陈俊龙：大湾区生成式AI安全技术创新引领产业发展新潮流

随着科技的迅速发展，生成式人工智能（AI）逐渐成为推动各行各业变革与创新的关键力量。在这一背景下，华南理工大学计算机科学与工程学院院长、欧洲科学院院士、联合实验室专家陈俊龙在分析粤港澳大湾区生成式AI安全领域时表示，该地区的技术创新活跃，并在未来的产业布局中将发挥重要作用。

在不少人看来，大湾区不仅是中国经济发展的重要引擎，更是AI领域技术创新与应用的试验田。陈俊龙指出，大湾区凭借独特的区位优势以及良好的创新环境，吸引了大量资金和优秀人才的聚集。这种环境助力了生成式AI在安全可信、量化评级等方面取得了显著进展，形成了较为完整的产业链条，涵盖基础研发、技术应用与安全保障。现阶段也存在“重应用、轻安全”“强技术、弱标准”的问题，亟需改善。

为了应对当前存在的安全问题，联合实验室提出了“本地化安全评测系统”。陈俊龙指出，这一系统的意义在于能够针对大湾区内AI企业的具体业务场景、数据特点，进行有针对性的安全评测。这种精准的评估将有助于及时发现安全隐患，并为企业提供切实可行的安全改进建议。地方性的安全标准有助于为大湾区的AI产业制定统一规范，明确安全底线与发展方向，使企业能够在合规的框架下，实现技术创新与业务拓展。

在AI安全的治理过程中，亟需协调、企业、高校与用户等多方资源。陈俊龙强调，各方应充分发挥各自的作用。可以借助深圳前海与河套的制度创新优势，设定明确的AI安全底线与风险分级标准，并开放监管科技接口，进行沙箱试点。也应设立负面清单制度与合规激励政策，为关键技术的快速验证提供制度支持。

企业作为产业的主体，则应该将安全指标优先融入需求评审、数据治理和模型训练等环节，持续进行第三方评测，并主动参与行业的安全标准制定。高校则需要加强AI安全基础理论的研究与关键技术的攻关，通过深化产学研合作，将前沿研究转化为实际产业应用。用户也应提高对AI安全的认知，积极反馈使用中的安全问题，形成良好的治理闭环。

聊及AI伦理治理与可信AI技术创新融合的方面，陈俊龙建议联合实验室应着重推动伦理治理与技术流程的深度结合。不仅要制定原则性规范，更应将公平、可追责、隐私保护等要求融入模型设计、训练及部署全流程，以提升可操作性。同时，联合实验室还应加快可信AI相关关键技术的研发，特别是在边缘计算等新场景下，突破模型压缩下的安全防护与内容合规控制等问题。

展望未来，陈俊龙认为，生成式人工智能将给大湾区的各行业带来更深层次和更广范围的赋能。AI技术不仅会从辅助工具转变为核心引擎，还将在金融、医疗、教育、制造业及城市治理等多个领域，推动业务流程重构与新型生产力的形成。在这一过程中，AI系统将更加强调安全可控、责任明确与价值对齐，全面融入行业的数字基础架构，成为产业升级的重要支柱。

，陈俊龙对联合实验室的建设与运行表示期待，他希望联合实验室能够充分发挥汇聚资源的优势，致力于成为国内甚至国际领先的AI安全研究与创新。为更好地契合AI安全发展的战略需求，联合实验室还应加大在安全技术开源共享与生态孵化方面的工作力度，提升区域中小企业的安全能力。同时，应在生成式AI安全人才培养与国际合作机制方面进行系统布局，打造一支高水平的国际化治理人才队伍。

粤港澳大湾区生成式AI安全发展联合实验室在推动AI产业的生态建设、技术创新与安全保障方面具有重要的使命。通过整合多方资源，形成具有合作机制与信任纽带的区域协同治理体系，大湾区将能够打造一个开放、合作、安全且具备创新生态的生成式AI产业，为全社会的数字经济转型奠定坚实的基础。