模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 （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。 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、- 5 - 人工智能安全治理框架

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.6. 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13 ，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。 通过使用 Rust 生态系统中丰富的工具，开发者在编写系统级代码时可以更加高效。 学生 Rust 适合学生群体，也适合有兴趣学习系统概念的人。许多人通过 Rust 学习了操作系统开发 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为

大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 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 把大模型拉下神坛！ 走入千家万户、百行千业，才能掀起新工业革命 • 当年IBM做出超级电脑，并没有带来工业 革命，因为只有少数人用 • IBM甚至声称，全世界只用5台电脑就够了 • 真正带来信息革命的是个人电脑走入千家 万户、百行千业 当年的电脑 当今的大模型 • 如果需要十万或百万张卡起玩，就无法 产生工业革命 • 只有把大模型拉下神坛，让大模型走进 千家万户、百行千业，才能掀起新一轮 抓取外部情报， 例如行业报告、 市 场情报等 2 多模态处理 • 用大模型多模态能力把非结构化 数据转化为结构化数据， 例如图 纸、 视频、 录音等 4 5 大数据分析 • 把隐藏在企业各种管理信息化业务系统产生的中间结果/中 间操作过程中的知识利用起来， 如ERP系统产生的订单 3 • 把大数据背后的隐藏知识 利用起来， 例如病理化验 单数据背后的知识 60政企、创业者必读 关键基础之二：基于DeepSeek打造智能体