（b）训练数据含不当内容、被 “投毒” 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 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、 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、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国 敏感数据时使用 加密技术等保护措施。 （h）重点领域使用者应对人工智能行为和影响进行有效监督，确保人工 智能产品和服务的运行基于人的授权、处于人的控制之下。 （i） 重点领域使用者应避免完全依赖人工智能的决策，监控及记录未采 纳人工智能决策的情况，并对决策不一致进行分析，在遭遇事故时具备及时切 换到人工或传统系统等的能力。 6.4 社会公众安全应用指引 （a）社会公众应提高对人工智能产品安全风险的认识，选择信誉良好的

大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革

绝编译包含这些难以察觉的错误的代码，包括并发错误。通过与编译器合作，团队可以将时间 集中在程序逻辑上，而不是追踪 bug。 Rust 也为系统编程世界带来了现代化的开发工具： • Cargo 是内置的依赖管理器和构建工具，它能轻松增加、编译和管理依赖，并使依赖在 Rust 生态系统中保持一致。 • Rustfmt 格式化工具确保开发者遵循一致的代码风格。 • rust-analyzer 为集成开发环境（IDE）提供了强大的代码补全和内联错误信息功能。 Rust 用来将其编译的输出链接成一个文件的程 序。很可能你已经有一个了。如果你遇到了链接器错误，请尝试安装一个 C 编译器，它通常包 括一个链接器。C 编译器也很有用，因为一些常见的 Rust 包依赖于 C 代码，因此需要安装一 个 C 编译器。 在 macOS 上，你可以通过运行以下命令获得 C 语言编译器： $ xcode-select --install Linux 用户通常需要根据 Rust 官网的工具页面 找到很多相对流行的编辑器和 IDE 列表。 离线使用本书 在一些示例中，我们将会使用标准库之外的 Rust 包。要运行这些示例，你需要保持网络连接， 或者事先下载好这些依赖。要提前下载依赖，可以运行以下命令。（我们稍后会详细解释 cargo 是什么，以及这些命令分别的作用。） $ cargo new get-dependencies $ cd get-dependencies

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