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　　随着人工智能技术迈向多模态、强推理和智能体爆发的新阶段，如何让AI既强大又安全、既普惠又可控，成为全球关注的核心命题。阿里巴巴联合上海人工智能实验室发布的《守己利他——智能时代做负责任的技术》，系统阐述了在“云+AI”战略下，围绕“守己、利他、合作”三大原则构建负责任AI的实践路径。这份报告不仅是技术白皮书，更是一份面向产业、学界和公众的治理行动指南。

　　“守己”强调从技术源头保障模型与应用的全生命周期安全。报告指出，大模型正向多模态、强推理和智能体方向快速演进，安全技术必须跟上智能发展的步伐。阿里巴巴构建了“评测牵引、内外兼备、能力全面、技术领先”的AI安全体系。

　　评测体系方面，建立覆盖全链路、全模态、全场景的安全度量标准，融合红队攻击测试和神经元探针技术，实时刻画模型安全水位，并持续迭代。

　　内生安全方面，将安全能力“编译”进模型训练全周期。通过预训练阶段的数据清洗、有监督微调阶段的安全QA对学习、直接偏好优化内化人类价值观，以及组相对策略优化形成“安全直觉”，让模型从“知道安全”走向“本能安全”。针对强推理模型的幻觉问题，报告提出引入不确定性建模、反思-验证架构和检索增强生成等缓解方案。

　　外层护栏方面，研发流式原生护栏技术，利用模型生成过程中的中间隐藏状态实时感知风险，在有害内容输出前即时拦截，实现“边写边检”。同时，数字水印和AI生成内容检测技术已在淘宝、高德等多个业务落地，并牵头制定多项国家标准，有效防范AI盗用与滥用。

　　应用安全层面，依托公共云基础设施，贯彻“纵深防御、零信任、最小权限”原则，构建从基础设施到模型服务的全栈防护矩阵。针对Agent爆发带来的新挑战，报告提出建立智能体专属权限体系、插件沙箱机制和多智能体协同防护，确保自主执行中的可控性。

　　“利他”体现了技术向善的主动担当。报告认为，开源开放是降低技术门槛、实现知识民主化的核心路径。中国已成为全球开源大模型生态的重要贡献者，阿里巴巴开源的Qwen系列模型在全球榜单中占据领先地位。开源生态通过“开放基础能力+增值服务”的分层策略，既实现了技术普惠，又构建了可持续商业模式。

　　在开源风险治理上，报告提出“以生态自律为主、坚守法律底线”和“分级分层治理”两大原则。开源方负责安全发布与透明披露，开源社区制定规范并提供合规工具，开发者对应用场景风险担责。这种精准责任分配既避免过度抑制创新，又确保风险可控。

　　大模型作为“全球造、全球用”的全球化工具，其发展天然依赖多语言语料和共享算法。报告强调，中国模型出海需要在坚持自身立场的同时，通过技术手段适配不同文化的价值诉求，例如在训练阶段引入多元文化安全任务，在推理阶段通过动态提示和安全护栏组合实现本地化适配。

　　AI对经济社会的影响深远而复杂。报告指出，AI正重塑能源格局、生产力结构和组织边界。一方面，智算集群能耗激增，需要全国“三级纵深”算电协同布局；另一方面，AI作为生产力工具大幅提升效率，也催生了新就业机会和劳动力转型。在商业领域，AI优化供需匹配，改变流量分配逻辑，但需要兼顾多方利益平衡，探索分阶段、分类型的商业合作模式。报告特别强调，要坚持长期价值建设，利用AI技术强化正能量内容的生产、识别和分发，重建“流量逻辑”与“质量逻辑”的平衡。

　　“合作”是构建安全、向善、可持续AI发展范式的必然选择。报告展示了阿里巴巴与全国80余所高校、近300个合作项目的产学研成果，涵盖大模型、AI安全等领域。通过“阿里安全课堂”、“大模型安全撬壳计划”等赛事和培训，培养兼具技术能力与责任意识的复合型人才。

　　在知识共享方面，连续四年发布AI治理系列报告，发起《追AI的人》直播栏目和《这个AI不太冷》研讨会，累计超百万人次参与，将复杂技术“翻译”成公众可理解的语言，增进社会信任。

　　标准制定上，阿里巴巴和上海人工智能实验室积极牵头国内外标准，包括ISO/IEC TS 25568《生成式人工智能风险应对指南》、GB 45438—2025《人工智能生成合成内容标识方法》等，将产业实践经验转化为行业共识。

　　报告最后提出“AI安全全球公共产品”倡议，主张安全知识、能力和资源应具有非排他性和非竞争性。上海人工智能实验室探索因果推理、形式化验证和自主免疫等前沿技术，打造SafeWork通用安全平台，推动安全与性能协同提升。这一理念已写入国际AI安全共识，并获得牛津大学等机构的研究呼应。

　　总之，这份报告传递了清晰的信号：智能时代的负责任技术，不是被动合规，而是主动构建安全能力；不是封闭垄断，而是开源共建；不是单打独斗，而是全球合作。唯有守己、利他、合作并举，才能让AI在向善的轨道上行稳致远。