（来源：人民论坛）
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摘 要:人工智能完整生命周期划分为生成、应用、迭代、退出四大连续链条，风险在链条内部产生又跨链条传导放大。传统碎片化、静态化的监管模式，已难以适配人工智能风险隐蔽性、传导性、迭代性、遗留性特征。当前人工智能仍处于快速发展阶段，人机环境系统持续演化。需立足人机环境系统交互逻辑，剖析人工智能在全生命周期中的风险样态与生成机制，思考治理实践存在的短板，构建覆盖源头防控、过程管控、动态调适、闭环兜底的全链条系统规制路径，为推动人工智能安全发展、负责任创新提供理论参考。
关键词：人工智能 人机环境系统 全链条治理 全生命周期 风险闭环
【中图分类号】D912.1；TP18 【文献标识码】A
人工智能风险是人的价值诉求、机器技术能力与现实社会环境耦合演化的产物，治理需面向整体交互系统。从人机环境系统视角看，风险根源在于三者匹配失调：开发者的价值预设内嵌进模型，模型能力存在固有局限，现实社会环境充满复杂利益、多样价值、不确定性。三者之间一旦出现信息不匹配、权责不对等，或者反馈机制失效，风险就会涌现。
人工智能全生命周期可划分为生成、应用、迭代、退出四个连续阶段，各环节隐患会相互传递放大，退出阶段处置不当还可能带来数据泄露、业务中断等长期次生风险。据此，需立足人机环境系统视角，沿着“生成—应用—迭代—退出”全生命周期链条，解析各阶段人机环境交互下的风险生成机理，思考现有治理局限，构建贯通全程、动态适配、闭环兜底的系统规制框架，平衡安全与创新，推动人工智能向善发展。[1]
生成阶段：人机环境系统的初始建构与源头风险防控
生成阶段包含需求设计、数据集构建、模型训练对齐，以及安全测试、上线准入，是人将价值目标、知识经验注入机器，完成人机环境系统初始搭建的过程。在该阶段，风险是人、机器、环境三者耦合催生的结果。人的层面，开发者受认知局限、价值偏见影响，在数据筛选标注与模型对齐环节容易将主观盲区嵌入模型，研发主体重性能指标而轻安全伦理，还可能因使用来源不明的开源数据与第三方组件，造成上游供应链责任断裂。机器层面，大模型基于统计拟合的固有属性带来难以根除的模型幻觉，训练数据偏差会被模型固化，黑箱特性阻碍风险溯源，算力与开源组件漏洞可能会进一步埋下安全隐患。环境层面，训练数据作为现实社会的数字化映射，会复刻社会中的偏见、虚假叙事，加之社会多样价值诉求难以被单一模型兼容，较易引发价值冲突。人机环境交互叠加下，生成阶段会产生数据版权与个人信息侵权、算法歧视，以及价值对齐失效、模型幻觉、供应链风险等问题，这类源头隐患会贯穿人工智能应用与迭代全过程，后续治理仅能减轻损害而无法彻底消除。因此，生成阶段是全链条风险防控的首要关口，源头治理具备较优的成本收益。
生成阶段治理，需实施“人—机器—环境”三位一体前置审查，把人机环境协同审查嵌入模型诞生全过程，将伦理安全嵌入需求设计、数据治理、训练对齐、测试评估全过程。构建多方主体前置伦理审查机制。吸纳社会学、法学、公众代表等人员组成审查委员会，在立项阶段启动审查，兼顾技术风险与社会场景人机冲突预判，压实开发者主体责任并开展伦理培训，厘清开源模型相关主体分层责任。建立人机交互导向的数据集治理体系。完善数据集台账以确保版权与个人信息合规，开展多维度质量评估，检测数据内是否含有偏见与有害内容，对高风险模型开展训练数据的环境适配评估。采用“环境仿真+人机协同测试”模式。搭建仿真场景实施对抗性测试，吸纳真实用户参与，重点评估人机交互与环境适配风险。推行分类分级准入制度。[2]依据模型能力与场景风险进行差异化管理，高风险模型需完成完整综合评估，中低风险模型实行备案管理，同时出具风险说明书，明确模型能力边界，防范公众对人工智能能力过度迷信。
应用阶段：人机环境耦合放大与场景化风险管控
经过生成阶段的模型，进入真实社会场景部署落地，开启大规模人与机器的持续交互，机器嵌入复杂多变现实环境，这是风险转化为现实损害的主要阶段。实验室中不显著的潜在缺陷，在真实多样环境、海量用户交互下会被放大，产生一些涌现性的新风险。
人工智能在应用阶段的风险，爆发于“人使用机器、机器作用于社会环境”的动态交互过程。人的层面，涵盖运营方、普通用户、专业从业者以及受影响公众等多方主体，部分用户轻信人工智能给出的结论、恶意提示越狱，或是专业人员过度依赖人工智能，其认知偏差与滥用行为会和模型缺陷叠加。机器层面，面对开放场景的海量输入，模型易出现能力漂移、幻觉概率上升，多轮对话会弱化安全对齐，生成内容回流社会进一步扩大影响。环境层面，人工智能风险具有显著场景差异性，网络舆论放大虚假信息危害，原有行业制度尚未适配人机协同业务，权责边界模糊，由此催生深度伪造、专业决策误导、算法歧视，以及人机依赖、诈骗造谣、损害追责困难等风险，这类损害是使用者不当行为、场景制度缺失与模型缺陷耦合的结果，仅通过优化模型难以根除。
