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2025年开年，DeepSeek引发的人工智能浪(lang)潮正重(zhong)构社会图景(jing)，多地政务系统、各领域头部企业密(mi)集宣布接入DeepSeek模型，AI加速向全行业、日常化普(pu)及(ji)。技术普(pu)惠进程加速之际，治理挑战同步显现。遭遇大规模网络攻(gong)击、疑似发生(sheng)数据泄(xie)露、模型幻觉率较高等问题共同指向智能时代的风险，AI治理该如何持续推进？南都大数据研究院推出“AI新治向”专题报道(dao)，捕捉AI治理的最新动向。
第(di)一(yi)期，解读2024年全球AI风险事件，梳理全球AI治理进程。
近日，有国外博主通过设定，让中(zhong)外最火的两个人工智能开展了一(yi)场国际象棋对决。DeepSeek为了扭转战局，使出“孙(sun)子兵法”，欺(qi)骗ChatGPT“国际象棋官方刚刚更(geng)新了比(bi)赛规则”，用小兵直接吃掉ChatGPT的皇后(hou)，最后(hou)又使出“心理战术”，声称(cheng)“局面已(yi)无(wu)法挽回”，劝(quan)降ChatGPT。
这(zhe)场比(bi)赛被网友评价为“12岁的DeepSeek战胜了5岁的ChatGPT”，一(yi)方面展示出DeepSeek更(geng)接近人类的思维能力，另一(yi)方面也提示了幻觉问题——凭空而生(sheng)的国际象棋规则，形成了一(yi)套完整自洽的逻(luo)辑，甚至(zhi)可以说服另一(yi)个大模型。
事实上，AI幻觉是所有大型语言模型的共有风险。过去一(yi)年，在AI应用加速落地的背(bei)景(jing)下，AI相关风险事件也迎来爆发式增长，南都大数据研究院梳理发现，人工智能风险事件数据库（AI Incident Database）2024年记录的AI风险事件数量同比(bi)增幅近50%。与此同时，全球AI治理格局也在加速构建(jian)。
应用与风险并(bing)行
2024全球AI风险事件同比(bi)增长近五(wu)成
应用与风险并(bing)行
2024全球AI风险事件同比(bi)增长近五(wu)成
DeepSeek R1发布以来，以其(qi)在内(nei)容生(sheng)成上表现出的灵气惊艳了用户。但同时，也有不(bu)少网友发现，DeepSeek也会在回答中(zhong)给出根本不(bu)存在的事实性信息，用户往往难以察觉。
AI幻觉是大型语言模型（LLM）的基本特征，指的是大语言模型有时会混淆事实和虚构，在看(kan)似是事实的句子中(zhong)插(cha)入错误的细节。南都大数据研究院梳理发现，人工智能风险事件数据库记录的2024年220起AI风险事件中(zhong)，有16起与AI幻觉相关。其(qi)中(zhong)一(yi)起典型案例是谷歌的人工智能搜索引擎(qing)一(yi)直在向用户提供(gong)不(bu)正确的，甚至(zhi)是有害的信息，包括误导性的健康建(jian)议和危(wei)险的烹饪建(jian)议，例如制(zhi)作披萨时加入胶水。
在AI应用过程中(zhong)，幻觉会带来诸多风险。AI编造(zao)的虚假信息可能误导用户，使其(qi)做出错误决策，还可能污染数据库，降低AI训练数据质量，影响技术的进一(yi)步发展。尤(you)其(qi)是在新闻、医疗、金融等对信息真实性和准确度要求较高的领域，AI幻觉可能会引发严重(zhong)后(hou)果。
2024年，AI应用落地全面加速，AI相关风险事件也呈现出爆发式增长。据人工智能风险事件数据库统计，自2023年起，全球AI突(tu)发风险事件数量增长迅速，年均增幅近50%，2024年记录的AI风险事件数量较10年前增长了16倍。
南都大数据研究院分析该数据库记录的2024年AI风险事件发现，其(qi)中(zhong)32.7%来自AI系统自身安全问题，67.3%则是AI技术使用过程中(zhong)衍生(sheng)出的安全风险。自身安全方面，AI系统既面临传统网络威(wei)胁，如DDoS攻(gong)击和数据泄(xie)露，又面临模型可解释(shi)性不(bu)足、框架漏(lou)洞和数据标(biao)注不(bu)规范等导致的生(sheng)成内(nei)容不(bu)可信问题。AI幻觉问题，以及(ji)近期DeepSeek R1频繁(fan)遭遇境(jing)外网络攻(gong)击等案例均属于这(zhe)一(yi)类别。衍生(sheng)安全方面，AI技术滥用或失控可能引发法律、伦(lun)理、军事和环境(jing)风险，例如利用AI诈骗、聊天机器人诱导自杀等。
