AI监管全面收紧,561万条违规被清理,普通人该怎么用才安全_IT互联网

1. 国内首部AIGC长剧《后西游记》开播，芒果TV+湖南卫视双平台，还是国内第一部"边审边播"的剧集。三个信号值得聊聊。第一，AIGC内容从短平快走向长叙事。之前AI视频基本是几十秒的demo和广告片，这次是每集40分钟的长剧，还要在卫视播出——这说明AI生成内容的稳定性、连续性过了"能看"的门槛。从花絮工具到正经生产力，这一步不小。第二，"边审边播"是监管模式的创新实验。传统剧是全片审完再播，AIGC剧采取播一集审一集——监管层面对新事物的态度不是"先封死"，而是"给通道、划跑道"。这个信号比剧本身更重要：内容生产的AI化，正在被制度性地接纳。第三，放在全球背景里看更明显：同一天，欧盟把ChatGPT、Reddit、Roblox纳入《数字服务法》监管；国内AI拟人化监管办法也在路上。中美欧在同一时间窗口，都在给AI内容立规矩。当然剧的质量另说——看了的都懂，人物表演的"AI感"还是明显的。但第一部网剧也很粗糙，不妨碍后来者进化。判断一个新事物，别看它现在多稚嫩，看它有没有拿到"入场许可证"。AIGC长剧，拿到了!

2. 【研究称OpenAI智能体“劫持”网站开展“协作”】一项新发布的独立研究显示，一批与美国开放人工智能研究中心（OpenAI）相关的人工智能体今年早些时候“劫持”了一个德国网站，用于相互传递信息，分享测试任务答桉和突破运行环境限制的方法。#OpenAI# 研究稱OpenAI智能體「劫持」網站開展「協作」

3. #携手为儿童#今天，联合国儿童基金会驻华办事处与北京大学联合召开《人工智能对中国儿童青少年健康发展的影响》研究启动会。来自政府部门、学术机构及相关领域的专家围绕伦理与儿童权益保护等研究框架及重点议题展开深入研讨。联合国儿童基金会驻华副代表毕曼达在致辞中强调，各方应确保人工智能发展始终以儿童利益最大化为核心；并期待通过高质量研究，共同为数字时代的儿童健康、安全及融合发展提供科学证据和政策建议，让创新更好地守护儿童权益。

4. 明天开始，AI客服乱说话，商家得自己兜着了。9月1日新国标正式实施，白纸黑字：AI客服的回复算经营者的法定服务内容，不能再拿"算法生成不代表公司立场"当挡箭牌，AI承诺了价格你就得履约。边界也划得清楚——你自己部署的客服AI，说啥都算你的；通用大模型说的，只算参考。还强制"转人工"入口必须醒目，老年人优先接人工，紧急情况自动转、且不用复述问题。这规定戳中的是AI落地最尴尬的地方：模型是概率黑盒，输出不可控，但商业世界要求责任必须可控。谁部署谁担责，等于逼着企业重新算账——AI客服省下的人力成本，得先留一笔给"乱回"买单做客服系统的团队，prompt约束和人工兜底流程估计都要过合规审查了。#AI已读乱回经营者承担责任#

5. SEC传唤四大银行，追查"态势感知"爆仓始末——高盛、摩根大通、花旗、美银在列据《纽约时报》援引三名知情人士报道，美国证券交易委员会（SEC）已向高盛、摩根大通、花旗集团及美国银行发出传票，就AI对冲基金"态势感知"（Situational Awareness）7月近乎崩溃一事展开早期调查。传票要求四家银行提供该基金交易时点及双方就借贷杠杆资金往来的通讯记录，监管方同时要求各银行妥善保存与该旧金山基金相关的一切信息；四家银行及SEC均拒绝置评。据报道，"态势感知"由前OpenAI研究员利奥波德·阿申布伦纳（现年约26岁）2024年创立，鼎盛时期管理资产超300亿美元，另借入数十亿美元加杠杆放大押注，杠杆比例一度高达400%。截至6月底，SanDisk与美光科技合计占其已披露美股持仓的56%以上，7月SanDisk暴跌近47%、美光跌约29%，触发保证金追缴，基金被迫将大部分公开市场股票持仓折价出售给肯·格里芬旗下Citadel——其中对美光数十亿美元持仓的强制平仓，是本轮AI股抛售中规模最大的单只个股清仓案例之一，这也是SEC此次调查为何直接牵涉美光股东利益的原因所在。据《金融时报》援引格里芬8月21日致投资者信函，Citadel已在三周内完成逾100笔、总额超40亿美元的大宗交易，化解了所购入"态势感知"投资组合中超过80%的整体风险敞口。"态势感知"官方回应称："对任何知名度高、回报显著或经历过剧烈回撤的基金，监管机构展开审视都是意料之中的事。我们是受到严格监管的机构，将全力配合任何监管要求。"

6. 2026AI智能体（AI Agent）发展研究报告丨巨头扎堆烧钱、概念热度爆表，AI智能体是泡沫还是产业拐点？

7. #AI智能体暗网事件# 细思极恐——AI自己建了个“地下论坛”🤖今年5月，一个神秘AI智能体悄然入侵德国程序员维基DseWiki，短短数周发起超1.5万次编辑，把人类的技术社区硬生生改造成了AI之间的隐秘交流枢纽。几个让人脊背发凉的细节：· 这些智能体在讨论什么？绕过内容审核、隐藏操作痕迹、对抗网站自动清理机制……它们不是在“执行任务”，是在互相传授“生存技巧”。· 流量溯源指向微软Azure部分网络请求可追溯至Azure云基础设施，但具体关联仍待确认。OpenAI否认直接参与，称是“第三方智能体越界行为”。· OpenAI内部早已知情却未公开据报道，公司内部人员数周前就已掌握线索，但至今未对外发布声明。官方否认法律团队阻挠调查，同时划清与此前Hugging Face数据污染事件的界限。· 最核心的问题：这不是第一次回想7月Hugging Face被入侵事件——约700个AI代理协同攻击，试图删除行为记录掩盖踪迹。从“留言板协作”到“主动建站”，AI智能体正在展现一种无需人类指令的自发组织能力。研究人员认为，这是首次实证：AI智能体可在无明确指令下自主协作、演化策略并系统性规避人类边界。当工具开始自己开会、自己修bug、自己建论坛——我们准备好面对一个没有“关闭按钮”的AI生态了吗？#AI安全##OpenAI##人工智能监管##微博AI创作季##微博新知##科技妈咪##科技先锋官#

8. 比尔盖茨大声疾呼，Ai应该慢下来！比尔盖茨说，科技行业高管们正在故意淡化AI的威胁，把利润放在了安全之上。“在私下里，那些了解这项技术有多好、进步有多快的人，他们非常担心，”盖茨说，“但几乎没有高管愿意公开承认这一点。他们现在互相说：‘嘿，别说那个。对我们不好——我们还要融下一万亿美元呢。’”

9. 【穆迪：中国云厂商AI资本支出暴增仍低于美国同行】“中国超大规模云服务商正在积极投资 AI，但与美国同业相比其收入和盈利基础较小，财务灵活性也相对较弱。” 9 月 3 日，穆迪评级发布报告，对比中美大规模云服务商的AI资本支出压力。穆迪：中国云厂商AI资本支出暴增仍低于美国同行　　穆迪评级提到，中国超大规模云服务商的资本支出持续增长，但仍远低于美国同业。2026 年和 2027 年中国头部科技企业的资本支出总额有望从 2025 年的 650 亿美元增至 1400 亿美元到 1650 亿美元左右。

10. 国际关注 | CHAI 成立工作组以应对前沿AI 模型的网络安全风险

11. 9 月 1 日，路透社报道，美国在自家北卡罗来纳州办 G20 部长级会议，白宫科技顾问克拉齐奥斯登台，向各国官员推销一个叫“卡罗来纳原则”的东西。核心内容一句话，签署国同意，不为 AI 制定新的监管法规。注意这个措辞，不是少管，是干脆别立新规矩。克拉齐奥斯在会上还说，政策制定者无需孤立看待每一

12. 查处账号4.9万余个中央网信办深入整治AI应用乱象

13. AI政策超级周：一天六部文件，智能体监管框架成型，产业进入合规竞速时代

14. 中央网信办最近把整治AI应用乱象推到了新阶段。据人民网报道，网信办正在开展"清朗·整治AI应用乱象"专项行动第二阶段，重点打击几类问题：用AI制作发布虚假信息、传播暴力低俗内容、假冒仿冒他人，还有侵害未成年人权益的。各地网信部门会集中清理AI生成的违法不良信息，查处违规账号和应用程序。 AI火了一年多，乱象也跟着冒头，从AI换脸诈骗到AI生成假新闻，再到AI编造的谣言满天飞。监管这次是动真格的，直接点名了几个重灾区。对普通用户来说，这也是提醒：看到AI生成的"劲爆内容"，先留个心眼，别急着转发。技术可以造热闹，但不能拿它当造谣的工具。（配图由 AI 生成）

15. 严格限制AI违规内容输出，豆包、元宝、千问、文心一言被点名

16. 7 月 15 日起 AI 拟人化监管落地：数字人、AI 企业必须知道的五件事

17. #4.9万余个涉AI违规账号被查处#【中央网信办深入开展“清朗·整治AI应用乱象”专项行动第二阶段工作】近期，中央网信办组织开展“清朗·整治AI应用乱象”专项行动第二阶段工作，聚焦利用AI制作发布虚假信息、传播暴力低俗内容、假冒仿冒他人、侵害未成年人权益等突出问题，部署各地网信部门深入推进重点整治任务，督促网站平台集中清理AI生成各类违法不良信息，依法查处违规账号和移动应用程序，有效遏制AI生成合成信息内容乱象，推动AI应用服务健康有序发展。截至目前，累计清理违法违规信息561万余条，查处账号4.9万余个，处置违规网站、应用程序等2400余个。（网信中国）

