華南理工大學計算機科學與工程學院院長、歐洲科學院院士、聯合實驗室專家陳俊龍

“大灣區生成式AI安全領域技術創新活躍！”在華南理工大學計算機科學與工程學院院長、歐洲科學院院士、聯合實驗室專家陳俊龍看來，粵港澳大灣區生成式人工智能安全發展聯合實驗室(簡稱“聯合實驗室”)承擔著大灣區AI產業生態黏合劑、試驗田的雙重角色，“生成式人工智能將在大灣區各行業實現更深層次、更廣范圍的賦能”。

談優勢

　　大灣區生成式AI安全技術創新活躍

南方都市報（以下簡稱“南都”）：對于當前大灣區生成式人工智能安全領域技術創新與產業布局，在您看來是怎樣的？

陳俊龍：當前大灣區在生成式AI安全領域的技術創新活躍。大灣區憑借其區位優勢與創新氛圍，吸引了大量人才與資金投入，催生了一系列前沿技術成果，在模型的安全可信、量化評級方向取得了顯著進展。

在產業布局，已經初步形成涵蓋基礎研發、技術應用、安全保障等在內的較為完整的產業鏈條，不過“重應用、輕安全”“強技術、弱標準”的情況還有待進一步改善。

南都：為解決上述問題，聯合實驗室提出“本地化安全評測系統”，您作為聯合實驗室專家委員會成員，如何看待其意義？

陳俊龍：本地化安全評測系統能夠根據大灣區內AI企業的實際業務場景、數據特點以及技術架構，進行有針對性的安全評測，及時發現潛在安全隱患，為企業提供精準的安全改進建議；此外，屬地安全標準，從宏觀層面為大灣區內的AI產業發展制定統一規范，明確安全底線與發展方向，讓企業在合規軌道上進行技術創新與業務拓展。

談產業

　　聚焦安全核心需求構建協同體系

南都：我們知道，AI安全發展涉及政產學研用等多個方面，如何協調各方資源協同治理呢？

陳俊龍：在AI治理中，需立足各自定位、聚焦安全核心需求構建協同體系。

比如，政府可依托深圳前海與河套的制度創新優勢，通過明確AI安全底線要求與風險分級標準、開放監管科技接口并開展沙箱試點。同時，設立負面清單制度與合規激勵政策，為關鍵技術在可控范圍內加速驗證提供制度保障。

企業作為產業實踐主體，應將安全指標前置到需求評審、數據治理及模型訓練全流程，聯合專業機構開展第三方持續評測，并主動參與行業安全標準制定，推動技術落地與安全規范同步推進。

高校需聚焦AI安全基礎理論突破與關鍵技術攻關，加大科研投入力度，通過深化產學研合作，將前沿AI安全相關的研究成果轉化為實際生產力。

用戶則需提升自身AI安全使用意識，在體驗過程中主動反饋安全問題，形成治理閉環。

南都：AI安全治理是AI產業健康有序發展的重要基石。對聯合實驗室在AI倫理治理、可信AI技術創新融合等方面，您有什么建議？

陳俊龍：在未來工作中，聯合實驗室可從三個方面發力：一是推動倫理治理與技術流程深度融合，不僅要制定原則性規范，更應將公平性、可追責、隱私保護等要求嵌入模型設計、訓練與部署全流程，提升可操作性；二是加快可信AI關鍵技術的研發與應用，特別是在邊緣端等新型場景中，應重點突破模型壓縮下的安全防護、端側內容生成的合規控制等關鍵問題，實現本地生成、本地防控；三是面向國際合作，積極參與生成式AI倫理與治理規則的共建，提升我國在全球可信AI發展中的影響力與貢獻度。

南都：大灣區在數字經濟創新發展上走在前列，也肩負構建網絡安全新防線的使命。聯合實驗室打造的協同治理體系價值在哪？

陳俊龍：區域協同治理的關鍵在于形成具有彈性的合作機制與信任紐帶，尊重三地制度差異的基礎上推動資源整合與機制協同，求同存異、互信共治。通過聯合實驗室平臺，各方可以聯合共建安全基礎設施、技術評測平臺和數據互通機制，推動標準互認與結果共享，減少重復評估，提高跨境數據流通的效率與可信度。

其次，網絡安全治理需要從“剛性約束”向“柔性協同”轉變，實現監管與服務并重。雙向賦能強調監管與企業間的良性互動。另外，該模式的提出也反映出治理體系建設從單一主體主導轉向多元主體共治。