随着大型语言模型技术的突飞猛进，人工智能（AI）智能体的数量正以惊人的速度增长，其在各行各业的深度融合也带来了前所未有的信息安全挑战。当前，业界普遍认识到，AI智能体的安全问题已成为制约其健康发展的关键瓶颈。针对这一复杂局面，有观点提出了三大核心举措，旨在为AI智能体的安全发展指明方向，构筑坚不可摧的数字防线。
AI智能体发展态势与面临的深层挑战
AI智能体的涌现速度令人瞩目，全球范围内已有众多科技巨头与创新企业积极投身于模型即服务（MaaS）战略的实践，中国市场尤为活跃，数十家头部企业正加速布局。这种发展态势在某种程度上与二十一世纪初的互联网浪潮有着异曲同工之处，但AI智能体所固有的复杂性及其在关键领域的深层应用，使得其所面临的安全挑战更为严峻。从政务智能体到行业专用智能体，不同应用场景对安全的需求呈现出高度的多元化与定制化特征。
相较于早期的互联网技术，AI智能体安全问题的复杂程度有过之而无不及。这不仅体现在技术层面，如对抗性攻击、数据投毒、模型窃取等新兴威胁，更涉及到伦理、法律和社会治理的广泛维度。因此，构建一套系统化、前瞻性的AI智能体安全防护体系，已成为刻不容缓的行业共识与战略任务。
核心举措一：筑牢法律合规基石，强化制度约束力
确保AI智能体的安全发展，首要前提是严格遵守现行法律法规，并积极适应未来可能出台的新规。目前，多项关键法律法规已为AI智能体的规制提供了框架。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》已于2023年8月15日正式施行，明确要求大模型产品在向公众提供服务前必须完成备案程序。此外，《人工智能生成合成内容标识办法》也计划于2025年9月1日实施，届时将强制规定AI生成内容必须进行明确标识，以维护信息透明度与公众知情权。
然而，当前面临的主要挑战是普法工作的广度与深度。在实践层面，一个普遍的挑战在于，许多企业并非有意违反法规，而是由于对快速变化的法律环境缺乏系统性认知或未能及时调整内部管理流程。因此，业界普遍建议企业应当主动建立健全的内部法律合规团队，定期开展针对性的法规培训，并强调将合规要求内嵌到AI产品设计、开发、测试及部署的全生命周期流程中。这不仅是履行企业社会责任的体现，更是防范潜在法律风险、保障业务可持续发展的关键。
核心举措二：对标国际视野，拥抱全球标准体系
在AI智能体安全领域，国际标准的对接与采纳同样具有举足轻重的意义。国际上，如欧盟制定的ISO/IEC 42001人工智能管理体系等，已为AI治理与安全提供了范本。国内在标准化建设方面也取得了显著进展，例如国家电子标准院已于近年底制定了国家人工智能体系标准，并正在积极推进这些标准的强制化进程。这表明，中国在AI安全标准化方面正与国际趋势保持同步，并力求在规范发展中占据先导地位。
实现国际标准的本土化落地，需要重点关注以下三个方面：首先是技术指标的等效转换，确保国际标准的技术要求能够与国内的技术实践相匹配；其次是管理要求的适应性调整，使国际通用的管理框架能够与中国特定的行业环境和监管体系相融合；最后是认证体系的互认机制，推动国内认证与国际认证体系之间的互信与互认，从而便利中国AI智能体产品和服务的国际化进程。建议企业建立双重标准对照机制，即同时满足国内监管要求和国际通行准则，以提升其在全球市场的竞争力与合规性。积极参与国际标准化组织的活动，贡献中国智慧与方案，也是提升国际话语权的重要途径。
核心举措三：发挥龙头企业引领作用，共筑行业安全生态
行业的健康发展离不开领军企业的示范效应与赋能作用。头部企业，凭借其在技术、人才和资源方面的优势，应在智能体安全领域扮演关键角色。这主要体现在以下三个方面：积极参与国家及行业安全标准的制定，贡献实践经验和技术洞察；提供前沿、可靠的AI智能体安全解决方案，惠及更广泛的中小企业；以及通过建立行业最佳实践案例，为其他企业树立榜样，推动整体安全水平的提升。
具体实施路径包括：组建跨企业、跨领域的AI智能体安全产业联盟，促进安全技术的共享与协同创新；设立智能体安全实验室，常态化开展攻防演练与风险评估，及时发现并修复潜在漏洞；开发和推广通用型AI安全框架及工具集，有效降低中小企业在合规与安全建设方面的成本和门槛。尤其要重视政务、金融、能源等关键信息基础设施领域智能体的安全防护能力建设，确保国家经济社会运行的稳定与安全。
未来展望：构建多方协同的智能体安全治理新范式
展望未来，AI智能体的安全发展需要构建一个政府主导、企业积极参与、学术界提供智力支持、社会各界共同监督的协同治理体系。建议从以下四个维度持续推进工作：持续完善法律法规体系，以应对AI技术迭代带来的新挑战；健全动态更新的标准规范体系，确保其前瞻性和适用性；加大技术研发投入，特别是在AI安全防护、可解释AI、隐私计算等前沿领域；同时，注重培养具备复合型知识结构（如技术、法律、伦理）的人才，以适应未来AI安全治理的复杂需求。
企业层面，应将AI智能体安全视为贯穿其整个生命周期的核心管理任务，从最初的设计阶段就融入安全考量，直至部署、运营及最终的淘汰环节。这包括但不限于引入“安全左移”原则，在开发早期发现并解决安全问题；建立常态化的安全审计与监测机制；以及制定完善的应急响应预案。此外，积极参与行业交流，分享最佳实践经验，共同提升整个行业的安全防护水平至关重要。只有通过各方的紧密协同、持续发力，才能在确保AI智能体快速发展的同时，牢牢守住安全底线，实现技术进步与风险控制的有机统一，最终促成一个更安全、更可信赖的智能社会。
