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AI与全球安全未来：一份应对全球风险的行动框架

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$图1：\b 常用术语术语$ AI与全球安全未来：一份应对全球风险的行动框架_第5页

所属报告：

美国科学家联合会（FAS）：2026风险交织：人工智能与全球安全未来研究报告（英文版）（77页）.pdf

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2026年5月，美国科学家联盟（FAS）与未来生命研究所（FLI）联合发布《Converging Risks: AI and the Future of Global Security》报告。报告指出，人工智能已不再是孤立的技术政策议题，而是嵌入生物安全、网络行动、核稳定与军事决策等全球安全核心领域的通用能力。面对技术演进与治理框架之间的失衡，报告提出以“威胁—脆弱性—后果”（TVC）为分析框架，围绕五大政策支柱与一项基础能力建设，构建系统性应对方案。图片来源：Federation of American Scientists《Converging Risks: AI and the Future of Global Security》报告封面（2026年5月）

AI与全球安全风险报告核心框架一览
层级	核心内容	主要目标
基础	政府能力建设、跨部门协调、技术人才输送	使其他政策支柱具备实施条件
支柱一	测试、评估、验证与确认（TEVV）及早期预警	构建AI治理的证据基础
支柱二	技术层治理：算力、模型权重、访问控制与安全防护	在风险向下游扩散前进行干预
支柱三	社会技术系统部署治理	管理人-AI系统在真实环境中的交互
支柱四	将AI的攻防平衡向防御方倾斜	加速防御性应用，限制高危能力的广泛释放
支柱五	社会与制度韧性建设	在预防失效时减少损失与连锁反应

图片来源：Federation of American Scientists《Converging Risks: AI and the Future of Global Security》报告封面（2026年5月）

这份报告的封面揭示了AI全球风险治理的核心逻辑与结构。
风险框架从“单一威胁”转向“系统互动”。报告采用TVC（威胁×脆弱性×后果）框架，强调AI风险并非由单一坏 actors 或技术本身产生，而是三者相互作用的结果。AI同时作用于框架的每一个环节：它扩大威胁主体的能力范围、引入系统复杂性与不透明性带来的新脆弱性、并通过压缩决策时间线放大后果。
五大支柱构成多层防御体系。从TEVV与早期预警（支柱一）到韧性建设（支柱五），五大支柱层层递进，贯穿风险从源头到后果的全链条。这一结构借鉴了组织安全领域的“瑞士奶酪模型”——每一层防御都有漏洞，但当漏洞对齐时灾难才会发生。五大支柱的目标正是通过增加防御层次、减少漏洞对齐的概率来降低整体风险。
政府能力是所有干预措施的先决条件。报告将“政府能力建设与协调基础设施”作为五大支柱的基础，强调如果美国政府缺乏独立评估前沿AI系统所需的技术能力与制度机制，其余五项支柱均无法有效实施。这一基础要素涵盖技术评估职能、人才输送管道、公私合作机制、国际信息共享及政府AI使用标准等五个子项。
两大未来愿景的不同政策含义。报告提出了AI的三种未来叙事（“海市蜃楼”、“常规技术”、“自主力量”），而五大支柱更多面向后两种情景的交汇。这意味着相同的政策工具在不同未来中具有不同的战略权重——例如AI研发自动化测量在“自主力量”叙事中是早期预警，在“常规技术”叙事中则是治理监测工具。