各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 有异常难以快速修正和溯源追责。 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、- 7 - 人工智能安全治理框架 图像、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。 5.7 人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析

io/trpl- zh-cn/ 在线阅读，PDF 版本请下载 Rust 程序设计语言 简体中文版.pdf） 本书也有由 No Starch Press 出版的纸质版和电子版。 🚨 想要具有互动性的学习体验吗？试试 Rust Book 的另一个版本，其中包括测验、 高亮、可视化等功能：https://rust-book.cs.brown.edu 5/562Rust 程序设计语言 简体中文版 前言 使用 Rust 能让你 把在一个领域中学习的技能延伸到另一个领域：你可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas 为集成开发环境（IDE）提供了强大的代码补全和内联错误信息功能。 通过使用 Rust 生态系统中丰富的工具，开发者在编写系统级代码时可以更加高效。 学生 Rust 适合学生群体，也适合有兴趣学习系统概念的人。许多人通过 Rust 学习了操作系统开发 等主题。社区对学生问题非常欢迎并乐于回答。通过类似这本书以及其他内容的努力，Rust 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用