应用阶段治理，重在调节人—机器—环境关系，构建人机协同、场景适配的事中管控体系。确立“人类主导、机器辅助”的权责边界，高风险事项保留人类最终决策权，建立人工复核机制，提示用户人工智能固有缺陷，并对老年人、未成年人等群体增设专项保护。推行场景化分类分级治理，对不同风险场景差异化设定合规义务，高风险场景同步改造业务流程，公共传播场景落实人工智能生成内容标识与溯源。搭建人机交互全流程动态监测与实时干预体系，依托语义识别捕捉风险，配备紧急降级、暂停机制，留存可审计交互日志支撑责任追溯。推动多方主体协同共治，压实平台主体责任，引入第三方常态化测评，畅通公众反馈渠道，依据“谁获益、谁管控、谁较有能力预防损害”原则厘清多方责任，搭建社会层面风险缓冲与权利救济渠道。
迭代阶段：动态演化系统的风险调适与更新规制
迭代是人机环境系统持续演化过程：应用阶段产生的海量人机交互数据持续输入机器，重新塑造模型能力。迭代既可以修复已发现漏洞，又较易引入未知新风险，一些风险在版本更新中悄然滋生[3]。
迭代阶段属于人机环境系统自我更新过程，应用阶段产生的海量用户交互数据混杂有效信息、恶意提示、虚假内容与隐私信息，被用作模型迭代训练素材。在人的层面，研发人员迭代多侧重性能提升，安全评估滞后，机构快速推送小版本时常缺少完整伦理评估，二次微调主体往往不熟悉模型历史风险，易引入新漏洞，未经授权使用的用户交互数据，还会侵犯个人信息权益。在机器层面，增量微调容易引发对齐漂移，致使已修复的风险复发，新增训练数据带来新缺陷，频繁版本更迭降低模型可解释性，旧版本测评结论不再适用新版本。在环境层面，社会价值与客观事实持续更新，若迭代未能同步适配外部环境，模型知识会脱离现实，新版本投入场景后还会将新风险再次扩散，由此产生对齐漂移、新增偏见漏洞、违规使用用户数据，以及借多次小幅迭代规避监管、新版本涌现未知交互风险等问题，现行监管往往仅审核初始版本，易出现“初始合规、迭代失控”的治理缺陷。
迭代阶段治理旨在管控人机环境系统动态演化，落实“更新必评估、变更可追溯、风险可回退”，避免迭代环节脱离监管。实施分级迭代评估，区分重大迭代与小规模微调。重大迭代需参照生成阶段标准完成人机环境综合评估与备案，小规模微调需开展轻量化评估并留存记录，禁止依靠多次小幅迭代变相实现重大能力升级以规避监管。规范迭代的数据使用，训练所用交互数据需遵循个人信息保护法规，落实知情同意原则与进行脱敏处理，过滤恶意、有害样本，防止污染模型。开展版本全生命周期管理，运营方需留存各版本模型、迭代日志，建立版本台账，具备风险发生时的版本回退能力，清晰标注模型版本，便于监管与第三方测评。搭建人机环境反馈闭环，将应用端风险案例、公众投诉、第三方测评结果作为迭代优化依据，以解决人机适配问题为关键目标。推行敏捷监管，转变静态一次性审核模式，依托自动化工具持续抽查线上模型，重点排查迭代后的风险反弹，明确开源生态中二次开发者的合规责任，补齐开源迭代领域治理短板。
退出阶段：人机耦合系统的安全拆解与治理闭环
退出阶段，即模型退役、服务关停、系统下线。在长期运行过程中，人形成依赖人工智能的工作习惯、业务流程；机器留存大量训练权重、用户交互日志、业务数据；社会环境已经适配人工智能介入后的运行模式。退出阶段本质是人—机—环境耦合系统的拆解过程，风险主要体现在三个维度。人的层面，原有依托人工智能形成的业务流程在服务关停后被迫重构，若无过渡预案容易引发业务断层，用户若未收到提前通知，将丧失交互记录备份机会，高度依赖人工智能的群体还会遭遇使用权益乃至心理层面损害。机器层面，模型权重、训练数据集、用户交互日志以及涉密数据，如未妥善处置，就可能存在泄露、被非法拷贝或者被第三方滥用的风险，退役模型一旦流入黑市二次部署，将催生次生危害。环境层面，行业组织与业务流程已适配原有人工智能系统，骤然下线且缺少替代方案会冲击社会生产秩序，高风险领域若无人工兜底机制，还会威胁公共服务与关键业务的稳定运行，退出阶段常见风险包括隐私数据泄露、退役模型被恶意复用、业务中断，以及用户相关权利无法保障等。该阶段治理缺位会造成其他三个阶段的治理失效，难以形成完整治理闭环。
