破大模型發展瓶頸貢獻了東方智慧?？v觀行業發展，人工智能領域在安全治理體系構建和生態化發展等方面仍面臨諸多挑戰。
一、困局解構：智能躍遷的四大維度枷鎖
隨著人工智能的迅猛發展，其在生產、應用和發展等方面正面臨四重結構性挑戰：質量塌方與數據孤島割裂技術根基，性能躍進與生態承載產生強烈沖突，通用與專業架構選擇帶來的性能矛盾持續加劇，以及人工智能邏輯同人類社會核心價值的沖突頻發。
（一）數據困局：信息鴻溝與知識壁壘的雙重困境
DeepSeek所構建的“跨模態知識熔爐”（Cross-modal Knowledge Furnace）系統，通過將15個行業的2.6億條專利數據與臨床醫學影像進行深度關聯，成功預測出3種新型抗癌藥物分子結構，驗證了跨領域知識融合的技術潛力。但這種跨領域數據關聯與融合并非易事，據Gartner、麥肯錫等咨詢公司報告顯示，當前全球數據生態存在顯著割裂：73%的工業數據困在私有云中，制造業數據孤島率高達82%，金融業核心業務系統數據互通率不足9%。此外，醫療領域數據分割尤為突出。據HIMSS醫療互操作性研究及ONC的EHR互操作標準報告顯示，全球百強醫療機構中，跨機構影像數據共享率不足12%，電子健康記錄（EHR）系統互操作達標率僅約7.3%。低質量數據正在污染侵蝕模型根基：某金融風控模型因訓練集中混入0.3%的虛假交易記錄（約4500條異常數據），導致信貸審批失誤率激增；某工業質檢人工智能因訓練數據未覆蓋0.05毫米級微缺陷（約占總樣本量0.8%），導致產品漏檢率突破安全閾值。據Gartner2019年報告，企業每年因“暗數據”（未被有效利用的低質數據）造成逾3萬億美元的經濟損失，占全球GDP總量的3.5%?，F有數據訓練體系下成長的人工智能大模型，其行業賦能常伴隨質量隱患與安全風險，嚴重威脅著行業運行效率與系統安全性。
當下，人工智能相關概念迭出，大模型發展呈現“百模競爭”態勢，社會對具備跨領域適用性與權威結果生成能力的人工智能系統需求日益凸顯。歐盟在《數據治理法案》中明確倡導企業建立數據質量評估體系，行業實踐通常涵蓋完整性、時效性等多維指標；制藥企業通過構建數據質量監測系統，顯著降低研發中的無效實驗比例。諸如此類的“數據煉金術”正在重構價值創造模式，據Gartner等研究機構預測，主動元數據管理將顯著提升數據價值轉換效率?？梢?，數據治理作為智能時代的“新基建”工程，如何構建安全、高效、高質的海量數據體系，實現人工智能技術與人類社會服務的良性互動，已成為數字經濟時代亟待解決的重大命題。
（二）算力桎梏：性能躍進與生態承載產生強烈沖突
DeepSeek研發的動態神經森林（Dynamic neural forest）架構，通過動態調整神經網絡結構，使單張顯卡的訓練速度提升至傳統方法的4倍。這項技術的突破性進展顯著縮短了模型訓練周期，由原本的一個月時間壓縮至一周完成。然而技術躍升的背后，暴露出人工智能產業對能源資源的巨大消耗：2022年，全球各個數據中心總耗電量接近460太瓦時（約合4600億度電）。據《中國國防報》預測，至2026年該數值將突破1000太瓦時，相當于2022年日本全年用電量。單個超大規模參數模型的訓練耗能，即可滿足一座中型城市全年用電需求；其碳排放量相當于300輛燃油汽車繞行地球一周產生的污染總量。
