在日前召开的上海浦江AI学术年会上，阿里巴巴联上海人工智能实验室发布《守己利他：智能时代做负责任的技术》白皮书。白皮书分享了业界针对AI智能体安全隐患的解决策略，提出了AI时代全行业共同应对风险挑战的三个关键词：守己、利他、作。

这是阿里巴巴连续四年发布人工智能理向的实践成果。据介绍，阿里巴巴围绕全栈AI能力图木舒克pvc管道管件胶，已经构建了立体化的智能体安全护体系。

智能体“很能干” 须做到“很安全”

《白皮书》指出，在当前形势和未来趋势下，安全不再是AI技术研发的选修课，而是社会信任的生命线，全行业须坚持守己、利他，并积开展作，以作达共识，以共识求共赢。

“当前图木舒克pvc管道管件胶，全球AI正在从‘很能说’迈向‘很能干’，与之相对应，须做到‘很安全’。”阿里巴巴人工智能理与可持续发展实验室主任薛晖在发布会上表示，“去年以来，智能体加速普及，AI自主调度资源、执行复杂任务，风险正在集中暴露。”

据了解，阿里巴巴基于全栈AI能力，将安全基因注入从芯片、云计、模型到应用的全栈AI体系，在源头上把好关，确保技术和产品先天就是安全的；并坚持开源开放，将内部验证过的技术包括安全技术，作为公共产品向全行业开放，携手千行百业起践行“负责任的技术”理念。

让模型学习千万漏洞 提升智能体内生安全能力

“用户DIY智能体，就好比把保险箱直接放在门口——虽然不能说然会被窃取，但安全难以保障。”阿里巴巴通义实验室安全负责人张荣详细讲解了白皮书，PVC管道管件粘结胶在讲到智能体安全时，他了个比。“相比之下，Qoder、MuleRun等封装完备的产品，通过内置安全机制，为智能体注入了强的护能力，整体安全有保障。”

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据介绍，针对智能体面临的复杂风险，阿里巴巴围绕全栈AI能力，构建了立体化的安全护体系。该体系的核心策略是：从源头提升基础大模型的内生安全能力，并构筑多层系统安全围栏，实现智能体风险的全链路管控。

张荣解释说，在智能体的实际运行中，工具调用与代码执行是安全风险集中的环节，而这两个环节度依赖底层大模型的代码生成（AI Coding）能力。为此，阿里巴巴将强化千问模型在编程场景下的原生安全作为工作，依托20余年顶安全团队积累的代码安全经验，基于千万真实漏洞样本，造了质量的安全训练语料。通过将这些语料度融入模型训练的各个阶段，并开展多轮严格的安全对齐，千问模型的代码安全已经达到行业水平，在代码安全评测基准SecCodeBench中，其生成代码的安全稳居开源模型位。

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