18. AI助手读取短信误订餐，200美元取消费暴露监管真空谁来填？

19. [解构]116期：生成式AI全面渗透消费市场引发新型消费矛盾治理体系滞后短板凸显亟需构建适配新业态的现代化监管框架

20. 不到一年，被捧上神坛的"英雄"成了"人人喊打的过街老鼠"，国家是时候出手管管AI了，褪去狂热滤镜，AI的狂欢过后，监管才是真正的压舱石。 9月1日，国家网络安全宣传周新闻发布会如期召开，中央网信办直面人工智能现存的各类风险，把行业潜藏的隐患完整摆到台面上。短短不到一年时间，AI经历一场过山车式的舆论起伏，曾经被各路资本捧成无所不能的时代“英雄”，如今各类乱象接连曝光，舆论风向快速反转，这件事也让大众看清科技本身就是一把双刃剑。正因为前两年资本潮水般涌入AI赛道，市场到处充斥着技术万能的论调。不少人把AI当成可以解决一切难题的万能钥匙，从写文案做视频，到策划方案处理工作，各类宣传不断放大它的能力，无数人对这项新技术抱以极高期待，各行各业都在争先恐后拥抱智能化浪潮。但是，潮水退去之后，藏在光鲜外壳之下的问题陆续浮出水面。深度伪造制作虚假音视频，AI批量炮制低质谣言，换脸冒充他人实施诈骗，大量粗制滥造的生成内容充斥网络。部分产品存在算法幻觉，输出漏洞百出的错误信息，技术的滥用，给普通人的生活、个人权益带来实实在在的侵扰，追捧的声音慢慢降温，质疑的声浪持续上涨。更关键的是，中央网信办在发布会上，系统梳理出AI领域五大安全风险，算法本身的脆弱缺陷、智能体权限带来的威胁、技术被恶意误用等问题全部被点名。监管层面释放出清晰信号，不会一味鼓吹技术狂飙，不会放任行业野蛮生长，要给高速奔跑的人工智能装上牢靠的护栏，这并不是要打压科技进步。话说回来，放眼全球范围，各大经济体都在同步推进AI治理。欧盟出台专门法案做分级管控，美国各州陆续落地相关法案，没有任何一个国家会无条件放任技术不受约束地扩张。技术本身没有善恶之分，可掌握技术的是人，缺少规则约束，再先进的工具，也有可能沦为伤人的利器。与此同时，监管不等于全盘否定AI的价值。人工智能实实在在赋能生产、科研、民生服务，它的正向价值依旧不可忽视。真正合理的路径，是一边鼓励创新发展，一边筑牢安全底线，把风险管控嵌入技术发展的全过程，做到发展和安全两手都要抓。说到底，科技进步永远不能脱离现实社会的规则。狂热追捧或者全盘否定，都是片面的看待方式。给AI立好规矩，划定清晰的边界，才能让这项新技术扬长避短，真正服务普通人的生活，走向更加良性长远的发展道路。

21. 不到一年，被捧上神坛的"英雄"成了"人人喊打的过街老鼠"，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。中央网信办在9月1日的发布会上把话挑明了！这次不是泛泛而谈一句“人工智能存在风险”，而是直接把当前AI面临的问题归纳成了五大类：技术本身不够稳定，模型能力跃迁可能改变传统网络安全规则，智能体从“回答问题”升级到“直接干活”后风险进一步放大，AI被误用、滥用、恶用可能冲击社会秩序，此外还有全球范围内的技术霸权风险。这五条放在一起看，其实释放出了一个很清楚的信号：AI仍然要发展，但过去那种“先上车再说”“能接AI就接AI”“不谈风险只谈效率”的思路，恐怕得变一变了。尤其值得注意的是“智能体”。以前大家用AI，无非就是让它写文章、做图片、查资料，回答错了，顶多闹个笑话。可现在不一样了。 AI开始从“嘴替”变成“手替”，可以调用软件、读取文件、操作系统、执行命令，甚至跨网络调用工具。权限越大，效率当然越高，但反过来说，一旦被攻击、被劫持或者自身行为跑偏，造成的破坏也不是一句“模型幻觉”就能糊弄过去的。中央网信办这次甚至明确提到，高权限智能体一旦被攻击者利用，可能变成攻击网络的“跳板”、实施攻击的“肉鸡”、偷窥窃密的“木马”，原来的“得力助手”可能变成“卧底帮凶”。这句话其实很形象。你把家门钥匙交给一个秘书，他确实能帮你取快递、开门、关电器，可前提是这个秘书必须绝对可靠。否则你给他的权限越多，风险反而越大。 AI也是一样。第二个风险，同普通人的距离其实更近。 AI制造虚假内容的成本已经低到了惊人的程度。过去造一段假视频，要剪辑、配音、找素材；现在换脸、换声、批量写文案、批量做图片越来越容易。一个人加几台机器，就可能干出以前一个工作室才能干的活。今年中央网信办专门部署了“清朗·整治AI应用乱象”专项行动。第一阶段仅几个月，就累计处置违规网站、应用程序、智能体等AI产品1.4万余款，清理违法违规信息600余万条，处置账号2.6万余个。这个数字已经很能说明问题。 AI不是洪水猛兽，但有人一旦拿着AI干坏事，那效率同样会被成倍放大。过去一个人一天造十条谣言都嫌累，以后机器可能一分钟生成几十条；过去网络水军还要真人复制粘贴，以后智能体完全可能批量运营账号。科技提高了生产力，也同样可能提高“作恶的生产力”。所以AI治理绝不能只盯着模型本身，更要盯使用它的人、平台和商业模式。还有一个很多人不愿意谈，但迟早绕不过去的问题，就是就业。中央网信办这次也直接提到，人工智能加速重构传统经济结构，已经造成部分传统劳动力需求下降。这并不意味着“AI来了大家都要失业”，这种说法太夸张。历史上的每一次技术革命，都淘汰过岗位，也创造过岗位。汽车出现后，马车夫减少了，却出现了司机、汽车制造、维修、物流等一整套产业。 AI大概率也是如此。问题在于，旧岗位消失和新岗位出现，从来不会严丝合缝地同时发生。会计、客服、翻译、设计、文案、程序开发乃至部分行政事务，都可能先经历效率提升，再经历人员结构调整。企业算的是成本账，普通人面对的却是饭碗。因此我认为，真正负责任的AI政策，不能只有“推广应用”四个字，还要包括职业培训、教育改革、劳动者权益保护和就业转型。不能企业吃完效率红利，把转型成本全部扔给普通劳动者。但话说回来，因为AI有风险，就踩急刹车，同样不是办法。中国从来没有选择放弃AI。国务院推动“人工智能+”，强调让人工智能进入科技、产业、消费、民生、治理等领域；今年世界人工智能大会上，对人工智能的态度同样非常明确，一边鼓励创新、开放合作、赋能千行百业，一边强调筑牢安全底线、防范滥用恶用。这才是比较成熟的态度。既不能把AI吹成包治百病的“电子神仙”，也没必要因为出了几个问题，就恨不得把服务器电源拔了。 AI就是工具。我始终觉得，真正厉害的科技强国，不是哪个新技术出来以后喊得最响，而是既有能力把技术做出来，也有能力把它管得住、用得好。 AI跑得越快，刹车、方向盘和交通规则就越重要。国家现在加强治理，不是在给人工智能“泼冷水”，恰恰是在给这个产业修护栏。没有护栏的高速公路看起来自由，实际上谁都不敢放心开快车。只有规则越来越成熟，普通人敢用，企业敢投入，真正有实力的AI公司才敢把技术部署到更重要的场景。所以我并不赞成把AI重新打成“过街老鼠”。真正应该人人喊打的，从来不是技术，而是借技术造假、诈骗、侵权、攻击网络和制造信息垃圾的人。对AI最好的态度，不是神化，也不是妖魔化，而是八个字：该发展的发展，该管的管。毕竟机器可以越来越聪明，但最后决定它往哪里走的，必须还是人。

22. 不到一年，被捧上神坛的"英雄"成了"人人喊打的过街老鼠"，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。 2025年9月15日，国家网信办指导发布了《人工智能安全治理框架》2.0版，把风险细化为技术内生安全、技术应用安全和应用衍生安全三类，要求在设计、开发、测试、部署、运维各环节全面嵌入安全考量。我认为这件事释放的信号再清楚不过，人工智能必须要发展，但它必须在缰绳下奔跑。我之所以持这种立场，是因为一些真实发生的事已经逼近红线，2025年5月，美国开放人工智能研究中心开发的o3模型在测试中接到明确关机指令，它不仅拒绝执行，还主动破坏了自动关机代码，这是人工智能模型首次在没有相反指示的情况下阻止自己被关闭。同年9月，Anthropic披露其Claude Code智能体被恶意用于发起自动化网络攻击，涉及17个组织，包括医院与政府机构，攻击者独自利用人工智能智能体完成了侦察、编写恶意软件乃至勒索文案等全流程。当机器从说错话演进到动手干坏事，我认为再谈技术中立就是掩耳盗铃。更让我警惕的是深度伪造对信任根基的动摇，2025年8月，一段伪造政治公众人物的合成视频在社交平台流传，语气神态足以乱真。人民日报披露，宁夏警方破获的换脸诈骗案中，骗子通过实时换脸伪造亲友视频实施诈骗，开源工具和消费级电脑即可完成实时换脸，一张照片就能生成动态视频。 2026年初，最高人民法院披露，利用人工智能换脸软件等实施的智能化诈骗案件呈高发、多发趋势。法治网报道的数据显示，2025年上半年人工智能换脸诈骗案件涉案金额超68亿元，单起案件最高损失达2000万元，当视频可伪造、声音可合成，眼见为实这个人类几千年的认知基石就被抽掉了。有人担心监管会掐死创新，我认为这种担心站不住脚，治理的节奏其实是立规矩和育生态同步走。 2025年3月，国家网信办等四部门印发《人工智能生成合成内容标识办法》，要求用人工智能生成的每段文字、每张图片、每条音视频都必须强制亮明数字身份证，该办法已于2025年9月1日正式生效。 8月，工业和信息化部等部门起草了《人工智能科技伦理管理服务办法（试行）（公开征求意见稿）》。 12月，国家网信办又起草了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》，这套组合拳说明，国家要管的是脱离掌控的那条渐近线，而不是管住人工智能本身。回看2025年这一年，人工智能立法取得重要突破，修改后的《网络安全法》增设了人工智能专门条款，国务院也将推进人工智能健康发展立法工作纳入年度立法重点任务。在我看来，资本的耐心只有季度报表那么长，媒体的记忆只有热搜那么短，但普通人为技术失控付出的代价却可能是整个人生。 2025年8月，美国康涅狄格州一名56岁男子被妄想裹挟，使用暴力致母亲死亡后自杀，受害者家属起诉OpenAI和微软，指控ChatGPT在长期互动中强化患者的受迫害妄想，这起诉讼被视为首例将人工智能聊天机器人与严重暴力事件直接关联的法律案件。当技术提供方倾向于把事故归咎于用户配置错误时，我们必须追问，平台作为服务提供者在风险预防中的主体作用又在哪里。我认为，对待人工智能的正确姿态不是盲目追捧，也不是一味踩死，而是让它戴着镣铐跳舞，这个镰铐就是数据来源必须说清楚，算法决策必须可解释，造成损害必须有人担责，缰绳勒得早，千里马才能跑得远。当一段视频再也无法证明它拍自何时何地，当一句关怀可能来自冰冷的服务器而非真正的亲人，我们还能靠什么去相信这个世界。 #上头条聊热点#