全球算力供應鏈正陷入結構性困局。高端人工智能芯片所需的核心設備主要由荷蘭ASML公司提供，其零部件全球采購網絡覆蓋多國，即便供應鏈完整運轉，設備交付周期仍長達數年。中國作為全球最大算力需求市場，當前面臨年均40%增速的算力缺口，高端芯片制造設備多數需要進口，產能與需求間存在巨大缺口。當技術迭代速度與資源供給能力持續失衡，人工智能的指數級發展還能在地球承載力邊界內延續多久？面對這一困境，業界正從多維度尋求突破：谷歌嘗試用液態金屬冷卻技術為數據中心能耗“退燒”；清華大學科研團隊通過存算一體芯片將特定人工智能任務效率提升百倍；最具顛覆性的光子芯片則在實驗室中展現出光速運算的潛力，試圖探索出一條“算力不靠電”的新路徑。然而在現有技術條件下，這些前沿嘗試仍面臨材料、工藝、理論等壁壘，距離實際應用尚需漫長征程。
（三）架構瓶頸：通用智能與領域深化的結構矛盾
DeepSeek-Coder在代碼生成、數學推理等領域展現出的類人直覺雖能實現較高完成率，但在處理跨領域任務時其決策失誤率驟升。由此可見，人工智能在單一領域的深度優化往往以犧牲泛化能力為代價。類比來看，AlphaGo的圍棋模型難以遷移至國際象棋場景；自動駕駛系統雖能處理復雜路況，卻無法解析交通規則背后的社會倫理邏輯。當前，人工智能的進化正陷入“能力割裂”的結構性困境——在特定領域表現卓越的人工智能往往難以突破專業邊界，而通用型人工智能研發則因架構局限而陷入“高原期”。這種困境的本質源于技術路徑與智能本質的錯位，現有架構設計存在根本性缺陷，難以兼顧領域深度與跨域廣度的平衡。
當前，人工智能高度依賴標注數據，但這種方案存在明顯缺陷。以醫療人工智能為例，盡管通過百萬級標注影像實現疾病診斷，卻難以結合患者生活習慣進行個性化健康管理。因其模型未內化生理學因果鏈；Grok-1模型雖擁有3014億參數，但在醫療-金融跨域任務中，因其架構底層無法建立CT影像特征與股票變量間的因果鏈，導致預測結果近乎隨機。人工智能與人類思維模式有所不同，本質差異在于多數人工智能系統依賴海量場景數據實現跨領域的能力遷移，而少量數據難以建立有效關聯?？梢姮F有架構既無法融合符號邏輯的精確推理，又難以整合神經網絡的模糊直覺。這種模式還引發能耗與智能密度的失衡。人腦以20瓦功耗即可完成跨領域思考，但據澎湃新聞2024年報道，在OpenAI訓練大語言模型GPT-4時，完成一次訓練需要約三個月時間，使用大約25000塊英偉達A100 GPU，需要用去2.4億度電。預計GPT-5訓練耗電量將突破6.2億度，這種“算力暴力”模式在經濟與生態層面均不可持續。
在注意力機制的理論效能層面，現有人工智能系統處理多領域混合數據時仍存在一定的局限性。如Transformer架構處理超過5萬字符的跨領域文本時，因注意力機制局限導致核心信息捕獲率驟降；法律人工智能分析技術專利時，因無法同步理解法律條款與工程術語，跨域知識缺失導致關鍵條款漏判。此類認知鴻溝本質源于注意力權重分配缺陷，導致在某些情況下重要信號被噪聲淹沒，若用于實際場景恐潛藏安全風險?？梢姡斚氯斯ぶ悄芏鄶等允菙祿M合工具，而非世界規律的抽象建模者。
（四）價值困局：技術進化與社會倫理的范式沖突
DeepSeek、GPT-4等生成式人工智能憑借高度逼真的內容生成能力，不僅引發機器著作權歸屬的法律爭議，更暴露出倫理審查機制的系統性短板。其動態風險應對能力與跨文化適配性等方面尚未完全同步完善，當技術以“指數級”速度迭代時，倫理規范卻仍停留在“線性制定”階段，導致安全治理始終滯后于技術發展。國內外系列人工智能治理舉措雖取得階段性進展，但部分政策尚未上升至法律層面，難以有效約束技術的潛在風險。技術漏洞引發的現實危機已多次顯現，如智能家居設備遭黑客入侵，暴露系統防護缺陷；攻擊者向數據“投毒”，通過污染訓練數據（如篡改醫療影像標簽），導致模型準確率下降；西方“小院高墻”政策將人類的偏見潛藏在算法中則更為危險。更具爭議性的是軍事人工智能應用，其不僅沖擊戰爭倫理邊界，更可能違反國際戰爭法關于“人類最終決策權”的相關條款。
