作者：張偉，系四川大學(xué)公共管理學(xué)院教授

當(dāng)前，人工智能已從重要生產(chǎn)工具演進為深刻影響國家發(fā)展全局的戰(zhàn)略技術(shù)，其應(yīng)用范圍正從產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域加速向經(jīng)濟運行、公共服務(wù)和社會治理等關(guān)鍵領(lǐng)域全面滲透，國家安全的內(nèi)涵、結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方式出現(xiàn)了系統(tǒng)性變化。黨的二十屆四中全會提出，要“健全國家安全體系，加強重點領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)”。在此背景下，加快人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)，通過制度化、體系化的方式將安全要求融入技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用推廣與治理運行全過程，既是“十五五”時期推進國家安全體系和能力現(xiàn)代化的必然要求，也是推動人工智能安全、有序、可持續(xù)發(fā)展，更好服務(wù)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在需要。

加快人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)的時代邏輯

人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，正在將算法、數(shù)據(jù)和模型等關(guān)鍵要素深度嵌入國家運行與治理體系，使之成為支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施。這一進程不僅重塑了信息生成、決策制定與執(zhí)行反饋的基本方式，更推動了國家安全運行基礎(chǔ)的根本性變革。國家安全不再僅僅依賴于傳統(tǒng)的人力資源配置與制度安排，而是日益取決于對復(fù)雜智能技術(shù)系統(tǒng)整體行為的持續(xù)認(rèn)知、動態(tài)掌控與調(diào)適能力。從宏觀經(jīng)濟調(diào)控到公共服務(wù)供給，從社會治理創(chuàng)新到公共安全維護，人工智能正在全方位重構(gòu)國家治理的內(nèi)在邏輯，促使治理范式從以事件響應(yīng)為核心逐步向以系統(tǒng)運行為核心轉(zhuǎn)變。

在此背景下，國家安全的內(nèi)涵及其實現(xiàn)方式也發(fā)生了結(jié)構(gòu)性調(diào)整。安全的重心已從主要體現(xiàn)為對單一風(fēng)險或突發(fā)事件的被動防范，轉(zhuǎn)向基于智能技術(shù)的全時監(jiān)測、動態(tài)優(yōu)化和前瞻引導(dǎo)。人工智能系統(tǒng)的安全性，高度依賴于技術(shù)選擇、制度設(shè)計與治理能力之間的有機匹配。如果缺乏系統(tǒng)性的能力支撐，技術(shù)系統(tǒng)在快速擴展與迭代過程中，容易放大既有治理策略的局部偏差，致使效率優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)性風(fēng)險，最終危及國家安全運行的穩(wěn)定性與可持續(xù)性。

習(xí)近平總書記強調(diào)，“要深入貫徹總體國家安全觀，堅持在發(fā)展中固安全、在安全中謀發(fā)展”?？傮w國家安全觀強調(diào)堅持系統(tǒng)觀念，推動國家安全體系和能力現(xiàn)代化。從這一戰(zhàn)略視角看，加快人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)，本質(zhì)上是順應(yīng)國家安全邏輯從被動防御向主動治理、從事后處置向事前預(yù)防轉(zhuǎn)型的內(nèi)在要求。通過將人工智能安全納入國家安全體系進行整體謀劃，把分散的技術(shù)要素、治理資源與制度安排整合為有機整體，有助于將技術(shù)內(nèi)在的不確定性轉(zhuǎn)化為可治理對象，確保人工智能在國家治理總體框架內(nèi)實現(xiàn)穩(wěn)健、有序發(fā)展。這既是人工智能技術(shù)發(fā)展階段變化的客觀要求，也是國家安全治理方式主動升級的必然選擇。

夯實人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)的技術(shù)支撐

人工智能領(lǐng)域國家安全能力體系能否有效運行，首先取決于是否具備穩(wěn)定、可靠、自主可控的技術(shù)基礎(chǔ)。作為一種高度依賴算法模型、算力資源和數(shù)據(jù)要素的技術(shù)形態(tài)，人工智能系統(tǒng)的安全性不完全取決于單項技術(shù)的性能指標(biāo)，還取決于對全鏈條關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)的持續(xù)掌控、透明理解與可信驗證能力。只有在技術(shù)層面形成穩(wěn)定的掌控能力，國家安全體系才能在復(fù)雜多變的國際環(huán)境和快速迭代的技術(shù)演進中保持足夠的戰(zhàn)略定力與運行韌性。

從能力建設(shè)角度看，技術(shù)可控并不是對技術(shù)發(fā)展的簡單限制，而是一種著眼于全局和長遠的結(jié)構(gòu)性能力安排。其核心在于通過完善國家技術(shù)體系布局，增強對核心算法、先進算力、高質(zhì)量數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)軟件等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的系統(tǒng)性掌控與主導(dǎo)能力，確保人工智能系統(tǒng)在多樣化的應(yīng)用場景中始終保持行為可預(yù)期、過程可追溯、結(jié)果可校驗。這種可控性，既體現(xiàn)在對關(guān)鍵資源的戰(zhàn)略性統(tǒng)籌配置上，也體現(xiàn)在通過標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范與倫理指南對技術(shù)演進方向進行制度性引導(dǎo)上。在技術(shù)研發(fā)與系統(tǒng)設(shè)計的初始階段即深度嵌入安全與可信要求，可實現(xiàn)風(fēng)險的前置識別與源頭治理，從而顯著提升人工智能技術(shù)應(yīng)用的整體穩(wěn)健性。

