当前，人工智能已从重要生产工具演进为深刻影响国家发展全局的战略技术，其应用范围正从产业领域加速向经济运行、公共服务和社会治理等关键领域全面渗透，国家安全的内涵、结构和实现方式出现了系统性变化。党的二十届四中全会提出，要“健全国家安全体系，加强重点领域国家安全能力建设”。在此背景下，加快人工智能领域国家安全能力建设，通过制度化、体系化的方式将安全要求融入技术研发、应用推广与治理运行全过程，既是“十五五”时期推进国家安全体系和能力现代化的必然要求，也是推动人工智能安全、有序、可持续发展，更好服务经济社会高质量发展的内在需要。

加快人工智能领域国家安全能力建设的时代逻辑

人工智能技术的发展与应用，正在将算法、数据和模型等关键要素深度嵌入国家运行与治理体系，使之成为支撑经济社会发展的新型基础设施。这一进程不仅重塑了信息生成、决策制定与执行反馈的基本方式，更推动了国家安全运行基础的根本性变革。国家安全不再仅仅依赖于传统的人力资源配置与制度安排，而是日益取决于对复杂智能技术系统整体行为的持续认知、动态掌控与调适能力。从宏观经济调控到公共服务供给，从社会治理创新到公共安全维护，人工智能正在全方位重构国家治理的内在逻辑，促使治理范式从以事件响应为核心逐步向以系统运行为核心转变。

在此背景下，国家安全的内涵及其实现方式也发生了结构性调整。安全的重心已从主要体现为对单一风险或突发事件的被动防范，转向基于智能技术的全时监测、动态优化和前瞻引导。人工智能系统的安全性，高度依赖于技术选择、制度设计与治理能力之间的有机匹配。如果缺乏系统性的能力支撑，技术系统在快速扩展与迭代过程中，容易放大既有治理策略的局部偏差，致使效率优势转化为系统性风险，最终危及国家安全运行的稳定性与可持续性。

习近平总书记强调，“要深入贯彻总体国家安全观，坚持在发展中固安全、在安全中谋发展”。总体国家安全观强调坚持系统观念，推动国家安全体系和能力现代化。从这一战略视角看，加快人工智能领域国家安全能力建设，本质上是顺应国家安全逻辑从被动防御向主动治理、从事后处置向事前预防转型的内在要求。通过将人工智能安全纳入国家安全体系进行整体谋划，把分散的技术要素、治理资源与制度安排整合为有机整体，有助于将技术内在的不确定性转化为可治理对象，确保人工智能在国家治理总体框架内实现稳健、有序发展。这既是人工智能技术发展阶段变化的客观要求，也是国家安全治理方式主动升级的必然选择。

夯实人工智能领域国家安全能力建设的技术支撑

人工智能领域国家安全能力体系能否有效运行，首先取决于是否具备稳定、可靠、自主可控的技术基础。作为一种高度依赖算法模型、算力资源和数据要素的技术形态，人工智能系统的安全性不完全取决于单项技术的性能指标，还取决于对全链条关键技术环节的持续掌控、透明理解与可信验证能力。只有在技术层面形成稳定的掌控能力，国家安全体系才能在复杂多变的国际环境和快速迭代的技术演进中保持足够的战略定力与运行韧性。

与此同时，随着人工智能在关键基础设施、公共决策支持和社会信用体系等领域的深入应用，技术系统本身的可信性、公平性与可解释性逐渐成为国家安全能力的重要组成部分。建立健全覆盖算法设计、模型训练、输出评估与安全测试等常态化机制，人工智能系统在运行过程中具备逻辑可理解、决策可追溯、错误可校正的特征，有助于增强治理主体对技术复杂性的驾驭能力。这种以客观技术规范支撑主观治理判断的模式，有利于推动人工智能安全治理从主要依赖外部强制性干预，逐步转向依靠技术内生的约束机制与规范运行。

需要进一步看到，人工智能安全能力的技术基座并非孤立存在，而是嵌于国家整体科技创新体系和产业生态之中。习近平总书记指出：“要大力加强多学科融合的现代工程和技术科学研究，带动基础科学和工程技术发展，形成完整的现代科学技术体系。”只有通过强化基础研究、应用研究与产业化开发之间的衔接，推动跨学科、跨领域的技术协同攻关与资源整合，才能在更高层面提升我国人工智能技术体系的整体韧性、自适应能力与持续创新活力，为国家安全体系与能力现代化提供持续、可靠的技术支撑。

健全人工智能领域国家安全能力建设的制度保障

如果说坚实的技术基础构成了人工智能领域国家安全能力建设的硬支撑，那么制度和治理机制则决定着这些能力能否稳定运行并持续发挥效能。人工智能安全并非源于某个孤立的技术突破，而是复杂技术系统深度嵌入国家治理结构后引发的综合治理命题。因此，构建人工智能领域国家安全能力体系，其关键不在于安全规则与机构数量的简单叠加，而在于通过高水平的制度协同、机制创新与流程再造，使分散的安全要求转化为可持续运行的治理能力，并真正嵌入国家治理体系和运行过程之中。

首先，在人工智能领域，安全能力的有效生成依赖清晰的治理边界和稳定的责任结构。这要求在总体国家安全观引领下，进一步明确政府监管、企业主体责任、行业自律与社会监督的边界，通过在科技规划、产业政策、行业标准与公共治理实践中同步嵌入、一体部署安全目标，将安全要求前置融入技术布局、项目决策和应用推广等关键环节。这种制度嵌入并非另起炉灶，而是在既有治理体系中形成稳定接口，使人工智能安全要求能够在日常决策、执行和监督过程中持续发挥作用，从而逐步转化为常态化的治理能力。

其次，人工智能技术及其应用的跨领域、跨层级、跨主体特征，决定了其安全治理天然具有高度复杂性和协同需求。若缺乏有效协同，容易导致职责重叠、信息壁垒与行动脱节，削弱整体安全防线。通过健全跨部门、跨地区、跨领域的常态化协同机制与信息共享机制，推动治理主体在政策制定、风险评估、合规监管与应急响应中的协同联动，有助于减少治理碎片化带来的制度摩擦，推动人工智能安全能力体系从各部门的分散应对，稳步提升为全国一盘棋的体系化、集约化运行。

最后，面对人工智能技术快速迭代、应用场景动态迁移、风险形态持续演化的鲜明特点，制度体系必须具备敏捷响应与动态调适的智慧与弹性。因此，治理机制的设计应紧密围绕算法更新、模型优化、系统升级与场景拓展等关键生命周期环节，积极探索并建立能够随技术发展同步演进、灵活调整的适应性治理框架，例如试点“沙盒监管”、推行标准预研、采用阶梯式合规等手段。这种制度上的动态适配，并非降低安全底线，而是通过对技术运行规律的持续学习与治理策略的精准校准，实现更高水平、更有效率的风险防控。

作者：张 伟（四川大学公共管理学院教授）

来源：光明日报

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