风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。
技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程,综合运用技术管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。
开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。
基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。
安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险隐患。
技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性的措施。
综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府部门、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。
安全开发应用指引方面。明确模型法研发者、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。
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