. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 16.4. 使用 Sync 与 Send Traits 的可扩展并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373 17. Async . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446 19.2. Refutability（可反驳性）: 模式是否会匹配失效 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 451 19.3. 模式语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 545 22.3. C - 可派生的 trait . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打 导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 等需从 训练数据、算力设施、模型算法、产品服务、应用场景各方面采取技术措施予 以防范。 4.1 针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明，正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 （b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可