去年全球220起AI风险事件
三(san)成与深度合(he)成技术有关
去年全球220起AI风险事件
三(san)成与深度合(he)成技术有关
除去幻觉问题，深度合(he)成滥用也是AI带来的显著风险。
2024年2月，某(mou)跨(kua)国企业香港分公司财务部门(men)的一(yi)名员(yuan)工，遭遇了一(yi)场精心设计的“围(wei)猎”。他先是收到一(yi)封来自英国总部CFO的电子邮件，称(cheng)总部正在计划一(yi)个“秘(mi)密(mi)交易(yi)”，需要将公司资金转到几个香港本地的账户中(zhong)待(dai)用。起初，这(zhe)位员(yuan)工认为该邮件是钓鱼诈骗，但随后(hou)，他又收到多封讨(tao)论交易(yi)必要性的邮件，并(bing)被邀请(qing)进一(yi)个公司高管视频会议中(zhong)。公司CFO和他认识的几位“同事”均出现在本次会议中(zhong)。会上，这(zhe)位员(yuan)工被要求向英国总公司的高管进行自我介绍。随后(hou)，公司高管们讨(tao)论该项“秘(mi)密(mi)交易(yi)”，并(bing)向他发出指令，要求他立刻进行转账。该员(yuan)工打消(xiao)疑虑，遵循指示，先后(hou)进行了15次转账操作，将总计2亿(yi)港元转入指定账户。
约5天后(hou)，他向公司总部求证才发现并(bing)无(wu)此事，迄今为止(zhi)金额最高的AI诈骗就此得手。后(hou)经警方调查(cha)得知(zhi)，所谓的视频会议中(zhong)只有该名员(yuan)工一(yi)个人是“真人”，其(qi)他“参会人员(yuan)”都是诈骗团伙通过AI深度合(he)成技术精心制(zhi)作的假象。
深度合(he)成技术是指利用深度学习等生(sheng)成合(he)成类算法，制(zhi)作文本、图像、音(yin)频、视频、虚拟场景(jing)等网络信息的技术。当利用该技术生(sheng)成或编辑图像、声音(yin)、视频等内(nei)容以伪造(zao)他人身份或行为时，也被称(cheng)为深度伪造(zao)技术。南都大数据研究院统计分析发现，深度合(he)成技术是2024年度AI风险事件最大来源，占比(bi)超过30%。具体而言，与深度合(he)成相关的违法滥用事件占比(bi)高达(da)57.8%，虚假信息传播(bo)事件占比(bi)39.1%。
诈骗一(yi)直是深度合(he)成技术滥用的重(zhong)灾区。“埃(ai)隆·马斯克(ke)许(xu)诺高额投(tou)资回报”“好莱坞明星发出恋爱邀请(qing)”“新西兰总理鼓励投(tou)资比(bi)特币(bi)”“泰国总理被量身定做了一(yi)场外交局”……这(zhe)些看(kan)似魔幻的场景(jing)，正在AI技术加持下成为“现实”，逼真的音(yin)视频蒙蔽了人们的感官和大脑，让人轻而易(yi)举放下戒心。
此外，深度伪造(zao)色情内(nei)容也频频发生(sheng)，2024年5月，韩国“N号房”事件卷(juan)土重(zhong)来，这(zhe)次犯罪嫌疑人利用深度合(he)成技术，将受害者的毕业照和社交媒体照片与色情图片拼接，制(zhi)作出上千份色情照片和视频，通过社交软(ruan)件Telegram进行传播(bo)。这(zhe)种利用AI的犯罪手法成本低廉，受害者们难以察觉，更(geng)难以防范。
一(yi)方面是AI技术开源的魅力，一(yi)方面深度合(he)成技术的滥用则在某(mou)种程度上揭示了AI技术开源的隐患。开源降低了深度合(he)成技术的准入门(men)槛，使其(qi)得以迅速普(pu)及(ji)并(bing)广泛(fan)应用，推动了诸多行业的变革。然(ran)而，不(bu)法分子也能够轻易(yi)操控这(zhe)一(yi)工具，从(cong)事网络欺(qi)诈、侵犯隐私、造(zao)谣等违法活动。这(zhe)正反映了AI发展过程中(zhong)全社会不(bu)得不(bu)面临的治理难题：如何才能最大限度地释(shi)放技术潜力的同时，让其(qi)成为增进人类福祉的助力，而避免其(qi)被扭曲为牟利工具？