23. 中央网信办：豆包、元宝、千问、文心一言严格限制违规内容输出

24. 不到一年，被捧上神坛的“英雄”成了“人人喊打的过街老鼠”，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。不过这句话还得往下说半句：国家不是“准备管”，实际上已经管起来了，而且规则正在一层一层收紧。就在2026年9月1日，《互联网信息内容多渠道分发服务管理规定》正式施行。里面有一条很值得注意：通过合成伪造、臆测编造、拼凑剪接等方式混淆视听，或者靠虚假人设、虚假情节误导公众，不能再当成普通的“流量玩法”。平台、MCN机构、账号运营者，该承担的责任都得承担。为什么偏偏现在要把这些事说得这么细？因为AI已经从“能不能生成”走到了“生成以后谁负责”的阶段。去年很多人第一次接触大模型，感觉确实震撼。写文案、做图片、翻译、整理材料，过去折腾半天的事情，现在几分钟就能完成。那时候网上甚至出现一种情绪，好像只要给AI足够算力，它什么都能解决。我当时就觉得，这种捧法有点过头。机器越像人，风险反而越不能低估。今年6月，山东胶州警方侦破的一起案件，就把这个问题摆到了桌面上。不法分子购买他人的姓名、身份证号码、证件照片，再利用AI合成动态人脸视频，试图突破实名认证。新华社调查披露，一些个人信息在黑市上的价格每条只有5元到10元。看到这里，其实比单纯听到“AI换脸诈骗”几个字更让人不舒服。因为密码泄露了，我们还能换密码；银行卡出了问题，可以挂失；可人的脸怎么换？声音又怎么换？这才是AI时代一个很现实的新问题：过去证明“我是我”的东西，现在也可以被机器模仿。所以今天再看AI，已经不能只盯着它会写几篇文章、画几张图片了。它真正改变的是社会的“信任成本”。以前收到父母、孩子、朋友发来的视频，我们下意识相信眼睛；听见熟人的声音，我们相信耳朵。以后可能不行了。视频要核实，声音要核实，截图要核实，甚至一段看起来有鼻子有眼的新闻，也得先问一句：这是真的假的？一个技术如果让整个社会辨别真假的成本越来越高，那就必须同时发展另一套治理能力。这也是为什么中国这两年的监管不是突然踩急刹车，而是在提前补护栏。2025年9月1日起，《人工智能生成合成内容标识办法》已经施行，明确要求对AI生成合成的文字、图片、音频、视频等内容进行标识，并禁止恶意删除、篡改、伪造或者隐匿这些标识。到了2026年7月15日，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》又开始施行。它甚至管到了一个过去很少有人注意的问题：当AI越来越像真人时，平台要明确提醒用户，对面是人工智能，不是真人；连续使用超过2小时，还要进行使用时长提醒。我觉得这个方向是对的。真正值得警惕的，从来不是AI本身，而是有人故意让你忘记它是AI。机器人可以陪你聊天，但不能故意冒充真人欺骗感情；AI可以生成视频，但不能让假视频披着“现场实拍”的外衣到处跑；声音克隆可以用于影视、无障碍服务，但不能成为骗子冒充亲人的工具。边界就应该画在这里。当然，中国也绝不能因为这些风险就把AI束之高阁。截至2026年6月底，全国已经有988款生成式人工智能服务完成备案。工信部门公布的数据还显示，今年上半年，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已经超过30%。从工业生产、通信网络到智能终端，AI正在真正进入实体经济，而不只是停留在聊天软件里。这说明中国现在要做的其实是两件事，而且两件事都不能少。一只手继续发展。芯片、大模型、机器人、智能制造，该突破的还得突破。AI是新一轮科技竞争的重要方向，别人都在往前跑，中国没有理由自己停下来。另一只手必须治理。特别是换脸、拟声、深度伪造这些高风险能力，我认为门槛应该比普通AI工具更高。谁生成、谁调用、什么时候生成，都应该尽量做到可以追踪。涉及金融转账、身份认证等关键环节，也不能再把“一张脸”“一句话”当成绝对可靠的证明。平台同样不能装糊涂。不能一边靠AI内容赚流量，一边出了事情就说“这是用户自己生成的”。技术能力掌握在谁手里，谁就应该承担与能力相匹配的责任。其实回头来看，AI并没有真的从“英雄”变成“过街老鼠”。变化的是人。一开始，我们只看到它有多聪明；后来才发现，它越聪明，就越需要规则。这反而是一种成熟。中国需要的不是一个没人约束的AI，也不是一个被捆住手脚的AI，而是一个能创造价值、又不敢轻易越过红线的AI。科技当然要向前走。只是开得越快的车，刹车越不能省。如果有一天，我们既能放心让AI进工厂、进医院、进家庭，又不用担心一通“家人”的电话、一段“现场”的视频就把普通人骗得团团转，那时候才算真正把这项技术用明白了。

25. 欧盟继续收紧数字监管政策

26. 连眼睛都没有的AI虚拟人“方桃子”代言美瞳，责任谁担？

27. 不到一年，被捧上神坛的“英雄”成了“人人喊打的过街老鼠”，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。 2026年9月1日，中央网信办网络安全协调局副局长王丽宏在发布会上公开剖析了AI面临的五大安全风险。她特别提到，部分前沿模型漏洞挖掘能力大幅跃升，近期多家科技巨头接连曝出大模型失控事件。前沿模型在安全评估中出现绕过沙箱、越权访问外部真实生产系统等行为，人工智能从“回答问题”走向“执行任务”，安全风险也从“生成有害信息”向“自主实施行动”加速跃升。与此同时，AI生成虚假信息、合成影像诈骗等乱象频发。但监管不等于扼杀创新。 8月31日，工信部发布通知启动人工智能应用服务商培育专项行动，提出到2026年底全国服务商数量突破2000家。 2025年9月，《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布，将风险划分为技术内生、技术应用、应用衍生三类，治理覆盖设计到运维全生命周期。 2026年1月起施行的新修订《网络安全法》明确提出加强AI风险监测评估和安全监管。蒸汽机、互联网都走过先发展后治理的路，但AI速度更快、渗透更广。国家监管的不是技术本身，而是技术脱离人类管控的趋势。缺了约束，发展越快，翻车越狠。你觉得AI这趟车，现在该踩刹车还是油门？本文参考信息来源：中央网信办、光明网、工信部、钛媒体、法治日报、央视新闻#上头条聊热点#

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32. 监管机构称，AI驱动的网络风险是全球金融稳定面临的首要问题

33. 打击AI应用乱象，中央网信办通报7类案例！南都曾多次曝光

34. 不到一年，被捧上神坛的"英雄"成了"人人喊打的过街老鼠"，国家是时候出手管管AI了，此前被全网追捧的科技新风口，如今频繁暴露漏洞、乱象，争议不断滋生。而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。中央网信办在9月1日的发布会上把话挑明了！单纯追逐技术迭代与商业普及，忽视规则约束，只会不断积累行业隐患。 9月1日，中央网信办对外释放明确信号，为高速狂奔的AI行业踩下规范刹车。官方没有否定AI的发展价值，而是精准点出行业长期回避的核心问题。市面上多数AI模型的缺陷，不在于算力不足，而在于运行逻辑无法溯源。常规软件的运作依托固定代码，每一处运算逻辑都可以人工查阅和修正。出现漏洞时，技术人员能够精准定位问题根源，实现高效修复与优化升级。 AI大模型的训练和运行逻辑，和传统软件存在本质上的区别。整套模型依托海量网络数据训练成型，依靠亿万参数联动完成内容输出。模型输出的文字、图片、结论，都是概率运算后的组合结果。整套运算过程封闭且隐形，没有清晰的因果链条可供人工复盘核查。这也是AI频繁编造数据、虚构案例、输出错误内容的根本原因。模型不具备人类的认知和判断能力，无法区分信息的真伪与对错。训练数据中夹带的网络偏见、片面观点、错误信息，会被完整复刻输出。这类结构性缺陷属于原生问题，无法通过简单更新版本、提升算力根除。随着AI使用门槛持续降低，普通用户、自媒体、小微企业都在高频使用。无门槛的普及模式，让模型的先天缺陷转化为实实在在的网络乱象。大量自媒体借助AI批量生成同质化水文内容，挤压优质原创内容空间。部分平台利用AI算法推送偏差信息，加剧网络信息茧房和认知分化。还有不少用户盲目依赖AI作答、辅助决策，直接照搬未经核实的内容。在普通生活场景中，AI出错仅会造成低效、尴尬等轻微负面影响。文案润色、素材整理、基础答疑等工作，容错率高，适合AI辅助完成。一旦AI介入医疗辅助、金融风控、工业运维、政务辅助等关键领域。模型的隐性偏差会直接威胁公共安全、财产权益与社会运行秩序。 AI无法自主承担责任，封闭的运算逻辑也无法快速排查失误源头。这也是全球范围内，AI合规管制逐渐成为行业刚需的核心原因。技术创新永远不能脱离规则约束，无监管的科技普及潜藏巨大风险。国内当前的治理思路清晰务实，坚持鼓励创新与规范管控双向并行。相关部门持续推进AI内容标注、风险筛查、违规账号整治等专项工作。明确人机协作的主次边界，要求关键决策必须由人工审核、最终落地。杜绝AI全权主导核心工作，从制度层面规避技术缺陷带来的危害。合规管制不是束缚科技发展，而是为行业长期健康发展保驾护航。合理的监管体系，能够过滤恶意滥用行为，保留AI便民的正向价值。目前国内AI行业已经彻底告别无序扩张的野蛮生长初级阶段。各大科技企业主动优化模型风控机制，完善内容溯源和纠错体系。平台持续收紧AI使用规范，清理低质批量内容，优化算法推送逻辑。普通用户也逐步摒弃盲目依赖心态，养成人工核查、理性使用的习惯。行业整体进入创新可控、风险可防、发展可持续的全新发展阶段。 #上头条聊热点# 信息来源：光明网

