◇ 阿曼古丽·阿不力孜
精华速览：
本文通过梳理过往文献，讨论了人工智能全生命周期风险的概念，以全生命周期管理理论、协同治理理论和风险社会理论为分析框架，系统剖析技术内生性、发展驱动性、要素关联性和治理局限性四类风险的生成逻辑，揭示人工智能在研发设计、数据采集与处理、模型训练与验证、部署应用、运维迭代与系统退役五个环节的风险表现形态，并从创新治理理念、完善治理体系、夯实治理保障三个维度提出人工智能全生命周期风险治理的实践路径，为推动人工智能安全、规范、可持续发展提供理论参考。
当前，人工智能已深度融入工业制造、农业生产、公共服务和社会治理等多个领域，成为推动新质生产力发展的关键引擎。与此同时，人工智能技术结构复杂、自主运行和结果不确定等特征日益凸显，各类安全风险贯穿研发设计、数据采集、模型训练、场景应用、上线运维、迭代升级直至系统报废的完整生命周期（李韬， 王滆洱，2025），呈现跨领域扩散、隐蔽性强、传播速度快、影响范围广等特点（ 曾雄等，2025）。随着生成式人工智能的加速发展，深度伪造、数据侵权、算法歧视等新风险不断涌现，以往零散化管理、事后补救的风险治理方式已难以满足全流程风险防控的现实需要。2023 年以来，国家网信办等部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，全国网络安全标准化技术委员会发布《人工智能安全治理框架》，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，如何在促进技术创新的同时有效防控人工智能全生命周期风险，是国家治理现代化的重要议题。
人工智能全生命周期风险的概念界定与理论逻辑
（一）人工智能全生命周期风险
人工智能全生命周期， 是指人工智能技术历经研发设计、数据采集与训练、模型开发与验证、部署应用、运行监测、迭代升级直至退役的完整闭环流程，覆盖技术从诞生到退出的全部环节， 是一项动态演化、持续迭代的系统性工程。人工智能全生命周期风险，是指人工智能技术从研发设计到最终退出使用的各个环节中， 因技术缺陷、数据漏洞、监管空白、伦理失范等引发的各类潜在风险，具有全程性、关联性、隐蔽性和传导性等显著特征（李韬，王滆洱， 2025）。例如，在研发设计阶段存在算法黑箱、技术漏洞、模型偏见等源头性风险；在数据训练与处理阶段存在数据泄露、非法采集、数据污染、数据侵权等风险；在落地应用阶段，可能出现技术滥用、深度伪造、安全失控、责任界定模糊等问题；在退役阶段，可能出现模型销毁不规范、数据清除不全面、遗留信息管控缺失等问题。相较于单一环节风险，人工智能全生命周期风险波及范围更广、影响程度更深、治理难度更大，若缺乏全过程、全链条的防控举措， 极易引发技术、社会、安全等多重风险（刘艳红，2024）。
人工智能全生命周期风险治理，是以全流程闭环风险防控为根本导向，统筹政府监管部门、科技企业、科研院所、行业协会、社会公众等多元共治主体， 综合运用技术防控、法律规制、行政监管、伦理约束、行业自律等多种治理工具， 对各环节风险开展全流程识别、量化评估、动态预警与应急处置的现代化治理范式（曾雄等，2025）。有学者进一步指出，全生命周期治理框架应覆盖生成式人工智能从预训练数据采集、模型训练、服务部署到用户交互、内容生成的完整链条， 实现风险的前置识别与动态管控（黄炜等，2024）。
（二）理论基础
1. 全生命周期管理理论