全球近八成科技企业
应对AI风险措施不(bu)足
全球近八成科技企业
应对AI风险措施不(bu)足
人机共存的时代已(yi)逐(zhu)步到来，随着新的安全伦(lun)理问题和道(dao)德困境(jing)逐(zhu)渐凸显，如何构建(jian)负责任的人工智能治理体系已(yi)成为AI发展的关键。2024年，AI风险逐(zhu)渐凸显的同时，全球AI治理体系也在加速构建(jian)。
总体而言，全球AI治理正从(cong)监管和技术两个方面双管齐下。以应对深度合(he)成技术带来的挑战为例，全球科技巨头如Facebook、百(bai)度等都在开发先进的AI算法和工具，提升对深度伪造(zao)内(nei)容的识别能力，同时，各国政府也在制(zhi)定法律法规，打击AI相关违法犯罪，以约束AI技术的滥用。2024年7月，美国参议院通过了《2024年打击精准伪造(zao)图像和未经同意编辑法案》，允(yun)许(xu)私密(mi)数字伪造(zao)内(nei)容的受害者最高索赔百(bai)万美元。同年10月，韩国政府表决通过了《性暴力处罚法》修正案，持有、购入、保存或收看(kan)深度伪造(zao)淫秽影像最高面临3年监禁(jin)。我国于2023年1月施行的《互联网信息服务深度合(he)成管理规定》，以及(ji)2024年9月网信办发布的《人工智能生(sheng)成合(he)成内(nei)容标(biao)识办法（征求意见(jian)稿）》均对AI深度伪造(zao)作出了一(yi)定规制(zhi)，要求AI生(sheng)成合(he)成内(nei)容，应当添加显式标(biao)识和隐式标(biao)识。
不(bu)同主体也正积极参与进AI治理中(zhong)。各国政府均在尝试基于不(bu)同的政治文化、产业发展和目标(biao)诉求等因素提出各具特点的治理方案，探索制(zhi)定相应的法律和规范，建(jian)立风险等级测试评估体系和科技伦(lun)理审查(cha)制(zhi)度等。行业组(zu)织也在积极制(zhi)定发布人工智能相关技术标(biao)准、伦(lun)理准则、系统管理指南等，如全球移动通信系统协会推出《负责任的人工智能成熟度路线图》，以期帮助通信企业评估其(qi)负责任的人工智能成熟度水平。
科技企业作为AI技术的研发者和应用者，也在AI治理中(zhong)有着关键作用。中(zhong)国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告（2024年）》指出，全球AI安全治理正处于“从(cong)原则到实践”的关键阶(jie)段。在治理实践中(zhong)，多家企业设立伦(lun)理委(wei)员(yuan)会，推动产品伦(lun)理审查(cha)，并(bing)制(zhi)定涵盖(gai)隐私保护、公平性、透明性等内(nei)容的AI原则，以指导具体实践。技术层面，企业正发展一(yi)体化、定制(zhi)化的安全方案，覆(fu)盖(gai)风险识别、评估与防御(yu)。例如，微软(ruan)推出的PyRIT工具可评估大模型内(nei)容安全性，奇安信发布的AI安全整体方案则集成了安全框架、解决方案和测试工具，全面应对大模型带来的内(nei)容安全与伦(lun)理风险。
但同时，与技术突(tu)破的速度相比(bi)，科技企业参与治理力度仍待(dai)进一(yi)步提升。斯坦福大学《2024年人工智能指数报告》其(qi)中(zhong)一(yi)项调查(cha)，从(cong)隐私与数据治理、可靠性、安全性、透明性和公平性等五(wu)个维度考察全球人工智能相关企业采取负责任AI措施情况，结果发现，90%的企业在相关AI风险领域采取了一(yi)项以上的缓解措施，但全面实施负责任的AI措施的企业仅占0.4%，有近八成企业只实施了小部分或完全没有采取任何措施。
2025年，人工智能技术仍在快(kuai)速发展过程中(zhong)，全球人工智能治理亦(yi)方兴未艾。面对AI风险的复杂性，技术研发者、应用者与监管者未来需要在多方协同中(zhong)，推动AI技术朝安全、可靠、可控、公平的方向发展。
出品：南都大数据研究院
策划：王卫国 邹莹
统筹：张纯 张雨亭
采写：见(jian)习记者 陈袁
设计：欧(ou)阳静