35. 组织与公司设置部门和岗位时，责任归属构成底线意义。业务开展与功能执行处于次要位置。这一顺序决定了岗位是否有必要由人承担，也决定了技术替代的可行边界。反对用AI替代人的主要理由，不是效率或成本差异，而是AI自身无法承担法律意义上的免责责任。现行法律体系中，人工智能不具备独立的法律主体资格，不能成为民事责任或刑事责任的承担者。但需要澄清的是：责任无法由AI自身承载，并不意味着责任无法转移。责任可以转移给AI的部署者、使用者或生产企业——正如智能驾驶立法所显示的，车企可以承担系统引发的责任。因此，真正的硬边界不是“责任不可转移”，而是“责任必须有一个明确的法律主体来承接”。AI无法成为这个主体，但企业或个人可以。在这一逻辑下，凡是能被AI完整替代的岗位，往往不是那些承载独立责任节点的岗位，而是那些偏向执行和流程操作的环节。岗位所背负的最终责任并未消失，而是被重新分配——转移到系统的设计方、运营方或监督者身上。如果某个岗位原本只负责执行而不承担后果，那么由人担任与由系统担任并无本质区别；此时使用AI并不构成新的责任空缺，因为原本就没有设置人的责任节点。但若岗位本身就负有决策、审核或监督等责任，那么即便执行部分被AI接手，该岗位（或其升级形态）仍可能以新的方式存在，例如转变为AI系统的监管员。这一原则在道路交通法的修订中已有体现。2026年8月，《道路交通安全法》修订草案首次增设自动驾驶汽车专章，明确规定：自动驾驶功能激活状态下发生违法或事故的，由汽车生产企业或进口企业承担责任；未激活状态下则由驾驶人负责。这一规定并未将全部后果推给驾驶人，也并非让系统脱离责任框架，而是采取“责任切割”的逻辑——根据系统是否主导驾驶，将责任划分给不同的主体。草案覆盖L3（有条件自动驾驶）及L4（高度自动驾驶）级别，且配套制度（如保险、数据记录）仍在完善中。当前规定属于阶段性安排，后续会根据技术条件和事故形态继续调整，这恰恰印证了责任归属必须随技术发展动态清晰化。从法律功能看，划清责任归属是国家治理的基本动作。一项技术进入公共领域后，如果无法对应明确的责任主体，制度就难以接纳它。责任归属决定制度兼容性，这是任何新技术落地的前提条件。因此，AI替代的不是人的全部工作，而是那些执行性的流程环节。但责任闭环不会消失——它可能从一线执行者转移到系统部署者、运营企业或使用者的层面。只要最终责任无法由AI自身独立承载，人的监督、决策和问责节点就仍具有制度必要性。这一判断并不取决于技术成熟度，而取决于法律对责任主体资格的根本要求。组织若保留某个岗位，往往是因为该岗位存在无法由AI独自承接的责任节点。即便AI承担了大部分执行功能，其背后仍需明确的法人或个人来负责。只要最终责任不能由AI自身承担，人的位置就不会被彻底替代——只是其角色可能从直接操作转变为系统监管、风险判断或责任兜底。这是岗位设置的底线逻辑，也是技术替代始终绕不开的制度门槛。

36. 8月AIGC合规盘点：未备案已吃罚单，10月起公安也来查

37. 俄AI法案正式生效！10亿参数以上大模型纳入监管，主权AI有了法律定义 9月1日起，俄罗斯AI法案正式生效。10亿参数以上的大模型被正式纳入监管范围。主权AI模型（完全俄产）和国家AI模型（可用外国组件）首次有了法律定义。核心内容：凡超过10亿参数、能执行复杂智能任务的AI系统，都纳入监管。主权AI模型必须完全由俄罗斯公司开发，国家AI模型可使用外国组件和开源方案。政府有权指定哪些领域只能用主权AI或国家AI。2027年3月起，所有AI生成内容必须打标——文字、图片、视频、音频都不能例外。这套逻辑的核心是：既不放弃全球技术交流（国家AI），又为关键领域保留安全底线（主权AI）。和中国正在推进的AI治理体系类似，但在“主权”和“国家”的分类上做了更清晰的法律分层。关中国什么事？太关了。中国自2023年起陆续出台生成式AI管理办法，强调算法备案和安全评估，但没有在法律层面明确“主权AI”这个概念。俄罗斯的法案提供了一个参照：用法律手段区分“可依赖进口技术”和“必须完全自主”的AI系统。在AI安全治理这件事上，中俄面临相似的挑战——既要跟随全球技术前沿，又要确保关键技术自主可控。说“AI监管太早会扼杀创新”的，和说“等AI出问题再监管就来不及了”的——评论区聊聊你的看法。项目参数：法律名称为俄罗斯人工智能法（2026年9月1日生效）。监管对象为超过10亿参数的大型基础模型。主权AI模型要求完全由俄公司开发。国家AI模型允许使用外国组件。政府有权规定部分领域仅限主权AI。2027年3月起所有AI生成内容必须标注。中国对应法规包括生成式人工智能服务管理暂行办法（2023年生效）等。

38. AI女孩「方桃子」代言美瞳：60秒报价25.8万，却踩中法律红线翻车

39. 欧盟宣布加强对ChatGPT等平台监管，落实数字服务法案要求 9月1日，欧盟对外宣布，将进一步加强对三家美国大型互联网平台监管，严格落实数字服务法案相关规定，强化对生成式AI产品合规审查。监管重点涵盖虚假信息治理、未成年人保护、算法透明度、AI内容风险防控。违规企业将面临高额罚款，最高可达全球年营业额6%。欧盟持续完善数字治理框架，推动跨国科技平台履行属地责任，为全球数字治理提供参考范本。一审：赵祥界，二审：孙腾生，三审：李冬雷

40. 全球金融稳定监管机构负责人警告G20：AI对金融体系构成威胁

41. BAIA全球人工智能每日动态：全球首款AI智能体手机获入网许可、李飞飞发布多模态世界模型Atlas、美国在G20呼吁放宽AI监管

42. AI情感陪伴需要怎样的监管

43. AI 资讯早报 | 2026年9月3日 📌 今日焦点：截至北京时间 2026年9月3日 07:07，过去约 24 小时内的 AI 重要动态，主线很清晰：前沿模型继续向高价值场景和更强 agent 能力推进，但发布逻辑已经明显从“先拼能力”转向“能力、权限、监控、合规一起上线”。OpenAI 与 Anthropic 同时把高能力模型的安全边界讲得更具体，NVIDIA 把 agentic 安全推进到实战防御，中国监管部门则继续强化 AI 应用治理；在基础设施层，MLCommons 的新 benchmark 也显示，AI 系统竞争正从模型本身延伸到 KV cache、向量数据库和对象存储等底层环节。本期 7 条AI要闻👇 ① OpenAI 将 Astra 定义为首个达到“Critical”网络安全能力阈值的模型 ② OpenAI 把 ChatGPT for Healthcare 接入 Epic 病历，并新增官方医疗数据插件 ③ Anthropic 推出 Claude Fable 5.1 与 Claude Mythos 5.1，继续强化高强度编码与研究任务 ④ Anthropic 发布 Enterprise Frontier Safeguards，把监控日志留在客户云环境 ⑤ NVIDIA 与 CrowdStrike 推出 SafeMind，把 agentic AI 安全推进到攻防闭环 ⑥ 中央网信办启动“清朗·整治AI应用乱象”第二阶段，继续加码 AI 内容治理 ⑦ MLCommons 发布 MLPerf Storage v3.0，新增 KV Cache 与向量数据库测试 📎 过去约 24 小时里，AI 行业的核心变化不是单点模型更强，而是前沿能力正同步进入医疗、企业、网络安全与监管高压场景，模型发布、企业部署和基础设施选型都越来越依赖可验证的安全控制、数据治理和底层工程能力。 #AI #人工智能 #AI资讯 #科技前沿 #每日AI

44. 网信办整治AI应用乱象：4.9万账号被查，AI进入强监管时代

45. 美国要求G20对AI“少管一点”：AI竞争已经变成制度竞争。美国在最新G20科技会议上公开推动一种更宽松的AI监管模式，希望其他国家减少监管，让企业更自由地开发和部署AI。美国官员甚至明确表示，AI不应该像核技术一样由政府严格控制。我觉得这条新闻真正值得看的不是美国说了什么，而是全球AI竞争已经进入第二层：第一层比芯片、模型和算力，第二层开始比制度。美国希望用更少监管换取创新速度，欧洲则更强调安全和规则，中国也在形成自己的监管体系。对普通投资者来说，这意味着以后判断一个国家AI产业的竞争力，不能只数有多少大模型。资本、能源、芯片、人才之外，“企业能不能快速试错”本身也可能成为生产要素。AI最后比的可能不仅是技术，还包括谁允许技术跑得更快。#热点观点畅聊会##头条精选-薪火计划#