全生命周期管理理论源于产品生命周期管理思想，强调对技术或产品从研发立项、上线运行直至下线销毁实施一体化闭环管控，兼顾流程提质、风险前置管控与长期价值稳定（李韬，王滆洱， 2025）。将该理论引入人工智能安全治理领域，能够破解各环节割裂式监管难题，实现风险源头遏制和全程动态追踪， 高度契合当前人工智能风险跨环节传导、持续演化的特点。美国国家标准与技术研究院 （NIST）发布的《人工智能风险管理框架》同样采用全生命周期视角，将风险治理分为治理、映射、测量和管理四个功能维度，贯穿人工智能系统的设计、开发、部署和运维全过程。
2. 协同治理理论
新时代协同治理区别于传统单向行政管理，强调在明确制度边界的基础上，政府监管部门、市场主体、科技企业、科研机构与社会公众开展制度化联动协作，通过资源统筹、权责共担形成整体性治理共同体，实现多元主体效能互补（李韬，王滆洱，2025 ； 曾雄等，2025）。人工智能风险覆盖技术研发、产业应用和基层治理等多重场景，单一的行政监管存在明显短板，搭建多方协同治理格局是化解人工智能复合型风险、汇聚整体防控合力的必然选择。有学者提出， 有效的AI 治理需要整合法律法规、技术标准、伦理准则和行业自律等多种工具，形成多层次、多主体的协同治理框架（Mittelstadt B, 2019）。
3. 风险社会理论
德国社会学家贝克指出，现代科技发展在推动社会进步的同时，也催生了各类新型社会风险，这类风险具有普遍性、不确定性和全球性特征（李韬，王滆洱，2025）。人工智能作为颠覆性技术， 其衍生风险是现代科技风险的典型形态， 要求社会构建前瞻性、系统性和适应性的风险治理体系，实现科技发展与风险治理的动态平衡（刘艳红，2024）。在风险社会语境下，人工智能风险治理不仅是技术问题，更是涉及社会公平、权利保障和公共安全的系统性治理。
人工智能全生命周期风险的生成逻辑
（一）技术内生性风险
技术内生性风险是人工智能全生命周期风险的本源性风险，源于智能系统自身架构的复杂性以及当前技术产业化成熟度的局限（李韬，王滆洱，2025）。大模型普遍具有算法黑箱、多模块深度耦合等技术特征，决策运行逻辑难以得到完整溯源与阐释。现阶段人工智能的因果推理和跨场景泛化能力仍存在明显短板，在非标准化的产业实操场景中， 易出现预测偏移、决策失灵、系统宕机等问题。在智慧农业、工业质检等大模型应用场景中，部分面向垂直领域的人工智能系统普遍存在模型偏见、算法可解释性不足等问题。此类风险根植于技术底层架构，具有相对独立于外部制度环境的特征，是人工智能风险治理最先需要破解的基础性矛盾。
（二）发展驱动性风险
随着人工智能加速向一、二、三产业落地，应用边界持续拓宽。相较于技术迭代与产业化落地进程，现行监管规则和行业治理体系存在时滞，难以覆盖人工智能全生命周期的各个环节，风险防控举措与技术发展步调错位，容易形成监管空白。该类风险本质上是产业快速扩张与制度供给不匹配带来的。法律法规、细分行业标准和场景化安全审查的制定与落地均需要一定周期，人工智能常态化治理体系还有待完善。从全国“人工智能+”行动整体推进情况来看， 尽管大批智慧政务、智慧民生新项目快速上线，但配套的安全审查规则更新相对滞后，易衍生复合型风险。
（三）要素关联性风险
人工智能全生命周期依靠数据、技术、产业协同运转，数据流通、算法迭代和产业深度融合全过程均可能伴随风险的持续传导与扩散（ 李韬， 王滆洱， 2025）。数据采集环节的隐私泄露、模型训练阶段的算法畸变、场景应用阶段的产业冲击等风险彼此交织，沿着全生命周期链路层层叠加，形成系统性复合风险。该类风险产生于智能系统多要素高度耦合的网络化依存架构，体现为风险要素交叉溢出和多级联动传导。例如， 在政企数据共享的场景实践中，单一的数据安全隐患能够快速传导至算法运行与产业应用环节，要素的联动带来风险放大效应。