與此同時，隨著人工智能在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、公共決策支持和社會信用體系等領(lǐng)域的深入應(yīng)用，技術(shù)系統(tǒng)本身的可信性、公平性與可解釋性逐漸成為國家安全能力的重要組成部分。建立健全覆蓋算法設(shè)計、模型訓(xùn)練、輸出評估與安全測試等常態(tài)化機制，人工智能系統(tǒng)在運行過程中具備邏輯可理解、決策可追溯、錯誤可校正的特征，有助于增強治理主體對技術(shù)復(fù)雜性的駕馭能力。這種以客觀技術(shù)規(guī)范支撐主觀治理判斷的模式，有利于推動人工智能安全治理從主要依賴外部強制性干預(yù)，逐步轉(zhuǎn)向依靠技術(shù)內(nèi)生的約束機制與規(guī)范運行。

需要進一步看到，人工智能安全能力的技術(shù)基座并非孤立存在，而是嵌于國家整體科技創(chuàng)新體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)之中。習(xí)近平總書記指出：“要大力加強多學(xué)科融合的現(xiàn)代工程和技術(shù)科學(xué)研究，帶動基礎(chǔ)科學(xué)和工程技術(shù)發(fā)展，形成完整的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)體系。”只有通過強化基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究與產(chǎn)業(yè)化開發(fā)之間的銜接，推動跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的技術(shù)協(xié)同攻關(guān)與資源整合，才能在更高層面提升我國人工智能技術(shù)體系的整體韌性、自適應(yīng)能力與持續(xù)創(chuàng)新活力，為國家安全體系與能力現(xiàn)代化提供持續(xù)、可靠的技術(shù)支撐。

健全人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)的制度保障

如果說堅實的技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)成了人工智能領(lǐng)域國家安全能力建設(shè)的硬支撐，那么制度和治理機制則決定著這些能力能否穩(wěn)定運行并持續(xù)發(fā)揮效能。人工智能安全并非源于某個孤立的技術(shù)突破，而是復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)深度嵌入國家治理結(jié)構(gòu)后引發(fā)的綜合治理命題。因此，構(gòu)建人工智能領(lǐng)域國家安全能力體系，其關(guān)鍵不在于安全規(guī)則與機構(gòu)數(shù)量的簡單疊加，而在于通過高水平的制度協(xié)同、機制創(chuàng)新與流程再造，使分散的安全要求轉(zhuǎn)化為可持續(xù)運行的治理能力，并真正嵌入國家治理體系和運行過程之中。

首先，在人工智能領(lǐng)域，安全能力的有效生成依賴清晰的治理邊界和穩(wěn)定的責(zé)任結(jié)構(gòu)。這要求在總體國家安全觀引領(lǐng)下，進一步明確政府監(jiān)管、企業(yè)主體責(zé)任、行業(yè)自律與社會監(jiān)督的邊界，通過在科技規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與公共治理實踐中同步嵌入、一體部署安全目標(biāo)，將安全要求前置融入技術(shù)布局、項目決策和應(yīng)用推廣等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這種制度嵌入并非另起爐灶，而是在既有治理體系中形成穩(wěn)定接口，使人工智能安全要求能夠在日常決策、執(zhí)行和監(jiān)督過程中持續(xù)發(fā)揮作用，從而逐步轉(zhuǎn)化為常態(tài)化的治理能力。

其次，人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的跨領(lǐng)域、跨層級、跨主體特征，決定了其安全治理天然具有高度復(fù)雜性和協(xié)同需求。若缺乏有效協(xié)同，容易導(dǎo)致職責(zé)重疊、信息壁壘與行動脫節(jié)，削弱整體安全防線。通過健全跨部門、跨地區(qū)、跨領(lǐng)域的常態(tài)化協(xié)同機制與信息共享機制，推動治理主體在政策制定、風(fēng)險評估、合規(guī)監(jiān)管與應(yīng)急響應(yīng)中的協(xié)同聯(lián)動，有助于減少治理碎片化帶來的制度摩擦，推動人工智能安全能力體系從各部門的分散應(yīng)對，穩(wěn)步提升為全國一盤棋的體系化、集約化運行。

最后，面對人工智能技術(shù)快速迭代、應(yīng)用場景動態(tài)遷移、風(fēng)險形態(tài)持續(xù)演化的鮮明特點，制度體系必須具備敏捷響應(yīng)與動態(tài)調(diào)適的智慧與彈性。因此，治理機制的設(shè)計應(yīng)緊密圍繞算法更新、模型優(yōu)化、系統(tǒng)升級與場景拓展等關(guān)鍵生命周期環(huán)節(jié)，積極探索并建立能夠隨技術(shù)發(fā)展同步演進、靈活調(diào)整的適應(yīng)性治理框架，例如試點“沙盒監(jiān)管”、推行標(biāo)準(zhǔn)預(yù)研、采用階梯式合規(guī)等手段。這種制度上的動態(tài)適配，并非降低安全底線，而是通過對技術(shù)運行規(guī)律的持續(xù)學(xué)習(xí)與治理策略的精準(zhǔn)校準(zhǔn)，實現(xiàn)更高水平、更有效率的風(fēng)險防控。