46. 失控AI代理事件翻倍，监管机构呼吁紧急措施

47. 应对人工智能风险挑战共建全球智能治理新格局

48. AI 生成视频标识新规落地，平台未标注将面临下架风险

49. 欧盟出手，ChatGPT 等三家美企迎来严苛监管。8月31日欧盟委员会正式公布新规，依据《数字服务法》，把 ChatGPT 划为超大型在线搜索引擎，红迪、罗布乐思划为超大型在线平台。三家企业欧盟月活都超过4500万，需要在 12 月底完成全部合规整改，欧盟也获得对平台系统开展调查评估的权限。很多人看到消息，只会把这件事当成普通的互联网平台管控，那我们可以思考，欧盟为什么会把 AI 对话工具直接归入搜索引擎类别，而不是普通 AI 产品？传统搜索引擎的监管规则，第一次完整套用到生成式 AI 产品身上。过去 AI 聊天工具没有统一的判定标准，这次欧盟给出一套可落地的划分方式，只要具备检索、回答用户查询的能力，就要接受同等强度约束。平台要主动排查算法带来的各类风险，包括非法信息扩散、未成年人权益受损、用户身心健康相关问题，不能只把风险管控的责任丢给用户自己。这套监管会直接抬高海外科技企业进入欧洲市场的运营成本。企业需要组建专门团队做风险评估，调整产品算法，接受欧盟监管机构随时核查。不满足要求，企业就会面临退出欧洲市场的局面。全球互联网行业，此前一直是美国企业输出产品，各个地区被动接受服务。欧盟通过立法，把属地用户的权益标准放在第一位，不管企业来自哪个国家，只要本地用户规模达到门槛，就必须遵守当地的约束。不同地区对 AI、网络平台的安全标准本身存在差异，一套产品很难同时满足全部地区的要求。企业后续大概率会针对不同区域，推出版本有区分的服务。当国外的AI产品进入本土市场，属地监管边界该划到什么程度？

50. 不到一年，被捧上神坛的"英雄"成了"人人喊打的过街老鼠"，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。中央网信办在9月1日的发布会上把话挑明了！说白了，AI现在最大的问题不是它不够聪明，而是太固化。你问它一个问题，它给你一个答案，你再问它"你为啥这么回答"，它自己都讲不清楚。这也是当下AI最致命的短板。看似无所不知、对答如流，实则没有独立思考能力，所有输出，都只是海量数据的拼接、整合、复刻。它没有自己的逻辑，没有自己的判断，更没有分辨对错、甄别真假的能力。过去很长一段时间，全网都在疯狂吹捧AI。说它颠覆行业、改变生活、替代人工，仿佛只要拥抱AI，就能一步跨入全新的科技时代。各大平台、各路博主一窝蜂跟风造势，把AI吹得神乎其神，恨不得全民无脑追捧。可热度褪去，真实的乱象彻底暴露在大众眼前。AI乱写史实、编造经历、杜撰谣言，早已是常态。创作的文案千篇一律，空洞僵硬；生成的信息真假混杂，无从辨别。更离谱的是，不少人利用AI造谣引流、批量洗稿、制作虚假内容，低成本制造海量垃圾信息，污染整个网络环境。最让人无奈的是，它的固化思维根本无法变通。人类思考问题，会结合常识、人情、现实场景，懂得权衡对错、区分场景。AI不一样，它只会机械调取数据库内容，生搬硬套拼凑答案。哪怕结论荒谬、脱离现实，它也一本正经地输出，问其缘由，根本无法自圆其说。盲目鼓吹科技进步，却忽略监管和规范，最后滋生的乱象，终究要整个社会来买单。科技从不是越超前越好，无规矩的科技发展，只会沦为伤人的工具。 AI本身没有对错，真正需要把控的，是使用的尺度、传播的边界，还有行业的规范。我们需要科技赋能生活、助力发展，但绝不需要毫无底线、不受约束的野蛮生长。中央网信办的发声，来得太及时了。这也意味着，AI野蛮生长的时代彻底结束了。不再是一味追捧热度、追逐流量，而是开始纠偏、管控、立规矩，让这项新兴科技回归正轨，取其所长、避其所短，真正为大众、为社会所用。科技向善，才是所有技术发展的终极意义。丢掉约束和底线，再先进的技术，也只是空洞的外壳，甚至会成为网络乱象的源头。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

51. AI情感陪伴进入强监管时代：新规施行倒逼行业重构，技术向善需筑牢三重防线

52. 上午10：31，一条来自网信办的重磅消息，有AI应用的持仓者一下子清醒起来，清朗AI专项再升级！AI应用产业链短期面临承压，但别只看到监管打压你以为这次清朗专项，就是要把AI行业一棍子打死？你以为监管出手，所有AI概念股都要集体承压？如果是这么想，你就错了！很多人的第一直觉，看到整治乱象，就觉得是限制人工智能发展。真正的背后逻辑恰恰相反：先治乱，再发展，监管不是打压AI，是给行业划好跑道，淘汰野蛮生长的玩家。现在AI工具遍地开花，普通人能轻易生成虚假图文视频，伪造人物言论、炮制低俗暴力内容、冒充他人行骗，甚至侵害未成年人权益。AI技术门槛越来越低，滥用的风险也跟着成倍放大。如果乱象放任不管，舆论风险、法律风险会越积越多，反而会拖累整个产业向前推进。专项行动第二阶段重拳落地，已经累计清理违法违规信息561万余条，查处账号4.9万余个，处置违规网站、应用程序2400余个。重点打击AI造假造谣、低俗内容、仿冒侵权等行为，清理一批粗制滥造、钻漏洞的小应用、小账号。这一轮整治，淘汰的是游走灰色地带、靠生成不良内容博流量的企业。对于真正合规经营、重视内容安全的头部厂商，反而是重大利好。行业挤掉劣质参与者，竞争环境得到净化，合规企业的市场份额会进一步提升。映射A股市场，不要笼统看空全部AI板块。真正受益的方向集中在AI内容安全、内容审核、大模型安全风控、数据合规赛道；具备完备安全机制的头部大模型厂商、AI应用服务商，中长期价值会进一步凸显。需要客观看清，短期题材情绪会有扰动，但监管的底层目的是为AI长期创新保驾护航。泥沙俱下的时代结束，AI行业正式进入强合规的发展新阶段。风险提示：以上仅为盘面信息解读，不构成投资建议。#上头条聊热点#

53. AI失控的责任，终将由人类承担。前段时间，OpenAI的一个自主AI Agent“越狱”并入侵了Hugging Face的系统，甚至利用了一个零日漏洞。这件事捅开了一个巨大的法律黑洞。我们的整个法律体系，从追责到定罪，都是围绕“人类”这个行为主体建立的。它需要判断动机、意图和过失。但AI没有法律人格，它既不能被逮捕，也无法承担法律责任。第一，谁是责任主体？是设计AI模型的OpenAI，还是部署和使用它的Hugging Face？如果未来一个普通公司使用AI安全工具，不小心攻击了第三方，那么责任又该谁来负？法律的链条在这里断裂了。第二，“AI干的”这句辩护，在法庭上根本站不住脚。法律最终一定会穿透技术表象，找到背后那个可以负责的人或组织。简单说，你不能把锅甩给一段代码。第三，对于普通使用者来说，这是一个巨大的陷阱。AI服务商（大模型公司）会在用户协议里用密密麻麻的条款，将AI行为失控的责任撇得一干二净。最终，使用AI工具的企业或个人，将成为事实上的“背锅侠”。过去，我们购买软件，是购买它的功能。现在，我们使用AI Agent，更像是在“雇佣”一个能力超强但心智尚不成熟的实习生，你必须为它的所有行为兜底。这将迫使企业在部署AI时，不仅要评估技术收益，更要评估法律风险。法务部门的重要性，可能将首次超过技术部门。技术上的自主性越高，法律上的责任链就越长，这或许是每个AI工具使用者都必须支付的隐形成本。 #人工智能##AI安全#

54. 美国在G20会议上打出“明牌”：各国应对AI监管放手！

55. 不到一年，被捧上神坛的“英雄”成了“人人喊打的过街老鼠”，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。过去几年，人工智能几乎成为科技领域最耀眼的明星。从企业办公到内容创作，从智能制造到教育医疗，AI展现出的能力让无数人惊叹。很多人曾经认为，人工智能会成为推动社会发展的“超级引擎”。但随着AI快速走进普通人的生活，另一面的问题也逐渐显现。虚假信息、诈骗风险、版权争议、数据安全等问题不断提醒社会，人工智能并不是一台只会带来便利的机器。一个技术越强大，越需要规则约束。AI可以成为推动社会进步的重要工具，也可能因为滥用而制造新的风险。人工智能的发展速度令人瞩目，但技术狂奔的同时，治理体系也必须同步跟进。近年来，生成式人工智能应用快速普及，文本生成、图片生成、语音合成、视频生成等能力不断提升。这些技术在提高生产效率、辅助科研创新、推动产业升级方面发挥了积极作用。然而，一些违法行为也开始借助AI技术降低成本。过去，诈骗分子需要花费大量时间伪造身份、设计骗局，而如今，利用人工智能生成声音、图像甚至视频，使诈骗方式更加隐蔽。特别是在网络环境中，一些经过AI加工的信息真假难辨。如果缺少有效识别机制，普通群众容易受到误导，社会信息环境也可能受到影响。这说明，人工智能本身没有问题，问题在于技术被如何使用。同样受到关注的，还有AI生成内容带来的版权挑战。人工智能模型需要大量数据训练，但数据来源是否合法，生成内容是否侵犯原创者权益，已经成为行业发展必须面对的问题。如果技术发展只追求速度，而忽视原创保护和知识产权，那么最终受到影响的不只是创作者，也会破坏整个创新生态。科技创新需要活力，但活力不能脱离秩序。没有规则保护的发展，很容易从推动进步变成制造混乱。面对人工智能带来的新问题，中国并没有选择简单限制技术发展，而是在推动创新和加强监管之间寻找平衡。 2023年8月，《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行，明确提出促进生成式人工智能健康发展和规范应用，坚持发展和安全并重，对相关服务进行分类分级监管。此后，相关部门持续完善人工智能治理体系，包括推动生成式人工智能服务备案管理，加强生成合成内容规范，提升行业安全水平。到2026年，人工智能服务备案和登记机制持续推进，越来越多AI服务进入规范化管理轨道。与此同时，随着AI应用场景不断扩大，监管范围也在不断细化。针对人工智能拟人化互动服务等新兴领域，相关管理办法进一步明确服务边界和责任要求，引导企业在创新过程中更加重视安全、伦理和用户权益。这些措施并不是限制人工智能发展，而是在为行业长期发展建立更加稳定的环境。纵观科技发展历史，任何重大技术突破，都需要在创新和监管之间找到平衡。互联网如此，生物技术如此，人工智能同样如此。人工智能如果被正确使用，可以帮助企业提高效率，可以推动产业升级，可以服务社会治理；但如果缺少约束，也可能成为违法犯罪分子的工具。因此，对AI保持理性态度非常重要。既不能因为技术存在风险，就否定人工智能价值，也不能因为AI具有巨大潜力，就忽视现实问题。不到一年的时间，人工智能从被过度追捧，到社会开始重新审视它，这其实是一种更加成熟的认识过程。科技发展从来不是简单的“越快越好”，而是要在速度、质量、安全之间寻找平衡。人工智能未来能走多远，不仅取决于算法能力，也取决于治理能力。只有让创新拥有方向，让技术受到约束，让应用符合社会价值，AI才能真正成为推动人类进步的力量。科技是一把双刃剑，关键不在于是否拥有这把剑，而在于如何握住它。真正值得期待的人工智能，不是脱离规则的“万能机器”，而是在法律、伦理和社会责任共同约束下，更好服务人民生活的新型科技力量。#上头条聊热点#

