当前，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术驱动下，人工智能呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，大模型技术正迅速迭代。人工智能应用加速落地，将对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等产生重大而深远的影响。同时带来的风险挑战也逐渐显露，如何防止人工智能传播虚假信息、侵害个人权益、制造安全风险、加大技术鸿沟等，在全球范围引起空前关注，这对人工智能有效治理提出了更高要求。

从技术特征看，人工智能的发展和应用涉及大量数据、算法、模型和系统，其内部逻辑和机制具有“黑箱”特性，表现为行为不可控、决策机制难以解释。有专家警示，尽管人工智能技术正在加速发展，但仍有许多未知因素，“这就好比我们在不了解燃烧科学的情况下制造发动机”。有效的人工智能治理一方面要推动建立风险等级测试评估体系，实施敏捷治理，分类分级管理，快速有效响应；另一方面应推动研发主体不断提高人工智能可解释性和可预测性，提升数据真实性和准确性，确保人工智能始终处于人类控制之下，打造可审核、可监督、可追溯、可信赖的人工智能技术。