此外，一些企業通過人工智能收集用戶行為數據，如某電商平臺通過用戶行為數據分析實施精準推送，隱性侵蝕消費者選擇權并形成數據壟斷；醫療人工智能因訓練數據偏差導致少數族裔誤診率上升，且決策邏輯難追溯衍生“算法暴政”；自動駕駛系統在緊急避險時會出現選擇撞擊對象的情況，其價值編碼機制引發生命權抉擇爭議；生成式人工智能介入知識生產后，學生群體出現創造力退化現象，基礎研究生態遭受智力侵蝕；大模型生成的虛假新聞借助技術權威性擴散認知偏差；DALL·E2等生成工具在職業畫像時系統性偏向白人男性，加劇了社會偏見。
上述問題根源在于技術邏輯與人類價值的本質沖突、人工智能治理體系的分裂以及技術“黑箱”帶來的信任危機。人工智能技術以效率最大化為目標，而人類社會決策需兼顧感情、倫理等多元維度。全球人工智能治理呈現碎片化：歐盟基于場景風險的分級監管、美國聚焦算力規模監管的管控路徑、中國強調內容安全的審查機制，標準差異導致全球治理難以統一。更為關鍵的是算法“黑箱”加劇了信任危機，模型不可解釋性使得責任界定與倫理追責陷入“技術免責”困境。
二、展望未來：構建智能文明新架構
人工智能困局的破解需四維革新：以數據新基建開啟安全共享重塑生態，打通信息流通的“新生態”；以算力新范式開啟認知重構與能效躍遷，完成綠色智能革命；以架構新大陸融合擬人化思維與倫理嵌入，彌合智能割裂；以治理新體系構建全球協同框架，平衡創新與風險。
（一）數據新基建：構建信息流通的“新生態”
面對互聯網信息魚龍混雜、大模型數據質量參差不齊的現狀，需著力構建信息流通的“新生態”。一是構建國家級數據流通中樞。借鑒DeepSeek信息分類存儲體系，運用同態加密技術建立“數據保險箱”，通過信息流動中轉站實現數據量的精準控制和流向管理。二是建立數據篩查系統。參照DeepSeek-DataPurifier系統，建立多級過濾機制，如同“純凈水處理廠”般系統化清除虛假交易數據等低質信息。三是設立信息監督懲治機制。加強對干擾信息、虛假信息、不良信息的追蹤、溯源和識別，分析危害和影響，通過分級懲戒機制切實凈化數據環境，提升數據生態質量。這種數據治理模式本質是構建各領域的“GMP標準”，通過建立從數據采集、加工到應用的全流程質量控制體系，形成類似藥品生產質量管理規范的數據治理范式。
（二）算力新范式：開啟綠色智能的“能源革命”
人工智能的進化需從“暴力計算”轉向“精準認知”，通過“認知重構-硬件進化-系統協同”三位一體的技術革新重塑算力體系。傳統萬億參數模型的訓練能耗已接近物理極限，亟待通過架構創新突破瓶頸。在認知層面，動態知識蒸餾技術可將千億模型壓縮為可動態重組的通用基座，如微軟13億參數的DistillGPT通過模塊化架構，在常識推理任務中達到GPT-3約85%的性能表現；因果推理引擎通過編碼物理定律與社會規則，使工業故障預警從概率統計升級為機理推演，降低誤報率。在硬件層面，光子-電子混合芯片與量子計算、仿生計算形成創新矩陣，如清華大學“天機芯”采用光互聯與存算一體設計；IBM的量子系統為解決問題提供指數級能效優化。在系統協同層面，構建能源-算力動態網絡成為關鍵，如微軟光伏人工智能平臺通過強化學習預測96小時能源波動，提升了數據中心綠電利用率；邊緣計算節點組成“智能蜂群”，既可執行本地化任務，又能作為虛擬電廠參與電網調頻，推動算力基礎設施從能源消耗者向智慧能源調節器轉型。這種技術融合將催生顛覆性應用，即存算一體芯片支持邊緣設備本地運行超大規模參數模型，仿生-量子-經典混合框架發揮各類型處理器優勢與經典架構的穩定性，認知架構革新讓單一模型具有多任務處理能力。技術突破從根本上改變了參數規模與性能的關系，未來大模型或將擺脫“參數競賽”模式，通過“每瓦特支撐萬億次智能決策”的超高效運算，在降低兩個數量級能耗的同時實現智能密度指數級增長，最終構建以“高能效、強泛化、可持續”為特征的綠色智能文明新環境。