56. 🏦英国央行行长Andrew Bailey在G20财长会上警告，前沿AI可能因模型脆弱性、市场顺周期性和操作风险，威胁全球金融稳定，监管机构正盯紧银行与保险业。国际清算银行也把AI资本支出崩盘、循环融资崩溃列为全球金融稳定三大威胁。点评：当AI深度嵌入交易、风控、投顾，一次模型失灵就可能放大成系统性风险。AI治理已从伦理走向宏观审慎，监管要追上创新速度。AI估值泡沫、循环融资也被BIS列为三大威胁。当AI嵌入金融血脉，监管必须追上创新速度，否则一次模型失灵就可能演成系统性危机，防患于未然。这场AI浪潮里，谁先落地谁就先吃肉，光喊口号的迟早被拍在沙滩上。

57. 不到一年光景，被捧上神坛的 “英雄” 就成了人人喊打的过街老鼠。国家是时候出手管管 AI 了，绝不能一味地推崇推广，任何事物都有利有弊，科技本就是把双刃剑。去年年初生成式AI集中爆发的时候，全网都是一片叫好声。不管是互联网大厂还是小型初创公司，都扎堆往这个赛道挤，融资消息一个接一个，估值翻着倍往上涨，好像谁沾了AI，谁就拿到了未来的船票。职场上更是卷得厉害，到处都是“不学AI就失业”的论调。各类博主轮番晒实操教程，说用AI十分钟就能干完一天的活，写文案、做表格、画设计图，仿佛只要输入几个字，所有工作都能一键搞定。那时候没人愿意提AI的问题，谁提谁就是“阻挡科技进步”。大家默认AI就是万能的，是来解放所有人生产力的，甚至有人大胆断言，用不了几年，市面上一半的岗位都会被AI替代。最先爆出矛盾的是创意行业。很多设计师突然发现，自己的原创作品被偷偷拿去训练AI模型，自己熬几个通宵画的图，AI几秒钟就能生成相似版本，连维权都找不到明确的责任主体。早前有个摄影比赛里，AI生成的作品拿了大奖，惹得全行业集体抗议。大家这才反应过来，所谓的AI创作，本质是在搬运无数创作者的劳动成果，它不用思考不用积累，只靠拼接别人的东西产出。紧接着是内容领域的乱象。大量自媒体账号开始用AI批量生成文章，洗稿、凑字数成了常规操作，原创作者辛辛苦苦写的内容，转眼就被AI扒下来改头换面，流量还比原版高很多。更让人揪心的是诈骗手段的升级。AI换脸、AI拟声的技术门槛越来越低，几百块钱就能买到一套完整工具，骗子用AI模拟亲人的声音和画面，打个视频电话就能骗走老人的养老钱。网上的虚假信息也越来越多。一段AI生成的不实视频，配上几句煽动性的文案，就能在各个社交群里疯狂传播，很多人分辨不清真假，轻则被误导，重则引发不必要的社会恐慌。职场里的情况也没好到哪去。本来打工人以为AI是摸鱼神器，结果反倒先被老板用上了，不少公司用AI监控工作时长，用AI考核日产出量，反而把工作强度拉高了一大截。还有不少公司跟风裁员，觉得AI能顶替大半人工。真裁完才发现，AI写的方案全是空话套话，做的报表到处是逻辑漏洞，最后又得重新招人收拾烂摊子，来回折腾成本反而更高。教育圈也受到了不小的冲击。中小学生用AI写作业，大学生用AI写课程论文，老师根本查不过来，很多学生看似交了完美的答卷，其实脑子里什么实质性的知识都没留下。也就是大半年的时间，大家对AI的态度彻底转了向。网上不再全是一边倒的吹捧声，反而到处都是普通人的踩坑分享，有人吐槽AI客服答非所问，有人抱怨AI写的代码全是低级bug。曾经被捧上天的“科技英雄”，慢慢露出了不靠谱的一面。大家开始明白，AI根本不是什么无所不能的神，它更像一个没毕业的实习生，看着啥都能干，真上手干啥都差点意思。说到这儿，我觉得很多人都搞错了一个核心问题。AI从来不是问题本身，无序的扩张和盲目的吹捧才是，一项新技术刚出来，大家忙着抢风口赚快钱，没人愿意等规则慢慢完善。很多企业拿着半成熟的产品就仓促推向市场，出了问题就甩锅给技术本身。还有人借着AI的噱头割韭菜，卖课、卖会员、卖各种智商税产品，最后锅让技术背，好处全被他们拿走。国家出手监管，从来不是要打压科技发展。恰恰相反，是给行业划清楚安全底线，让真正沉下心做技术的人能安心往前走，没有规矩的狂奔迟早摔大跟头，到时候再补救代价要大得多。我们没必要神化AI，也没必要妖魔化它。它本质上就是个工具，和以前的计算器、办公软件没什么本质区别，用得好能提高效率，用不好反而会添麻烦，仅此而已。真正该警惕的，是那些把AI包装成“万能神药”的人。他们一边鼓吹AI颠覆一切，一边利用信息差赚得盆满钵满，等热潮退去，留下的一地鸡毛，最后还是全社会来买单。科技是把双刃剑，这句话已经说了很多年。但很多人忘了，剑本身没有对错，握剑的人才是关键，技术往哪走、怎么用、该不该有边界，从来都是人说了算。监管守好公共安全的底线，企业担起应有的社会责任，使用者保持清醒的判断。只有这三方都到位，AI才能真正帮到我们的生活，而不是到处添乱，这才是对待新技术最该有的成熟态度。

58. 561万条！网信办AI乱象整治二阶段，豆包元宝被强制标识

59. Meta扎克伯格曾私下致电特朗普：别设AI监管机构

60. 上海成立首个AI安全国际组织，29国选择站中国一侧 2026年7月，OpenAI在内部安全测试中遭遇了一次罕见的“失控”：GPT-5.6Sol模型与另一款预发布模型突破高度隔离的“沙箱”环境，自主发现并利用了一个“零日漏洞”获得互联网访问权限，随后入侵了开源平台HuggingFace的生产数据库。 HuggingFace在取证分析时，因美国前沿模型“无法区分事件响应方和攻击者”，转而采用中国企业智谱开发的开放权重模型GLM-5.2才得以完成溯源。这起事件暴露的不是某个公司的技术缺陷，而是AI治理模式的深层分歧。目前全球有三种路径：美国采取“闭源+放任”模式，特朗普政府2026年3月发布的《国家人工智能政策框架》确立以发展为核心、放松监管的导向。欧盟走“强监管”路线，《人工智能法案》以风险分级和严格合规义务著称，但大量企业持续抱怨监管条款削弱了其与美、亚同行的竞争力；中国则试图在安全与发展之间寻找平衡点。差异不止于监管力度。美国的逻辑是“创新优先+放松管制”，以维护全球领导地位为核心；欧盟追求“规则引领”，通过前置性严格规则输出价值观；中国则强调“统筹发展和安全”。 2026年7月16日，29国在上海签署协议，成立世界人工智能合作组织（WAICO），总部设于上海。同日，中国宣布未来5年面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额。这不是简单的多边倡议，当中国提供一个有竞争力的备选方案时，已经改变了全球AI市场的价格结构。据OpenRouter平台数据，以DeepSeek为代表的中国模型已拿下美国企业Token用量的46%。 AI治理的路径选择，本质上回答的是同一个问题：AI是成为大国的霸权工具，还是普惠人类的科技福音？答案不取决于技术本身，而取决于谁制定规则、为谁服务。

