. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较：循环对迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 应用、网络服务器等各种类型的代码——在本书中就有这两者的简单示例。使用 Rust String::new(); 这一行创建了一个可变变量，当前它绑定到一个 新的 String 空实例上。呼！ 接收用户输入 回忆一下，我们在程序的第一行使用 use std::io; 从标准库中引入了输入/输出功能。现在调 用 io 库中的函数 stdin，这允许我们处理用户输入： io::stdin() .read_line(&mut guess) 如果程序的开头没有使用 use std::io;

存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，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 现实域安全风险 （a）诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 错误决策，以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 等问题，将对用户人身生命财产安全、经济社会安全稳定等造成安全威胁。 （b）用于违法犯罪活动的风险。人工智能可能被利用于涉恐、涉暴、涉赌、 涉毒等传统违法犯罪活动，包括传授违法犯罪技巧、隐匿违法犯罪行为、制作 在采取技术应对措施的同时，建立完善技术研发机构、服务提供者、用户、 政府部门、行业协会、社会组织等多方参与的人工智能安全风险综合治理制度 规范。 5.1 实施人工智能应用分类分级管理。根据功能、性能、应用场景等， 对人工智能系统分类分级，建立风险等级测试评估体系。加强人工智能最终用 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智