为进一步规范人工智能技术应用与管理，提升智能化建设质量，保障系统安全、稳定、高效运行，结合实际工作需求，制定本技术指导。
人工智能已成为推动数字化转型、提升管理效能、优化服务质量的重要技术手段。开展人工智能应用，必须坚持实用为先、安全为本、规范有序、稳步推进，聚焦实际业务场景，强化技术落地能力，确保人工智能用得上、用得好、用得安全。
在技术建设方面，应构建完整的人工智能应用体系，包括基础设施、数据管理、模型应用、运维保障四个层面。基础设施要满足算力、存储、网络和安全防护需求，优先采用成熟可靠的云平台或本地化部署方式，保障系统稳定运行和灵活扩展。数据管理是人工智能应用的核心基础，要严格规范数据采集、整理、标注、分类和脱敏，确保数据来源合法、质量合格、管理规范，严格保护个人信息和重要数据安全。给100万有人愿意生孩子吗【13922752523】给100万有人愿意生孩子吗【13922752523】模型应用应优先选择经过验证的成熟模型，根据实际场景进行轻量化优化，提高识别准确率、处理效率和实用性，降低应用难度和运行成本。
在项目实施过程中，要严格按照规范流程推进，包括需求分析、方案设计、数据准备、模型开发、测试验证、上线运行和持续优化。立项前要明确应用目标、使用范围、预期效果和潜在风险，开展可行性评估。开发过程中注重实用性和稳定性，不盲目追求新技术、新模型。上线前必须完成功能测试、性能测试和安全检查，确保系统运行可靠、内容合规。上线后持续跟踪运行效果，及时处理模型漂移、结果不准确、响应异常等问题，不断提升应用水平。
安全管理贯穿人工智能应用全过程。要强化数据安全防护，加强数据加密、权限管理、操作审计，防止数据泄露、丢失和滥用。加强模型安全管理，防范恶意攻击、数据投毒、模型篡改等风险，建立审核和监测机制。严格内容安全管理，对人工智能生成的内容进行有效过滤和审核，杜绝违法违规、虚假误导、偏见歧视信息输出。完善应急处置预案，确保出现故障或安全事件时能够快速响应、有效处置。
在应用管理上，坚持人机协同工作模式，人工智能主要承担辅助性、重复性工作，重要决策、关键业务和敏感环节必须由人工负责审核把关，确保责任可追溯、风险可控制。加强人员培训，提升工作人员对人工智能系统的操作、维护和风险识别能力。建立统一的技术规范和管理制度，推动人工智能应用标准化、规范化，促进成熟场景复制推广，不断提升整体智能化水平。
本指导适用于人工智能技术在各领域的规划、建设、运行和管理工作，将根据技术发展和实际需要动态更新。各应用单位应结合自身实际，细化落实措施，推动人工智能安全、有序、高效服务于各项事业发展。