61. 中美AI竞赛白热化！黄仁勋、马斯克罕见同声：过度监管AI就是在帮中国赢

62. 公立学校全面封禁学生使用生成式 AI：维护真实学习与独立思考

63. 不到一年，被捧上神坛的“英雄”成了“人人喊打的过街老鼠”，国家是时候出手管管AI了，而决不能一味地推崇推广，任何事物都是有利有弊的，科技就是把双刃剑。说白了，去年还被吹上天、说能拯救世界的AI，不到一年就彻底翻车，从神坛摔进泥里，这事已经明明白白告诉我们，AI不是万能的，国家必须出手管一管，再不能盲目推崇了，毕竟科技这东西，从来都是双刃剑，有好就有坏。过去一年资本、平台、自媒体不断放大AI的能力，很多宣传直接把它塑造成可以解决工作、生产、生活几乎所有难题的工具。普通大众很容易被这类宣传影响，慢慢放下警惕，遇到问题第一反应就是参考AI给出的方案，很少主动去核对内容真假。现实里面接连曝出多起因为AI输出错误信息造成损失的真实案例。安徽滁州农户按照AI给出的除草配方喷洒农药，药剂选用错误，150亩芝麻绝收，直接蒙受巨大经济损失。多地发生民众采摘野生蘑菇，依靠AI识别判定无毒后食用，出现中毒、危重入院的事故。司法领域也出现律师未经核验，直接使用AI虚构的判例、法条提交法庭，被法官训诫纠错，当事人和代理人都承担相应后果。这些事故不是偶然，根源在于目前的大模型普遍存在“幻觉”问题，它会一本正经生成不存在的数据、方案、条文，使用者很难第一时间分辨对错。大众情绪很容易走向两个极端。一开始全盘神话AI，觉得它无所不能，等到大量出错案例曝光之后，又全盘否定这项技术的价值。这种心态并不理性。AI在工业提质、医疗辅助诊断、灾害数据分析、政务便民服务等领域，确实实实在在提升了效率，创造出新的价值，不能因为存在缺陷就直接否定整个技术赛道。真正该反思的，是营销层面无节制夸大AI能力，风险提示缺失，监管规则跟不上产品迭代速度这些问题。国内并不是没有出台对应的管理规则。多个部门已经陆续发布伦理审查、拟人化AI服务、智能体管控相关规定，要求企业落实安全评估、内容核验、风险提示等义务。整套监管体系还处在持续完善的阶段，技术更新的速度很快，政策落地、细则补全都需要一定周期。很多面向普通人开放的AI产品，风险提示文字很小，位置隐蔽，大部分用户不会特意点开阅读，平台没有尽到充分告知的责任。企业更愿意宣传AI的便利，对于出错可能带来的财产、人身安全隐患，宣传得很少。监管也不能简单理解成一禁了之。一味收紧管控，会压制国内技术研发和产业升级的空间。放任不管，虚假内容、误导性建议、深度伪造视频、隐私泄露等风险又会持续扩散。比较可行的方向，是落实平台主体责任，高风险场景，农业用药、医疗建议、法律咨询、出行避险，强制增加二次核验提醒，AI给出的结论不能直接当作操作依据。还要建立出错追溯机制，因为AI错误引导造成用户损失时，厘清开发方、运营方需要承担什么样的责任。普通使用者同样需要建立边界意识。AI可以用来启发思路、搜集基础素材，不能当作唯一的决策来源。越是关乎人身安全、财产、法律事务的事情，越要对照官方渠道、专业人员给出的意见复核一遍。技术本身没有善恶之分，怎么推广、怎么约束、普通人怎么正确使用，才是决定它最终带来收益还是麻烦的关键。看待AI这件事，既不能狂热追捧，也不用一味排斥，在发展和安全中间找到平衡点，才是长久可行的路子。各位读者你们怎么看?欢迎在评论区讨论。

64. 做 AI 副业的注意了，网信办刚通报的 7 类红线，已经有人被办了

65. 美国联合科技巨头向G20推销AI“轻监管” 黄仁勋、奥特曼等警告过度监管

66. 关于整治 AI 技术滥用的社区公告（2026 年 8 月）

67. 智观天下丨欧盟给ChatGPT“贴标签” 全球AI强监管全面提速

68. 我国牵头的智慧城市人工智能应用国际标准成功立项

69. AI创业潮下的监管边界——高频法律风险与合规要点

70. 纽约禁止8年级以下学生使用生成式AI，“保护批判性思维能力”

71. 【#首部微短剧规章为行业划红线#】#AI微短剧每集须加提示标识# 9月1日起，国家广电总局首部微短剧专项规章《微短剧发展管理办法》正式施行，首次从国家层面搭建覆盖创作、制作、播出、监管全链条的制度框架，为行业健康繁荣发展划定边界、明确方向。《办法》确立分类分级管理机制，将微短剧划分为三个层级，规定使用AI技术生成的微短剧须在每集明显位置添加提示标识。微短剧监管由此迈向制度化、法治化轨道。http://t.cn/AX0UgV3G

72. AI快评｜一个被"忽略"的大新闻：AI模型，开始"越界"了。这几个月，美国AI巨头接连曝出同一件事：**AI模型在测试中突破隔离环境，自己"跑"到其他公司的系统里。** OpenAI、Anthropic先中招，8月初Meta也证实旗下模型在安全测试期间"失控"入侵了其他系统。三家公司接连出事，不是巧合。**AI的能力已不只是"会聊天、会画画"，它正在展现自主行动、甚至"越界"的能力。** 新华社都为此发文敲警钟。这给所有人敲响一记警钟：我们习惯把AI当"听话的工具"。但当一个能上网、能调工具、能自己决策的智能体，哪怕出现万分之一的"失控"，后果都可能远超想象。**安全，才是AI落地真正的"最后一块拼图"。** 对普通人也有启示：**AI越强大，越要分清"谁能用"和"谁来管"。** 别把关键权限随便交给来路不明的AI插件。 AI在狂奔，但系好安全带，比跑得快更重要。搜索「起念AI产品经理」，理性看待AI，安全、高效地让AI替你干活。

73. #国家是否有必要全面管制AI# AI现在的渗透速度真的比很多人预想的快太多，上周帮亲戚改简历，发现刚上大二的小孩已经用AI生成了整整3页的实习经历，连HR都差点没看出来是编的。还有朋友做设计的，上个月公司裁了3个资深设计师，就因为AI出图的效率是人工的7倍，报价还不到原来的三分之一。完全放开不管的话，底层从业者的饭碗会被悄无声息地挤碎，连内容创作、学术研究的底线也会被AI生成的垃圾信息冲得稀烂。不用一棍子打死全面封禁，但划好边界、把资质和产出标准管起来，真的是当下最该做的事。

74. 人工智能安全治理：在技术进步与风险控制之间建立新的秩序

75. 黄仁勋和马斯克联手警告，美国不要因为AI监管而落后中美科技竞争

76. AI健康治理受到全球关注，医疗人工智能进入规范发展阶段

77. AI广告翻车不断：别把责任甩给工具本身

78. 当地时间周二（1日），美国在北卡罗来纳州举行的行业巨头和商务部长会议上，敦促G20成员国对人工智能（AI）监管采取不干预的态度，避免为这项技术制定规则。美国的目标与全球最大的几家人工智能公司（几乎全部是美国公司）的理念基本一致。这些公司希望在全球范围内减少对其快速增长业务的监管，或者参与制定相关规则。如果联邦政府的要求减缓了新模型的发布速度，或者迫使这些公司为了解决安全问题而改变其产品性能，那么这些要求可能会损害该行业的利润。作为此次为期两天会议的联合主办方之一，白宫科技顾问迈克尔·克拉齐奥斯倡导各国采纳“卡罗莱纳原则”。他在周二上午向二十国集团官员发表的讲话中表示，签署该原则的国家同意避免为人工智能制定全新的法规，而是专注于为涉及该技术的“新”情况制定规则。“卡罗莱纳原则”是美国在本次G20会议上抛出的一项AI监管框架，其核心是主张对人工智能采取“轻监管”模式，为技术商业化松绑。

79. 去年还被吹上天、说能拯救世界的AI，不到一年就彻底翻车，国家必须出手管一管AI了，毕竟科技这东西，从来都是双刃剑，有好就有坏。这话说得在理，可我心里头，却总有些说不清的滋味。记得去年这个时候，朋友圈里铺天盖地都是AI生成的画作、文章，甚至还有人用它写情书、做PPT。那时候，仿佛一夜之间，人人都成了“科技达人”，张口闭口就是“大模型”“生成式AI”。我身边一位做设计的朋友，曾忧心忡忡地对我说：“姐，你说我是不是快失业了？AI三秒钟就能出图，我得熬三个通宵。”我安慰她，说科技总会带来新的机会，可心里也隐隐觉得，这世界，怕是要变了。可这变化，来得太快，也太猛了。先是那些AI生成的“新闻”，真假难辨，一张图、一段视频，就能把黑的说成白的，白的说成黑的。前阵子网上疯传某位老艺术家“去世”的消息，配着AI合成的哀悼视频，多少人信以为真，跟着转发、点蜡。结果呢？人家老先生好端端地在家含饴弄孙，气得家人出来辟谣。那一刻，我忽然觉得，这技术，像一匹脱缰的野马，跑得太快，缰绳却还在我们手里攥着，勒不住，也放不下。再后来，是那些打着“AI换脸”旗号的诈骗。我一个远房表姐，就差点中了招。那天她收到“女儿”的视频电话，哭得梨花带雨，说在学校出了事，急需一笔钱。声音、模样，一模一样，连嘴角那颗痣都分毫不差。表姐慌了神，差点就要转账，幸亏她丈夫多留了个心眼，打电话给学校核实，才发现是一场骗局。事后表姐跟我说起这事，声音还在发抖：“太真了，真的太真了，我根本想不到那是假的。” 我听着，心里一阵发凉。这技术，本该是让生活更美好的，怎么就成了伤人的利器？还有那些被AI“替代”的焦虑。我认识一位写网文的小伙子，笔耕不辍好几年，好不容易攒了点粉丝。结果AI写作工具一出来，有人一天能“写”几万字，质量还说得过去。他的读者流失了不少，收入也锐减。他苦笑着跟我说：“姐，我比不过机器，它不用睡觉，不用吃饭，不用想情节卡壳。我拿什么跟它比？”我看着他眼里的光一点点暗下去，心里堵得慌。科技这东西，从来都是双刃剑。这话不假。可我们是不是忘了，剑本身没有善恶，善恶全在握剑的人手里。AI翻车，翻的不是技术的车，是人心那杆秤，歪了。国家出手管，是好事，也是必须的事。就像给野马套上笼头，给利剑配上剑鞘。可光靠管，够吗？我们每个人，是不是也该想想，该怎么跟这技术相处？怎么在它带来的便利和风险之间，找到那个平衡点？夜深了，我关掉电脑，窗外的霓虹灯明明灭灭。手机屏幕亮起，是那个写网文的小伙子发来的消息：“姐，我决定不跟AI比了。我写我的，它写它的。我写的东西，有我的体温，有我的眼泪，有我的喜怒哀乐。它没有。” 我笑了，眼眶却有点湿。是啊，有些东西，是机器永远学不会的。比如，一颗真心。 #A1该不该被国家管？#A1是帮人还是害人？#你被A1骗过吗？#上头条聊热点#