（四）治理局限性风险
治理局限性风险是人工智能风险防控体系面临的重要制度性瓶颈。传统科层分割、碎片化管控和事后应急处置的治理模式，与人工智能动态演化、全域跨界、系统联动的新型风险之间存在结构性适配矛盾（ 曾雄等，2025）。人工智能依托多要素耦合运行，具有迭代速度快、隐蔽性突出、跨区域传导和叠加放大效应等特征， 突破了过去分行业、分部门事后治理的边界。对照全国智慧政务平台落地监管现状， 各地不少智能应用项目仍采取单个部门独立监管模式，难以应对跨领域复合型人工智能风险。
人工智能全生命周期风险的表现形态
（一）研发设计环节
研发设计是人工智能全生命周期的起始节点，该环节风险主要表现为研发导向偏离科技伦理规范、底层核心架构存在安全漏洞、行业统一研发标准缺失等问题。部分科研机构与科技企业片面追求技术迭代、性能突破，弱化科技伦理约束， 埋下技术非理性滥用隐患。结合各地人工智能科创项目准入监管现状，不少中小科技企业尚未建立常态化研发伦理审查机制，源头性安全隐患较为普遍。
（二）数据采集与处理环节
数据采集与处理环节的风险表现包括隐私泄露、数据侵权等。数据是大模型训练不可或缺的核心生产要素，在采集标注、集中存储和跨端传输的全流程中存在多重安全隐患：其一，违规过度采集个人敏感信息，侵犯公民个人隐私与合法数据权益；其二，数据集标注不规范、原始样本质量不达标，造成算法模型训练失真、决策偏差；其三，数据存储与传输过程防护不足，易发生信息泄露、恶意篡改、非法挪用等问题，严重威胁国家信息安全。在跨部门政务、行业数据交互场景中， 数据安全矛盾凸显。
（三）模型训练与验证环节
模型训练与验证环节可能产生算法固化偏差、模型运行偏离预期等风险。该类风险产生于样本划分、超参数设置、损失函数设定、效果校验与模型筛选等开发流程，受制于训练数据集分布缺陷、价值导向偏差、验证评估体系不完善等短板，属于全生命周期风险体系中具有传导放大特征的内生风险类型。具有自主迭代学习能力的模型，若缺少规范约束与校验机制，容易出现运行行为偏离预设目标的情形，对技术稳定运行与社会平稳构成潜在影响。面向农业、医疗等场景训练的大模型，受地域与行业样本覆盖不足的影响，容易出现适配性偏差。
（四）部署应用环节
部署应用环节面临产业结构调整压力、复合型社会治理挑战。该类风险萌发于场景落地、商业化推广、人机协同布局和规模化普及等应用流程，属于具有跨领域、外溢扩散特征的衍生风险。现有监管制度体系中，不同主体的权责界定、纠纷处置等配套机制仍在持续完善过程中，叠加技术跨界融合产生的新型矛盾，进一步提升了综合治理复杂程度。结合全国城乡数字化建设实际，各地政务民生智能平台规模化上线后，跨部门协同监管仍存在优化空间。
（五）运维迭代与系统退役环节
运维迭代与系统退役阶段会产生存量风险留存、末端监管适配不足等问题。该类风险产生于版本迭代、动态更新、系统下线及数据闭环处置等运维收尾流程，属于人工智能全生命周期风险谱系中具有滞后、潜伏特征的内生风险类型（李韬，王滆洱，2025）。在系统运维迭代阶段，技术版本升级、动态数据更新会持续产生新的安全变量；若运维动态管控体系不完善，易造成前期各类风险持续累积叠加。在系统下线收尾阶段， 如果缺少统一的数据销毁、模型技术清零处置标准，留存数据与未完全闭环的技术漏洞可能长期存续，形成具有潜伏性的存量风险。现阶段，面向人工智能全生命周期末端环节的监管制度仍需持续完善。
人工智能全生命周期风险治理路径
（一）创新治理理念
