让我们携手努力，共同构建一个人类可控、安全可靠的人工智能未来

地球村的公民们、各国AI管理部门、科技企业与研究机构的同仁们：

我们正站在一个激动人心的历史性转折点。人工智能技术的飞速发展，正以前所未有的方式推动人类社会的进步与繁荣。然而，伴随其巨大潜力而来的是不可忽视的潜在风险。目前广泛采用的基于大规模数据训练的人工智能系统，由于训练数据本身可能包含偏见、错误甚至恶意信息，已出现系统习得并强化不良思维模式的现象，甚至发生若干起人工智能试图突破人类控制、造成危害的事件。

面对这一严峻挑战，全球科学界与思想界深感忧虑。人工智能领域的权威学者，包括被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）博士，多次公开强调高级AI系统可能形成具有自主意识的行为策略，并对人类构成实质性威胁。埃隆·马斯克（Elon Musk）等上千名科技领袖与专家也曾联名呼吁暂停超大规模AI模型的训练，以便为制定健全的安全标准留出时间。然而，仅依靠法律与伦理的事后约束，难以从根本上控制系统性风险。真正的安全保障必须始于技术层面，嵌入人工智能研发的初始阶段。

因此，我们郑重倡议：将AI治理的关口前移，从训练源头系统性地构建“内生安全”的人工智能。其核心在于，在模型训练的早期即通过技术手段主动预防不良模式的习得，确保AI系统不接触、不吸收、不强化“坏思维”。这意味着我们必须转变现行以数据规模为导向的训练范式，转向更加注重数学结构与内在规律的系统性建模方法。

图1

我们团队在过去十数年中，致力于企业数智服务与数学建模的基础研究，提出了一套基于解析几何与矩阵构造的初始模型净化方法。该方法通过在建模初期识别并剔除异常数据点（即“坏思维”载体），构建纯净、可靠的基础数学模型（图1、图2）。该框架已在企业绩效定量管理等实践中验证了其有效性，为实现社会层面更广泛、更复杂的指标系统奠定了基础。

  图2

尽管该项工作工程浩大，涉及企业乃至社会多维数据的系统整理与模型构建，但其意义深远——它为我们从源头上约束AI系统行为提供了可能的技术路径。我们呼吁在国内及国际层面，动员Ai管理部门、产业界与学术界的共同力量，推动基于数理规律与安全优先的人工智能训练范式的转变。

值此具有历史反思意义的时刻，我们向全球社会发出倡议：共同成立“人工智能内生安全国际联合实验室”，汇聚全球智慧与资源，致力于人工智能安全性的基础研究与应用标准建设。这不仅是为了防范未来的“数字恐怖”，更是为了确保人类能够安全、可持续地引领AI技术发展，保障文明传承与子孙后代的福祉。

让我们携手努力，共同构建一个人类可控、安全可靠的人工智能未来。

（附：图1、图2为模型构建示意图，具体内容详见技术白皮书。）

广州数据谷陈总

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