导语：
全国人大常委会法工委近日透露，《网络安全法》修正草案将于下次会议提请二审，并明确新增“促进人工智能安全与发展”的条款。这不仅是对 AI 治理需求的回应，也意味着在中国网络安全框架内，AI 将从“监管对象”变成“制度要素”。企业需要重新审视合规基线、数据治理与安全运营三者之间的关系。
今日速览
- 新华社援引法工委消息称，《网络安全法》修正草案拟新增有关促进人工智能安全与发展的内容，强调“发展”与“安全”并重（新华网，2025-10-24）。
- 多家媒体指出，修正案将对算法备案、训练数据合法性、模型输出责任等提出更细颗粒的要求（中国日报网、新京报，2025-10-23）。
- 中国青年网、中国日报等报道强调，修正草案还将完善数据跨境、关键信息基础设施保护等条款，形成“AI+数据”一体监管。
法规趋势：AI 正式纳入网络安全基本法体系
此次修法意味着 AI 不再仅由专项通知、行业标准约束，而是写入网络安全基本法。对企业而言，这将带来三方面变化：一是 AI 项目需要与《网安法》《数据安全法》《个保法》同步立项；二是算法备案、模型评测等要求将具备法律刚性；三是监管部门可据此开展常态化检查与处罚。
合规框架：从“建制度”到“建系统”
过去企业往往以文档、制度应对合规，但 AI 场景的复杂度要求我们建设“合规即代码”：
- 资产台账：对模型、数据集、提示词、推理日志建立台账，记录来源、用途、责任人。
- 评测体系：上线前后进行偏见、幻觉、安全性评测，并保留可复现的证据链。
- 策略编排：把敏感词、输出限制、内容水印等策略嵌入生成链路，避免“上线后再补救”。
安全运营：AI 带来的新攻击面与防御手段
AI 系统的攻击面涵盖训练数据投毒、模型窃取、提示注入、输出操控等，需要将 AI 安全纳入 SOC 的威胁库。同时，安全团队也应利用 AI 提升运营效率，例如利用大模型进行日志关联、威胁追溯与事件分析，实现“安全亦由 AI 驱动”。
落地清单（近期行动）
- 法规映射：对照修正草案列出组织内 AI 项目清单，评估是否具备资产台账、评测与备案能力。
- 技术护栏：在模型服务中加入内容安全、水印、用途限制、权限控制等“硬护栏”。
- 运营联动：升级安全监控平台，纳入模型调用日志、提示词审计、异常输出告警模块。
- 培训与问责：开展跨部门培训，明确产品、法务、数据、安全在 AI 生命周期中的责任分工。
延伸思考：监管科技与企业协同
- 监管科技（RegTech）：企业可建设“自动生成合规报告”的系统，帮助快速回应监管抽查；
- 行业联盟：在金融、能源、制造等行业发起 AI 安全联盟，共享模型风险案例与修复方式；
- 演练制度：将 AI 场景纳入红蓝演练、桌面演练，并把经验写入操作手册；
- 供应链联防：对外部模型、数据供应商进行安全评估与合同约束，避免“短板效应”。
案例分享与反思
- 金融行业：某银行在 AI 营销项目中引入“提示审计 + 输出水印”，有效防止敏感信息泄露；
- 制造行业：通过“模型安全红蓝演练”发现提示注入漏洞，随后将修复方案写入 DevSecOps 流程；
- 公共部门：以“政策沙盒”形式测试算法备案机制，提前发现跨部门数据共享的权限冲突。
结语
“安全”与“发展”并不是零和命题。只有把 AI 安全能力前置到设计、开发、部署与运营各环节，企业才能真正享受 AI 带来的效率红利，并在法律框架下稳步扩张。
参考事件
- 新华网：《人大常委会丨我国拟修改网络安全法促进人工智能健康发展》，2025-10-24。
- 中国日报网：《网络安全法修正草案拟增加促进人工智能安全与发展的内容》，2025-10-23。
- 新京报：《回应人工智能治理需要，网络安全法修正草案将提请二审》，2025-10-23。
- 中国青年网：《全国人大常委会法工委：网络安全法拟增加促进AI安全与发展内容》，2025-10-23。