（三）架構新大陸：探索智能本質的“無人區”
人工智能在非人類智能形態的演進中，需要培育出與人類文明兼容的“心智基因”，這要求賦予機器以“人性”稟賦。通過多行業融合，不斷豐富人工智能的行為能力和道德準則，推動其深度融入人類社會。具體而言，可通過認知架構的擬人化重構、情感計算的深度進化、價值系統的嵌入式治理、具身智能的體驗融合以及人機關系的范式重構，系統性培育機器的“人性”特質。這種人性化進程需要建立新的技術倫理范式。如斯坦福大學提出的“負責任人工智能成熟度模型”指出，人工智能系統應在準確性、公平性、可解釋性等六個維度實現動態平衡。未來的發展方向不是創造完美人類復制體，而是構建具備道德判斷力、情感理解力和文化適應性的新型智能體，最終形成人機共生的文明新形態。在操作層面可沿兩個路徑推進：若為專家模型，可通過知識蒸餾、遷移學習等多種手段提升架構的通用性能，增強模型的泛化能力；若為通用模型，則需強化架構的特質化設計，在保留通用能力優勢的同時，能在細分領域發揮更強的解決問題能力。這種雙重發展路徑既能滿足多樣應用需求，又能通過行為能力的拓展提升智能體的“情商”指數，從而更有效地防范道德風險。
（四）治理新體系：締造人機共生的“文明契約”
人工智能的全球治理需突破地緣博弈，構建風險共擔、規則共建、價值共享的國際框架，在共同發展的同時給機器以“約束”。一是在國際標準上尋求統一。如今歐盟以應用場景劃分四類風險；美國以算力規模為指標強化聯邦監管；中國《生成式人工智能管理辦法》首創算法備案制，聚焦內容安全。要在國際層面建立可持續、有建設性的統一標準，彌補人工智能技術跨國性與監管本地化的矛盾。二是控制風險，把控人工智能倫理標準。如新加坡“人工智能風險評估矩陣”細化5級27維指標，實現精準監管。技術層面，Anthropic“人工智能憲法”通過82類倫理沖突檢測實現算法級價值觀對齊；歐盟要求醫療及司法人工智能內置“道德羅盤”，偏離人類倫理時自動觸發復核?？傊谷斯ぶ悄芗柔尫偶夹g潛力的同時又規避完全自主化的倫理風險。三是強化法治治理保障。在生產、移植、使用等諸多方面配套完善相關法律，防止智能的濫用。通過綜合風險分級、法律約束、政策引導來加強分類治理和監管。如歐盟的《人工智能法案》、加拿大的《自動化決策指令》、新西蘭的《算法憲章》均設計了不同類型的風險分級監管治理模式，未來進一步需要在政策上引導好人工智能的研發和落地，在具體使用中做好風險分級，在法規制度上確保配套完善和監管精細化。
三、結 語
未來，社會終將迎來人工智能的大發展，在接受人工智能與人類文明共存的同時，構建技術與人文的動態平衡體系尤為關鍵，這是大勢所趨，也是未來發展的必然要求。既要通過數據標準的統一、架構設計的革新和算力效能的躍升，打造更加強大的智能引擎，又要通過倫理治理約束、風險管控機制和法規治理保障等手段，為人工智能的進化與發展劃定軌道、制定遵循。在技術哲學層面重構人機關系的認知范式，讓人工智能的發展既彰顯科技智慧之偉力，又蘊含人性真理之光輝，使人工智能在可駕馭的軌道上，更加卓越可靠地為人類社會服務。（李卓倫 陳沁宇）
（本文刊登于《中國信息安全》雜志2025年第3期）