作者：李辉、万劲波（分别系北京市科学技术研究院研究员，中国科学院科技战略咨询研究院研究员）

　　当人工智能算法渗透司法决策、量子计算威胁传统加密体系、脑机接口模糊人机边界、神经植入设备可干预人类认知时，全球科技安全治理面临前所未有的复杂挑战。世界经济论坛《2025年全球技术风险指数》显示，技术失控风险已超越气候变化和地缘冲突，成为人类文明存续的首要威胁。在此背景下，强化动态、弹性、前瞻性的科技安全治理能力建设，已成为国际社会的战略任务。

　　完善科技安全治理范式

　　从“被动防御”到“主动免疫”，构建数字时代的“技术抗体”。传统治理模式依赖事后追责与合规审查，已经难以应对技术风险的突发性与跨界性。2023年ChatGPT-4通过生成视频图像，让西班牙、法国政客“说出”自己原本没有说过的话，生成政治谣言，引发社会动荡，即是证明。欧盟为此推出“AI实时监测沙盒”，通过植入算法的117个伦理探针，将风险识别速度从小时级压缩至900毫秒。这种“数字免疫系统”标志着治理理念的根本转变——通过技术手段实现风险的自主感知与前置拦截。美国国防高级研究计划局启动的“AI防火墙计划”，开发出能够实时监控军事AI系统决策逻辑的“透明层”。该技术通过追踪算法决策路径中的异常节点，在2024年某无人机集群演习中，成功阻止因数据污染导致的误攻击指令。

　　从“碎片管控”到“系统韧性”，解构技术链的蝴蝶效应。科技安全风险已形成“技术链-产业链-治理链”的复杂耦合。美国《芯片法案》筑起的技术铁幕，因马来西亚封测工厂火灾瞬间崩塌，直接引发2300亿美元经济损失。日本提出的“蜂巢式韧性模型”提供新思路，通过构建跨国产业联盟的共享数据库，实现关键材料库存、技术替代方案、物流备用路线的实时可视化，使供应链中断恢复时间缩短58%。该模型的核心在于“去中心化冗余设计”。例如，在应对稀土供应链风险时，日本联合澳大利亚、加拿大建立“战略矿产应急网络”，每个节点存储其他成员所需矿产的30天储备量，并通过智能合约自动触发补给。这种设计在2023年马达加斯加石墨出口中断事件中，保障了全球锂电池生产连续运转。

　　从“静态规则”到“动态适应”，跨越治理的时空鸿沟。世界经济论坛主导的“自适应监管协议”尝试破解困局，建立区块链赋能的“监管沙盒2.0”，允许企业在封闭环境进行技术突破，监管部门通过实时数据追踪动态调整合规边界。该机制使德国柏林成为全球首个批准L5级无人驾驶商业运营的城市。加拿大安大略省的“监管即服务”平台将此理念转化为操作工具。开发者上传技术参数后，系统自动生成包含100多项指标的合规性报告，并推荐最优风险缓释方案。在医疗AI领域，该平台使产品上市周期缩短40%，同时将临床事故率控制在0.07%以下，创造了监管效能跃升的经典案例。

　　提升科技安全治理能力

　　提升神经末梢风险感知能力，构建全生命周期风险监控网络。在‌预研阶段的“伦理嵌入”工程层面，加拿大滑铁卢大学开发的“价值敏感设计工具包”，将隐私保护、公平性等10余项伦理参数转化为技术设计约束条件。欧盟“地平线欧洲”计划已将其列为科研资助的强制要求，某生物识别项目因未通过“算法歧视性检测”被终止1.2亿欧元拨款。在‌应用阶段的“压力测试”机制层面，新加坡金融管理局的“AI偏见压力测试”，通过构建包含2000个边缘案例的测试库（涵盖难民、非正规就业者等数据盲区），将信贷评估系统的决策偏差率压缩至0.3%以下。该机制的关键创新在于引入“对抗性数据生成”技术，自动创造超出训练集范畴的极端场景。

　　提升全球协同响应能力，编织风险响应天网。在‌风险补偿基金方面，非洲联盟设立的“技术转移风险池”，要求技术输出方按交易额2%缴纳保证金，用于应对可能引发的生态或社会问题。基金在2023年转基因作物失控事件中，不仅向10万农户支付了1.2亿美元赔偿，还资助建立了300公里生物隔离带，开创了“先补偿后修复”的治理新模式。在‌应急响应网络方面，国际电信联盟的“数字天灾响应系统”，通过整合SpaceX、OneWeb等商业卫星资源，形成覆盖全球的应急通信储备网络。在2024年太平洋海啸救援中，该系统72小时内恢复灾区90%通信能力，比传统救灾模式效率提升400%。在‌知识共享平台方面，联合国教科文组织的“全球技术伦理数据库”，不仅收录42个国家126个治理案例，其AI分析模块还能生成定制化改造建议。印度尼西亚据此将欧盟AI伦理准则与本土“村落协商”传统结合，创造出独特的社区技术审查制度，使农业无人机项目的社会接受度提升至87%。

　　拓宽科技安全治理路径

　　构建技术治理的“数字孪生”，防控预见性风险。德国弗劳恩霍夫研究所开发的“治理模拟系统”，通过数字孪生技术预演新技术的社会影响。在合成生物学监管实验中，该系统成功预测基因驱动技术可能导致的物种灭绝链式反应，推动国际社会将此类研究纳入《卡塔赫纳生物安全议定书》监管范围。数字孪生系统正在向“预测-干预”一体化演进。荷兰代尔夫特理工大学搭建的“社会影响推演平台”，能够模拟新技术对就业、文化认同等维度的长期影响。在荷兰政府评估自动驾驶出租车政策时，该平台预测未来十年将有12%的传统司机陷入结构性失业，促使政府提前启动职业转型培训计划。

　　培育跨学科治理人才，破解“技术-政策”的认知鸿沟。麻省理工学院设立的技术治理工程专业，要求学生同时掌握机器学习、法律经济学、风险心理学三重知识体系。其开发的政策编译器工具，可将法律条文转化为算法可识别的约束条件，已在自动驾驶伦理决策系统中投入应用。斯坦福大学推出的技术政策实验室，采用“双导师制”培养模式，每名学生配备一名技术专家与一名政策制定者作为联合导师。实验室还与硅谷企业合作开展实景教学，如2024年组织学生对社交媒体平台X的内容审核算法进行逆向工程与合规性评估。

　　科技安全治理能力建设绝非简单的规则修补，而是人类文明存续的基础工程。当技术进化速度超越社会组织适应能力时，需要在认知层面构建风险共识、在制度层面设计弹性框架、在操作层面部署自适应系统。历史经验表明，真正的技术文明进步，必然是安全红线与创新活力动态平衡的产物。唯有将科技安全治理能力锻造为技术创新的“共生体”，方能在颠覆性变革浪潮中守住人类文明的前进方向。

　　《光明日报》（2025年07月03日 14版）