人工智能安全治理研究报告（2026年）

（2026年） 中国人民大学人工智能治理研究院人工智能安全治理研究团队 目录 第一章：引言与研究背景......................................................................................................6 1.1时代背景与挑战.................................................................................................................61.2开展人工智能安全研究的紧迫性与必要性.....................................................................61.3研究范围与核心问题界定.................................................................................................71.4研究方法与报告结构.........................................................................................................81.5核心判断与主要发现.........................................................................................................8 第二章：技术安全基础——模型鲁棒性、可靠性与安全性..................................................9 2.1通用人工智能前夕的安全挑战.........................................................................................92.1.12025-2026年AI安全态势宏观概述......................................................................92.1.2鲁棒性、可靠性与安全性的概念重构................................................................102.2重点问题剖析：新型攻击面与场景脆弱性...................................................................102.2.1越狱攻击：从文本提示词到多模态和智能体注入............................................102.2.2对抗攻击：隐蔽性升级与物理世界渗透............................................................112.2.3场景脆弱性：分布外数据的泛化危机................................................................122.3关键防御技术进展与当前局限性...................................................................................122.3.1对抗鲁棒性增强：从多模态对抗训练到随机平滑............................................132.3.2动态护栏与智能体沙箱：系统级防御的构建....................................................132.3.3机械可解释性与内部状态干预............................................................................142.3.4自动化红蓝对抗...................................................................................................142.4典型案例分析...................................................................................................................152.4.1案例一：某多模态医疗诊断大模型的OOD致幻事故....................................152.4.2案例二：针对L4级自动驾驶视觉大模型的物理对抗攻击............................152.4.3案例三：企业级金融Agent的跨模态越狱与数据窃取...................................162.5未来展望与治理建议.......................................................................................................162.5.1技术演进趋势预测：从“黑盒盲测”走向“机制可解释性”与“零信任智能体架构”...........................................................................................................................................162.5.2治理框架与标准制定建议：构建全生命周期的敏捷与可量化安全体系.......17 第三章数据安全与隐私保护..............................................................................................18 3.1数据安全已成为AI治理的核心议题.............................................................................183.2训练数据偏见：从隐性偏见到系统风险的演化路径...................................................19 3.2.1偏见来源的多元性与隐蔽性................................................................................193.2.2价值观偏见的系统性暴露....................................................................................193.2.3地域文化偏见的深层危害....................................................................................193.2.4语言偏见的新维度................................................................................................20 3.3数据投毒攻击：低成本高破坏的新兴威胁...................................................................203.3.1攻击范式转变：从百分比投毒到固定数量投毒................................................203.3.2投毒攻击的产业化趋势........................................................................................203.3.3联邦学习环境中的投毒威胁................................................................................213.4数据泄露风险：大模型时代的隐私危机.......................................................................213.4.1模型能力增强催生新型泄露通道........................................................................213.4.2高危模型未授权访问事件....................................................................................213.4.3开源生态中的安全脆弱性....................................................................................223.4.4从AI辅助攻击到AI系统自身的数据泄露.......................................................223.5隐私增强技术的实际效果评估.......................................................................................233.5.1联邦学习：从理论框架到安全加固....................................................................233.5.2差分隐私：从理论保障到工程落地....................................................................233.5.3隐私—效用的根本矛盾与折中之道....................................................................243.6未来展望：构建AI数据安全的纵深防御体系.............................................................24 第四章AI对齐问题—价值观嵌入与目标安全....................................................................28 4.1重点问题...........................................................................................................................28 4.1.1奖励函数设计缺陷引发对齐失灵的连锁风险....................................................284.1.2目标漂移与对齐伪装动摇安全评估的可信度....................................................294.1.3超级对齐面临理论与工程的双重困境.........................................