作者：李英男

　　当前，我们正站在“十五五”规划开局的历史节点上。2025年12月举行的中央经济工作会议强调，以科技创新引领现代化产业体系建设，明确“深化拓展‘人工智能+’”。这一顶层设计为数字经济时代的诸多关键领域指明了方向，特别是在数据要素与人工智能技术深度融合、塑造国家竞争新优势的当下，如何平衡好发展与安全、创新与规范，成为必须回答的时代课题。同时，《网络安全法》修订完成并将于2026年1月1日正式施行，其中新增的关于人工智能发展与治理的专门条款，标志着国家从基础性法律层面明确了“安全与发展并重、效率与公平兼顾、创新与规范协同”的治理理念。这为我们深入理解并切实推进数据安全与人工智能健康协调发展，提供了根本遵循和行动指南。

　　筑牢安全基石：数据安全是人工智能健康发展的先决条件与信任底座

　　人工智能的“智能”源于对海量数据的学习与迭代，数据的质量、真实性与安全性，直接决定了人工智能系统的可靠性与公信力。因此，数据安全绝非发展的束缚，而是其行稳致远的压舱石。

　　数据安全为人工智能模型提供了稳定的训练环境。人工智能，尤其是大模型，其性能高度依赖于训练数据的规模与质量。数据投毒、恶意篡改或大规模虚假信息的注入，会直接污染模型，导致其输出结果失真甚至产生危害。在医疗诊断、自动驾驶等高风险领域，此类风险可能直接危及生命财产与社会安全。因此，构建从数据采集、标注、存储到使用全流程的安全防护体系，是确保人工智能“学得好”“用得对”的基础前提。

　　数据安全是构建社会信任与推动广泛应用的伦理基石。人工智能的“黑箱”特性，使其决策过程往往缺乏透明度。倘若数据来源不清、使用不当，极易固化甚至放大社会既有偏见，引发算法歧视、隐私侵犯等伦理问题，最终侵蚀公众信任。保障数据安全，意味着在技术开发之初就嵌入公平、透明、可问责的价值理念，确保数据的合法合规使用。这不仅是对个体权利的保护，更是人工智能技术赢得社会广泛接纳、实现规模化赋能应用的信任前提。

　　为此，法律法规已为夯实这一基石提供了明确框架。新修订的《网络安全法》不仅新增了人工智能治理条款，更明确要求推进训练数据资源等基础设施建设，并完善伦理规范与安全监管。同时，国家数据局将“加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场”列为核心任务，旨在通过制度化的市场环境，促进数据要素在安全可控的前提下高效流动，从源头上为人工智能提供高质量、“可信赖”的“数据燃料”。

　　激活创新引擎：人工智能技术是提升数据安全保障能力的前沿利器

　　安全与发展的辩证关系在于，二者相辅相成、动态平衡。在筑牢数据安全防线的同时，我们必须认识到，人工智能技术本身正是应对日益复杂网络安全威胁、实现主动防御和智能治理的革命性工具。

　　人工智能促进了数据安全治理中程序与实效的统一。面对传统监管中执法滞后与标准模糊的挑战，人工智能技术能将《网络安全法》等法规中原则性的安全义务，转化为可自动化执行、全天候运行的监测与响应机制。通过实时分析数据，人工智能系统可自动识别异常与违规，推动安全防护从事后追责转向事前预防与事中干预。这实质是将法律对“安全保障义务”的抽象要求，通过技术手段客观、持续地落实，提升了法律执行的精准度与实效性。

　　人工智能为破解安全事件中的举证与归责难题提供了技术方案。在数据泄露等纠纷中，因果证明与责任认定往往复杂。人工智能驱动的全链路审计技术，能够不可篡改地记录数据生命周期的完整操作日志与决策痕迹，形成符合证据规则的“数据足迹”，为司法部门清晰还原事实、界定责任性质（技术缺陷、管理疏失或外部攻击）提供了可靠依据。此外，基于智能合约的治理模型可将权责规则代码化，在预设违规条件触发时自动记录，为厘清多方共同处理者的责任份额提供了客观基准。

　　人工智能助力构建回应型与精准化的数据安全法治体系。面对深度伪造等快速迭代的新风险，立法与监管常显滞后。人工智能驱动的动态风险感知平台，能及时预警新型攻击模式与法律漏洞，为立法和监管机构启动快速响应、制定针对性规则提供数据驱动的决策支持，增强法律体系的“敏捷性”。同时，基于人工智能的风险评估模型可对数据处理者进行差异化画像，促使监管资源从“平均发力”转向对高风险领域与行为的“精准聚焦”，实现包容审慎与严守底线的平衡，这与数据分类分级管理的政策思路高度契合。

　　凝聚协同合力：构建贯穿全链条的治理体系是协调发展的制度保障

　　促进数据安全与人工智能协调发展，是一项涉及技术、法律、市场、伦理的复杂系统工程，任何单一主体的努力都难以胜任。必须构建政府、企业、科研机构、行业组织和社会公众共同参与、有机协同的治理格局。

　　完善法律规则体系，筑牢治理的法治根基。新修订的《网络安全法》为人工智能治理奠定了基础性法律框架。在此基础上，需加快与《数据安全法》《个人信息保护法》的协同配套与细则落地，形成覆盖数据全生命周期和人工智能研发、部署、应用全流程的监管制度网络。同时，应积极参与并主导人工智能与数据安全领域的国际标准制定，将我国在实践中的有效治理方案转化为国际规则，提升在全球数字治理中的话语权与影响力。

　　优化制度机制设计，激发安全与发展的内生平衡。在法治框架下，需构建激励相容、风险共担的制度安排。通过财税激励、安全认证、政府采购倾斜等措施，引导企业将安全治理转化为市场竞争优势。同时，探索建立数据安全保险、产业风险基金等市场化缓冲机制，形成“预防-控制-化解”相结合的制度闭环，系统性地调和安全与发展的内在张力。

　　夯实多元主体责任，塑造敏捷协同的共治生态。企业必须将安全与伦理深度融入技术研发与产品运营全过程，实现从“被动合规”到“主动治理”的转变。行业组织应推动形成自律规范与技术标准，促进行为协同。学术界需加强前沿风险测评与伦理研究，提供理论工具。用户与社会公众通过监督反馈参与治理，形成持续的外部约束。面对技术的动态性，政府部门应建立跨领域协同监管机制，并探索“监管沙盒”等包容审慎工具，通过制度化的信息共享与能力共建，最终形成一个既能动态防控风险，又能持续释放创新活力的治理生态系统。

　　（作者系中国安全生产科学研究院助理研究员）