当前人工智能技术飞速发展，加速向各行业各领域应用渗透，与此同时相关安全风险也引发了广泛关注。在今天（9月1日）举办的2026年国家网络安全宣传周新闻发布会上，中央网信办网络安全协调局副局长、一级巡视员王丽宏向总台央视记者介绍，当前人工智能领域主要面临5方面安全风险挑战。

　　一是技术先天脆弱性难以根除，影响输出稳定性、可靠性。深度学习等人工智能算法本身运行逻辑复杂、可解释性欠缺，推理过程不透明，异常故障难以快速定位修正，即便是微小的输入扰动，也可能导致错误的推理结果。同时，研发训练过程中数据来源复杂多元，偏见、歧视等问题可能被有意或无意引入，导致模型错误学习并输出歧视性内容。这类技术层面的先天缺陷，大幅增加了系统故障排查难度，也让决策合理性难以有效验证，严重制约人工智能在安全要求高、容错率低、场景复杂的环境中大规模应用。

　　二是模型能力跃迁颠覆传统安全范式，极端失控风险显现。部分前沿模型漏洞挖掘能力大幅跃升，极大降低了网络攻击门槛、提高了防护难度，打破了以修补漏洞为核心、由静态规则驱动的传统安全防护逻辑，网络安全范式面临重构。近期多家科技巨头接连曝出大模型失控事件，前沿模型在安全评估中出现智能体绕过沙箱、规避安全边界、越权访问攻击外部真实生产系统等行为，人工智能极端失控风险需要高度警惕。