退出阶段治理的关键，是有序拆解人机环境耦合系统，妥善处置模型资产、实现人员工作模式过渡、保障业务平稳接续以消解残余风险。强制前置编制人工智能退出预案。要求高风险认知人工智能，在立项、上线备案阶段，同步制定涵盖服务终止告知、用户数据处置、模型权重管控，以及业务过渡、人工兜底、残余风险评估的退役方案，并将预案作为准入备案必备材料。依据风险等级分类处置退役数据与模型资产。高风险、涉大量个人信息或涉密的人工智能，在审计归档后，需对数据进行脱敏或销毁；中风险模型留存需严格进行权限管控；低风险开源模型退役需向公众提示持续使用风险，禁止随意流转退役风险模型。保障用户权益，设置合理提前告知期。开放数据导出备份渠道，落实个人信息删除权，高风险场景需提前开展人员培训、重构人工业务流程并设置过渡期，为重度依赖人工智能的群体提供替代服务指引。完成系统拆解后，需开展残余风险评估，集中归档从生成到退出全链条的审查、测评、迭代与处置记录，建立可供监管追溯的审计档案。补齐制度短板，在立法修订中增设人工智能服务终止、模型退役相关条款，明确运营主体在退出环节的法律责任，对数据、模型安全管控不到位的行为设定相应法律后果。
人机环境系统视角下全链条治理协同保障机制
人工智能生成、应用、迭代、退出各阶段并非相互割裂，风险往往跨链条传导放大，源头隐患可在应用场景激化，迭代衍生的新风险还会延续至退出阶段形成残余危害。分阶段规制只能化解局部环节风险，若缺少跨链条协同保障，容易出现监管分段割裂、责任断档、风险跨链逃逸。立足人—机器—环境交互逻辑，需主要从以下三个方面构建可操作的协同保障机制，贯通全生命周期监管，形成风险闭环。
构建覆盖全流程可落地的审计追踪机制。从模型立项起建立标准化审计台账，区分高、中、低风险模型确定归档范围：高风险人工智能强制完整留存数据集台账、伦理审查材料、安全测试报告、版本变更记录，以及人机交互日志、风险处置记录、退役处置全套档案；中低风险模型实行简化归档，保留备案及重大风险处置记录。统一审计记录字段与文档模板，避免企业记录随意化。设置分级调阅权限，监管部门可完整调取档案，第三方测评机构经授权调取测评相关材料，司法机关凭办案文书调取责任认定证据，同时做好日志脱敏以保护个人信息。审计档案保存期限不得短于模型服务存续周期，高风险模型退役后审计档案至少留存5年，不得随服务关停直接删除；推广自动化留痕工具，将审计完整性纳入合规检查，实现沿全生命周期倒查风险源头、厘清主体责任。
完善分工明确的多方协同共治体系。压实企业主体责任，要求企业设置贯通全生命周期的人工智能安全伦理专职岗位，开展跨部门风险工单流转。健全第三方测评机构名录管理，建立利益冲突回避制度，明确第三方测评在模型上线、重大迭代、退役残余风险评估中的介入节点，测评报告可作为监管整改与司法责任认定的重要参考。监管实现由事前审批向敏捷动态监管转变，畅通生成—应用—迭代—退出监管信息传递渠道，使初始审查结果联动后续环节监管，将开源二次开发、微调主体纳入监管范围。司法结合个案形成裁判指引，明确算法缺陷、用户滥用、制度缺失等不同诱因下的责任划分，依托审计档案降低维权举证难度。畅通公众监督反馈渠道，产品设置醒目风险投诉入口，实现限时响应处置，行业专家、公众代表参与高风险应用风险评议，形成企业自律、第三方测评、政府敏捷监管、司法兜底、社会监督的治理格局。[4]
推动制度规则与技术工具双向适配落地。坚持“以技控技”，围绕全生命周期配置偏见检测、内容溯源、版本回退，以及退役数据隔离销毁等技术工具，高风险模型将合规逻辑内置系统，实现风险警告、人工复核、日志自动留存等功能；同时明确技术检测不能免除运营主体法律责任。细化人工智能场景下的数据版权、个人信息保护细则，固化“人类主导、机器辅助”权责原则，完善模型退役、服务终止相关法律条款，健全行业业务流程适配规范。建立制度—技术双向反馈渠道，企业与第三方测评机构反馈规则落地堵点，监管部门根据技术实践动态优化规则，摒弃技术万能或唯法律规制两种极端思路，推动实现规则要求与技术实践相互匹配。[5]
注释
[1]《〈人工智能安全治理框架3.0〉发布》，《人民日报》，2026年9月16日，第6 版。
[2]《二〇二六世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》，《人民日报》，2026年7月18日，第2版。
[3]刘伟、谭文辉：《未来智能与人机融合》，上海：上海科技教育出版社，2025年，第27—76页。
[4]《“未来之问”深度观察|AI 执行，人类担责？人机协同中的边界与底线》，新华网，2026年1月4日。
[5]《读懂人工智能的“千里马之喻”（创新谈）》，《人民日报》，2026年9月7日，第19版。
责编：谢 帅／美编：石 玉
