. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1. 结构体的定义和实例化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 6.1. 枚举的定义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 7.2. 定义模块来控制作用域与私有性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新，对人工智能研发及应用采取 包容态度。严 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 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、 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。