治理理念是引领人工智能全生命周期风险治理的方向性指引。应树立与新技术发展规律相适应的系统性、协同性、前瞻性治理理念，扭转重发展轻安全、重末端轻源头、重“单兵”轻协同的思维。一是坚持发展与安全协同并进理念。人工智能既是驱动高质量发展的关键引擎，也是潜藏系统性风险的技术变量， 应将全流程风险防控融入人工智能产业发展各环节，推动技术创新、产业落地和安全风控同步规划、同步实施，避免“先发展、后治理”。
二是深化全生命周期系统治理理念。人工智能风险防控贯穿研发设计、数据采集、模型训练、场景应用、运维迭代直至系统退役的全过程，分段式、碎片化管理难以实现有效覆盖，应依托一体化管控模式打破分段管理壁垒，将风险防控前置至研发设计环节，依靠源头防控、全程管控和闭环运行模式持续提升跨环节统筹治理效能。
三是践行多元协同共治理念。人工智能治理涉及多元主体，应明晰各类参与主体的职能定位，搭建政府、行业企业、科研机构、社会力量等联动协作体系，充分形成多方治理合力。
（二）完善治理体系
一是强化政府监管。政府应充分发挥在顶层规划、制度供给、综合协调与全程监管方面的职能。建立跨部门常态化协同联动机制，破除行政条块壁垒， 围绕人工智能全生命周期搭建事前制度规范、事中动态监管、事后风险闭环处置的全链条监管架构，统筹出台细分领域运行准则、行业技术标准与全生命周期管控细则。加快推动人工智能专门立法进程，完善算法备案、安全评估、数据流通等关键环节的制度规范，形成覆盖从技术研发到产业应用的全链条监管闭环（曾雄等，2025）。
二是发挥科研机构的支撑作用。充分发挥科研院所与专业智库优势，常态化开展人工智能风险研判、安全测评、伦理合规论证以及治理路径专项研究， 为政府监管提供专业咨询、技术校验与科学支撑，深度参与行业治理规则、风险评估规范与技术标准编制工作。面向自动驾驶、医疗等高风险应用场景，科研机构应全程参与算法偏见校验、数据安全标准研制，发挥技术治理领域的专业支撑能力。
三是拓宽社会公众参与渠道。社会公众参与是人工智能治理合法性与有效性的重要保障。应紧扣共建共治共享的现代化治理理念，持续畅通公众意见征集、风险线索反馈和科技科普交流等常态化渠道，充分保障社会公众在人工智能治理领域的知情权、参与权、表达权与监督权，广泛凝聚社会各界合力。
（三）夯实治理保障
一是建强专业化风险治理人才队伍。人工智能全生命周期风险治理对复合型人才的需求迫切，应系统培育兼具数字技术实操、风险量化评估、法治合规素养的复合型人才，完善人才引进、轮岗交流、绩效考核与能力培育的全链条机制。应推动高校设置人工智能安全与风险治理相关学科方向，建立产学研协同的实训基地， 形成规模化、梯队化的人才供给格局。
二是搭建智能化风险技术支撑平台。应统筹布局人工智能安全测评、智能预警、全周期动态追踪等专业技术平台， 研发覆盖模型研发、场景落地运营直至系统下线的全流程一体化风险检测工具， 依靠数字化技术实现风险提前研判、全链路动态管控。依托国家级公共数据安全平台与行业检测中心建设，推动建成全周期智能监测体系，实现多环节自动化风险防控。
三是健全常态化综合资源保障机制。人工智能治理需要稳定的资源投入支撑，应建立稳定、可持续的经费保障机制，同步完善安全评估规范、科技伦理审查细则等配套制度，搭建资金、技术、制度协同联动的综合保障格局。应针对智慧农业、政务大模型、智能制造等重点应用领域设立专项治理保障资金， 形成标准化、常态化的资源统筹管理模式。
作者单位：新疆社会科学院农村发展研究所
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