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🔥 AI从"回答问题"走向"执行任务"，安全风险也同步跃迁

一、五大风险全面曝光

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披露了当前人工智能领域面临的五大安全风险挑战，引发业界高度关注。这五大风险涵盖了从技术底层到应用生态的全链条隐患。技术先天脆弱性、模型失控风险、智能体安全漏洞、误用滥用风险、全球技术霸权，五条红线逐一划出。

其中，技术先天脆弱性被列为首要风险。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推理结果。研发训练过程中数据来源复杂多元，偏见和歧视问题可能被有意或无意引入，导致模型输出歧视性内容。

二、智能体安全风险尤为突出

最值得警惕的是第三大风险——应用形态快速演进带来的安全跃迁。2025年以来智能体应用快速涌现，人工智能正从"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。

更令人担忧的是，智能体大量"技能"插件被确认存在安全风险。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"。智能体安全已从理论风险演变为现实威胁。

三、模型失控与治理困境

第二和第四大风险同样不容忽视。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。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。

同时，人工智能在信息服务、科研、就业等领域被误用滥用的风险持续凸显。在就业领域，人工智能加速重构传统经济结构，造成传统劳动力需求出现下降情况。全球层面，个别国家奉行"技术霸权"，通过出口管制等单边措施制造供应链壁垒，进一步拉大治理鸿沟。AI治理已不再是技术问题，而是涉及安全、伦理与国际博弈的系统工程。

综合央广网、央视新闻客户端、格隆汇报道 | 2026年9月2日