9月15日，《人工智能安全治理框架》2.0版（以下简称《框架》2.0）正式发布。该框架在1.0版本基础上，结合轻量级模型开源、高性能推理模型涌现、智能体（Agent）应用等新趋势，系统提出了AI风险分类分级方法与治理措施，为各行业尤其是教育领域提供了权威指引。

🔍 框架2.0核心亮点：

• 理念原则：坚持以人为本、智能向善，强调发展与安全并重，实施风险导向的敏捷治理。

• 三层风险分类：涵盖技术内生风险（如模型幻觉、算法偏见）、技术应用风险（如虚假信息、网络攻击）、应用衍生风险（如伦理冲击、资源消耗）。

• 多元共治机制：从技术应对到综合治理，涵盖立法立规、伦理审查、国际合作等多维度措施。

• 全流程安全指引：覆盖研发、部署、运行、使用各环节，明确各方责任，强调透明度与可控性。

🎓 高校面临哪些AI风险？

高校作为AI研发与应用的前沿阵地，智慧教学、科研管理、校园服务等场景中AI风险尤为突出：

• 教学推荐系统中的算法偏见可能影响教育公平；

• 学生使用AIGC工具引发的学术诚信问题；

• 智慧校园中数据隐私与安全风险；

• AI辅助科研可能触及伦理红线；

• 关键基础设施面临的系统性安全威胁。

🛡️ 高校如何构建AI治理体系？

依据《框架》2.0，高校可从以下六方面入手：

1. 建立AI应用分类分级制度，按风险等级实施差异化管理；

2. 推行AI生成内容标识与溯源机制，结合技术与人工审核；

3. 强化数据全生命周期安全治理，落实最小必要原则；

4. 成立人工智能伦理审查机构，覆盖科研、教学与管理决策；

5. 开展全员AI素养与安全培训，提升风险防范意识；

6. 优先采购符合“可信AI”原则的产品与服务，保障供应链安全。