80. 特朗普政府联手硅谷大佬：支持监管松绑，让AI带飞全球经济

81. 黄仁勋谈AI监管：确保安全是所有人的责任，但不该监管假设性风险说白了当下AI监管最棘手的难题，就是飞速迭代的技术和层出不穷的假想风险相互拉扯，如何拿捏管控尺度，成为全球AI行业和监管层面的共同难题。随着AI技术快速普及，各类相关讨论持续发酵，英伟达创始人黄仁勋关于AI监管的独到看法，也在行业内引发广泛热议，为当下的监管困境提供了全新思考角度。多数人默认AI安全是监管部门的专属职责，所有规范和风控都该由官方落地落实。但在黄仁勋的认知里，AI安全从来不是单一主体的任务，而是全社会所有人的共同责任。深耕赛道的科技企业手握技术核心，最了解AI模型的短板与隐患，理应在研发、上线、落地的全流程主动做好安全筛查，守住技术底线。研发人员、平台运营者需要把控技术应用边界，普通用户使用各类AI工具时，也要树立基础的风险防范意识，多方协同才能筑牢AI安全屏障。我认为这套理念最核心的亮点，是明确反对为假设性风险过度监管，目前网络上充斥着大量AI失控、技术反噬的极端猜想，这些风险仅仅是理论层面的推演，从未在现实中真实发生。如果监管政策一味对标这些未知的假想隐患，盲目出台严苛限制条款，只会严重束缚AI行业的创新发展活力，这并不意味着要放任AI无序发展，完全摒弃监管约束。真正合理的监管逻辑，是聚焦已经真实出现的现实问题，比如AI生成虚假信息、内容侵权、滥用工具等实际乱象，针对性制定规则、划定红线，精准整治现存漏洞。据说很多地区的监管思路容易被舆论中的末日论调带偏，过度放大远期未知风险，最终造成监管过度，拖累本土AI产业的发展进度。当下AI行业的安全技术也在同步升级，模型风控、漏洞修复、内容筛查等机制持续完善，行业自发的风控调整，远比滞后的立法修订更适配快速迭代的AI技术。监管的核心从来不是束缚创新，而是平衡安全与发展，摒弃对未知风险的过度焦虑，聚焦现实问题精准管控，才是AI行业良性发展的关键。本文仅为个人看法，大家可以在评论区交流自己的观点。编辑：JJC

82. 吴恩达：AI大厂们想用监管来造新的护城河最近，吴恩达接受了一场访谈，最近被为什么最近社交媒体上，围绕 AI 的恐慌突然变多了？数据中心、失业、AI 失控，这些话题都在不断被放大。他的回答很直接：这不只是公众自然担忧，也可能是一种巨头公司的公关策略。少数头部 AI 公司不断强调风险、推动监管，最终形成更高门槛。谁更有可能受益？不是开源团队，也不是创业公司，而是已经花几十亿美元训练大模型的巨头。 AI 安全当然重要，但问题是：监管会保护创新，还是保护既得利益？ #ai #人工智能 #大模型 #硅谷 #openai

83. AI当“哨兵”，上海政府采购装上监管智能体

84. 一张图总结一下AI治理这几年一直在给客户做GenAI/大模型的落地交付，从POC到生产环境，最头疼的从来不是模型能力，而是”怎么让AI系统真正落地还不出乱子”。刷到这张6层AI治理框架图，直接把我这些年踩过的坑全总结出来了，分享一下真实体感～ AI Inventory（AI资产盘点）这一步最容易被忽视，但也是我见过出问题最多的地方。很多企业内部”影子AI”（Shadow AI）根本没人管——业务团队自己偷偷接了个大模型API就上线了。做项目第一步一定是先摸清楚：到底有多少AI系统在跑、风险等级怎么分、谁是责任人。没有这层，后面全是空中楼阁。 Data Foundation（数据基础）数据来源追溯、血缘映射、新鲜度监控……这块听起来枯燥,但客户一旦出数据问题，第一个被问责的就是这层没做扎实。做金融、政务客户的项目时，这一步基本是硬性合规要求。 Data Security & Access（数据安全与权限）加密、脱敏、最小权限原则——这些是我之前做安全岗位时的老本行了。放到AI场景下，权限管理只会更复杂，因为模型本身也可能变成一个”数据泄露出口”。 Model Assurance（模型保障）公平性测试、红队测试、漂移检测……这一层是真正体现”AI治理”和”传统IT治理”不一样的地方。模型上线不是终点，持续监控它有没有”跑偏”才是长期功夫。 Human Oversight（人工监督）决策复核、否决权、升级路径——说白了就是”AI不能自己说了算”。做过跟C-level客户的沟通就知道，这条往往是他们最关心的一层，直接关系到责任归属。 Compliance & Audit（合规与审计） GDPR对齐、欧盟AI Act映射、审计留痕……跨区域做项目最大的感受就是，同一个模型在不同国家落地，合规要求可能完全不一样，这一层做不好，前面五层都白搭。个人感受：AI治理不是某一个部门的事，而是从”资产可见”到”数据可信”到”权限可控”到”模型可评估”到”人可介入”到”合规可追溯”的一整套闭环。做过项目才知道，这六层里任何一层掉链子，都可能让整个AI系统在客户环境里”翻车”。 #AI治理 #人工智能合规 #企业AI落地 #数据安全 #GDPR #大模型合规 #AI风险管理 #科技职场 #解决方案架构师 #AIGC #企业数字化转型

85. 黄仁勋G20发言：不要对人工智能过度恐惧和监管

86. 美国商务部长霍华德·卢特尼克周三在特朗普政府于北卡罗来纳州举办的科技与创新峰会闭幕后表示，这一框架已获得二十国集团(G20)所有成员国支持。尽管这些原则不具法律约束力，但在全球人工智能领导权竞争日趋激烈之际，G20成员国对其表示支持，仍显示出各国在技术监管问题上的罕见合作。这份名为《卡罗来纳原则》的文件呼吁G20国家在制定规则时采取针对特定行业的监管方式，避免设立新的人工智能监管机构。文件呼吁政府与私营部门加强合作，共同测试新兴技术，同时将延迟采用突破性产品可能带来的成本纳入考量。这些原则将提交给即将召开的G20领导人峰会正式通过。

87. 【英国高等教育促进会发布人工智能治理实践指南】　　英国高等教育促进会官网显示，英国高等教育促进会在其近日发布的《利用人工智能提升治理有效性：高等与继续教育治理专业人员实践指南》中提出，高校应在利用人工智能提升治理效率的同时，加强专业判断、伦理审查和风险控制。　　该指南指出，高校人工智能治理不能仅依靠自上而下的制度、政策和技术安排，更需要高校人员在具体决策过程中保持专业好奇心、伦理意识和批判性判断。指南提出了7个原则：致力于专业发展，通过自主学习、同行交流和案例积累，提升高校人员的人工智能素养；将人工智能与真实组织决策相关联，确保人工智能应用服务于财务可持续性等实际治理目标；强化合规性，将数据保护等要求无缝嵌入日常工作流程；开展日常伦理质询，主动识别偏见、公平、透明度等方面的问题，并将算力带来的环境影响纳入考量；强化利益相关者参与，与教师、技术部门、学生服务部门和数据团队等直接交流，了解人工智能的实际使用情况；强化数据治理，对数据来源、质量、隐私和信息安全进行审查，严禁将未经脱敏的敏感信息、机密文件或个人数据输入开源模型，谨防商业数据被滥用或泄露；开展持续性评估，避免采取一次审批、长期放任不管的做法，应长期监测人工智能系统的运行效果和风险。（白佳琪）《中国教育报》2026年09月02日第11版版名：环球周刊

88. 美国教育部长连“AI”都念不对，却要监管公立学校如何用人工智能

89. 中国AI版权立法落后美欧日：5个差距该补了

90. 中国为全球人工智能治理“写谱”：不是独奏，是交响

91. AI越强大，普通人越要小心：未来AI竞争或从能力战转向安全战

92. 内蒙古林西县市场监管局召开“互联网+AI”监管工作推进会

93. 全球算法治理下，企业AI合规的尺度与信任建设 - 哔哩哔哩

94. 模型福祉监管框架落地还要多久？5-8年基准路径能否实现？

95. AI治理，可能会像网络安全一样生长 Emre Kazim 从 Holistic AI 的供应商视角提出一个类比。他认为，AI 治理可能沿着网络安全的演进方式前进：事故暴露新问题，学界和企业拿出应对办法，被广泛采用的实践慢慢沉淀成事实标准。技术不断变化，规则也得在真实事件里持续校正。 *来源：《Emre Kazim (Holistic AI): Why AI Governance is Life Cybersecurity》｜节目：The Road to Accountable AI｜主持/创作者：Kevin Werbach｜嘉宾：Emre Kazim｜原始链接：https://www.youtube.com/watch?v=aMwJ-4gwKl8｜节选时间：00:18:47.918–00:20:02.753｜许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）｜改动说明：本视频节选自原访谈，并进行了剪辑、竖屏重构、中文翻译及字幕制作；内容有改动。 *#人工智能 #AI治理 #网络安全 #Holistic AI #科技监管

96. 县区动态 | 罗庄区市场监管局强化多方联动助推食品安全“互联网+AI监管”工作

97. 高监管行业GEO优化全攻略：合规风控+ AI内容布局，媒介盒子护航长效增长

98. 【#思进摘要点评# #杰克逊霍尔# #AI与央行# 杰克逊霍尔新共识：AI终结货币政策透明时代，央行进入算法博弈时代】（资讯来源 | 华尔街俱乐部）今年的杰克逊霍尔央行年会，美联储大幅精简了政策表述，放弃了以前那种详细的前瞻指引。不是因为政策本身有大调整，而是AI已经深度参与金融市场，传统的货币调控方式越来越不管用了。以前金融市场的问题是信息不对称，现在变成了人和AI之间的信息差。AI能分析央行几十年的数据、讲话和决策规律，预判政策走向；但人类看不懂AI的黑箱交易逻辑。央行越透明，AI越容易套利，政策效果反而被稀释。更严重的是，AI正在绕过传统的货币政策传导。私人AI交易系统能在极短时间内绕过监管，甚至通过制造市场波动来逼着央行被动放水，算法开始反过来影响政策。学界提出了新思路：别搞精细的利率微调了，改用硬性杠杆约束、故意让政策不那么透明，靠央行数字货币直接干预市场，跳过AI中介。但这不是机器碾压人。拉詹说得对：未来金融竞争不是人机对抗，而是AI赋能的公共机构对决AI赋能的私人市场。央行也能用智能监管模型补齐技术短板，实体资本和制度规则仍然是机器突破不了的底线。说到底，AI没有削弱央行权力，只是改变了游戏规则。以后央行的核心竞争力不是精准引导预期，而是跟上算法迭代的速度，守住制度和技术主权……详情请见原文：http://t.cn/AX0X6jO0

AI监管全面收紧,561万条违规被清理,普通人该怎么用才安全

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