“十五五”规划纲要提出，推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，健全覆盖安全监测、风险预警、应急响应的风险防控体系。人工智能安全是我国总体国家安全观诸多领域中的重要组成部分。推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，是贯彻落实总体国家安全观的必然要求，也是实现人工智能健康有序发展的根本保障。全生命周期风险管理意味着对人工智能的监管覆盖其设计、研发、训练、部署、应用、迭代直至退出的每一个环节，将治理触角延伸至算法设计、数据采集、模型训练、测试评估及部署应用的每一个细胞。推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，要从构建安全监测机制、风险预警机制、应急响应机制三个维度展开，打造“风险监测—预警分析—快速处置”的风险管理闭环体系，确保人工智能始终朝着有利于人类文明进步的方向发展。

　　构建安全监测机制，筑牢人工智能全生命周期风险管理的安全根基。安全是发展的前提，发展是安全的保障。建立人工智能安全监测制度，是应对人工智能快速发展的必然要求。要以《人工智能安全治理框架》为根本遵循，将安全理念嵌入设计、开发、部署、运维全过程，并综合运用入侵检测、行为分析、数据泄露识别、输入输出过滤等技术手段，推动风险管理从静态合规向持续迭代、主动防御转变。在设计阶段，监测计算硬件、物理安全、网络隔离、冗余备份等硬件安全，确保从源头具备可靠的安全基础；在部署阶段，设置人工智能数据安全程序，如数据分类与标记系统、数据清洗与去毒程序、数据访问控制、加密存储与传输、隐私计算程序等，从软件与程序上保障安全；在运维阶段，建立人工智能安全监测模型，如模型审计与评估程序、对齐训练程序、模型水印与溯源、模型版本控制与回滚等，从技术和模型上保障安全。

　　构建风险预警机制，守牢人工智能全生命周期风险管理的安全防线。风险预警机制的核心在于建立全面覆盖、分级分类的风险识别与评估体系，推动风险管理从“被动响应”向“主动发现”转变。一是建立全面覆盖的风险识别体系。在设计阶段预埋安全监控接口，在数据准备阶段识别隐私泄露与算法偏见风险，在模型开发阶段监测对抗攻击与后门植入等安全威胁，在部署运维阶段实时追踪模型漂移、推理攻击与输出异常，实现对风险源的全程感知。二是建立风险分级分类预警体系。聚焦“技术内生风险、应用安全风险、衍生安全风险”三个类型，探索建立风险分级分类预警体系，从应用场景、智能化水平、应用规模等维度科学评估风险等级，实现精准定级、分类施策。三是构建多维度风险指标体系。当指标触及黄色预警线时自动启动系统自检，触及红色警戒线时自动启动熔断机制并上报监管机构，形成“指标监测—分级响应—联动处置”的标准化预警流程。同时，在自动化预警基础上，配置专业伦理审查团队对复杂场景进行人工复核，避免算法误报导致业务中断。

　　构建应急响应机制，兜牢人工智能全生命周期风险管理的安全底线。应急响应机制的核心在于风险发生后快速阻断风险蔓延、精准溯源、系统修复并推动制度更新，实现风险管理从“被动救火”向“韧性进化”转变。一是建立分类分级快速响应机制。风险事件发生后，依据应急预案立即启动分级响应：二级风险由企业技术团队及时处置并上报，实施全局熔断并暂停涉险系统服务；一级风险由监管部门牵头，联合网信、公安、工信等部门成立专项工作组，控制事态蔓延，对可能危及公共安全的高风险系统依法强制下线。二是构建智能协同响应网络。打造数据驱动的应急指挥平台，整合政府、企业、科研机构数据，构建跨部门、跨领域的AI预警与决策支持系统。采用区块链等技术实现应急指令的全程可追溯，避免权责不清、相互推诿。建立平急结合的弹性响应机制，平时通过AI模拟推演，优化应急预案；急时启用智能调度系统，自动匹配资源，减少层级审批。三是完善溯源问责与动态优化体系。依据“谁开发谁负责、谁运营谁负责”原则，运用区块链存证、算法审计等技术手段追溯风险源，明确责任主体。此外，通过加强监管进行前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控。

　　（作者单位分别为重庆人文科技学院马克思主义学院、西南大学法学院，本文为重庆市教委人文社科研究项目：24SKGH348成果）