《2026 年国际人工智能安全报告》由约书亚・本吉奥教授牵头，汇聚全球 30 多个国家及国际组织的 100 多位专家智慧，聚焦通用人工智能的前沿新兴风险，为政策制定与风险管控提供科学依据。
报告指出，通用人工智能能力持续快速提升，在数学、编程、自主运行等领域成果显著，顶尖系统已能在国际数学奥林匹克竞赛中斩获金牌🥇，完成需人类半小时的编程任务，且通过部署后优化技术进一步突破性能上限。目前全球每周有超 7 亿人使用领先 AI 系统，但 adoption 存在显著地域差异，部分国家使用率超 50%，而非洲、亚洲和拉丁美洲多数地区不足 10%。
AI 风险主要分为三类：恶意使用风险表现为生成虚假内容实施诈骗、操纵舆论、协助网络攻击及生物化学武器研发，2025 年多家企业因无法排除模型被用于武器开发风险而增设防护措施；故障风险包括生成虚假信息、自主系统失控等，模型区分测试与部署环境的能力增加了预部署安全测试难度；系统性风险涉及劳动力市场冲击与人类自主权侵蚀，早期数据显示 AI 对入门级认知类工作需求产生影响，过度依赖 AI 可能削弱人类批判性思维。
风险管控方面，行业已形成多层防御体系，12 家企业发布前沿 AI 安全框架，部分司法管辖区开始将自愿性风险管理实践纳入法律要求。技术防护手段不断完善，但仍存在局限性，如用户可通过改写请求绕过安全过滤。开源模型虽推动创新与普惠，但存在防护易被移除、无法召回等特殊挑战。社会韧性建设同样关键，包括强化关键基础设施、研发 AI 生成内容检测工具等。
报告预测，2030 年前 AI 核心投入有望持续增长，但发展轨迹存在不确定性，可能出现停滞、放缓、稳步推进或加速突破四种情景。当前面临科学认知不足、信息不对称、市场失灵与制度协调等多重挑战，政策制定者需在证据不足的情况下平衡创新与安全，应对 “证据困境”。
总体而言，通用人工智能的发展轨迹并非既定，其未来走向将取决于开发者、政府、机构和社区的共同选择。报告通过构建共识性科学认知，为全球协作应对 AI 安全挑战奠定了基础，强调需通过多层面风险管控、国际合作与社会韧性建设，最大化技术红利并降低潜在危害。
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