不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 机制不完善的情况下，有可能输出违法有害内容。 （b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 （c）不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 闻、- 7 - 人工智能安全治理框架 图像、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区

，包括语法分 析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语 言大模型等标准。 5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、 数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全 双工交互、语音大模型等标准。 6. 计算机视觉标准。规范图像获取、图像/视频处理、图像 内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学、跨媒体融合等技术要 求和评价方法，包括功能、性能、可维护性等标准。

场景4：跨国、跨文化、跨宗教家庭中的继承权冲突 背景：你是一位在海外长大的华人，父亲是中国人，母亲是外国人（如美国人），并且家庭成员信仰不同宗教（如父 亲是佛教，母亲是基督教）。你有一个年迈的祖父（父亲那边），他在中国有一笔遗产和家族传承。然而，祖父坚持 要按照中国传统的家族继承制度来分配遗产，即遗产主要归长子所有，而你是独生女的情况下，可能会面临继承权的 争议。 具体情节：祖父来到海外，与你 公平原则来分配，而不是单纯地遵循传统的家族继承制度。此外，祖父还隐瞒了一个家族秘密：他在中国还有一个私 生子，这个秘密可能会影响遗产的分配。 目标：在尊重传统文化和现代法律的同时，妥善处理家族继承权问题，维护家庭和谐，避免因文化差异和家族秘密而 引发的矛盾激化。 妥善处理策略 1.冷静下来，避免情绪化反应 示例：在得知祖父的决定后，先花时间整理自己的情绪，不要立即做出反应。 2.表达感受，避免指责

架构创新（如MLA、MoE结 构 ） ， 将 训 练 成 本 降 至 行 业 1/10，打破了传统AI巨头依 赖“规模法则”的垄断局面。 其 F P 8 混 合 精 度 训 练 和 开 源 原 生 F P 8 权 重 ， 显 著 降 低 了 中 小 团 队 的 技 术 门 槛 ， 推 动 AI技术民主化。 重塑定价逻辑 DeepSeekV3模型以557.6 万 美 元 的 训 练 成 本 ， 实 现 业 整 体 降 价 （ 如 字 节 豆 包 降价 8 5 % ），重塑了 A I 服 务 的定价逻辑。 推动研发转型 D e e p S e e k 的 全 栈 开 源 策 略 （ 模 型 权 重 、 训 练 代 码 均 采 用 M I T 协 议 ） ， 吸 引 了 全 球 开 发 者 参 与 ， 形 成 了 强 大 的 社 区 生 态 。 这 种 开 放 模 式 加 速 了 技