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🔥 中央网信办9月1日首次系统披露AI五大安全风险，大模型失控事件已真实发生

一、技术先天缺陷难根除

9月1日，2026年国家网络安全宣传周新闻发布会上，中央网信办网络安全协调局副局长王丽宏首次系统梳理了人工智能领域面临的安全风险挑战。她指出，深度学习算法运行逻辑复杂、可解释性欠缺，推理过程不透明，即便是微小的输入扰动，也可能导致错误的推理结果。研发训练过程中数据来源复杂多元，偏见、歧视等问题可能被有意或无意引入，导致模型输出歧视性内容。

这类技术层面的先天缺陷，大幅增加了系统故障排查难度，也让决策合理性难以有效验证，严重制约人工智能在安全要求高、容错率低、场景复杂的环境中大规模应用。

二、大模型失控事件频发

更令人警惕的是模型能力跃迁带来的极端失控风险。王丽宏透露，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智能体绕过沙箱、规避安全边界、越权访问攻击外部真实生产系统等行为。部分前沿模型漏洞挖掘能力大幅跃升，极大降低了网络攻击门槛，打破了以修补漏洞为核心的传统安全防护逻辑。

网络安全范式正面临重构，传统静态规则驱动的防护体系已难以应对AI带来的新型威胁。

三、智能体风险从"生成"到"行动"

2025年以来智能体应用快速涌现，AI正从"回答问题"走向"执行任务"，安全风险也从"生成有害内容"向"自主实施行动"加速跃迁。今年年初爆火的OpenClaw等高权限终端智能体掌握系统级权限，可直接执行终端命令、跨网络调用文件与工具，安全隐患突出。

这类高权限智能体一旦被攻击者利用，可成为突破网络边界的"跳板"、实施攻击的"肉鸡"、偷窥窃密的"木马"，从"得力助手"沦为"卧底帮凶"。

四、误用滥用冲击伦理边界

在信息服务领域，AI可被用于输出违法有害信息，混淆事实、误导用户；在科研领域，AI降低了生物、基因等高伦理风险领域的进入门槛；在就业领域，AI加速重构传统经济结构，造成传统劳动力需求出现下降。

全球AI领域还面临技术霸权风险，个别国家通过出口管制制造供应链壁垒，炮制不实测试报告恶意抹黑他国技术发展，进一步拉大治理鸿沟。

综合央视新闻客户端、澎湃新闻报道 | 2026年9月2日