对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 （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， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地 误导、影响，以至操纵人工

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7. 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 程序设计语言的本质实际在于 赋能（empowerment）：无论你现在编写的是何种代码， Rust 能让你在更为广泛的编程领域走得更远，写出自信。（这一点并不显而易见） 举例来说，那些“系统层面”的工作涉及内存管理、数据表示和并发等底层细节。从传统角度来 看，这是一个神秘的编程领域，只为浸润多年的极少数人所触及，也只有他们能避开那些臭名 昭著的陷阱。即使谨慎的实践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏。 Rust 以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提升你作为程序员整体的理解与自信。欢迎你加入 Rust 社区，让我们准备深入学习 Rust 吧！ —— Nicholas Matsakis 和 Aaron Turon 6/562Rust