工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 简体中文版 发布（release）构建 当项目最终准备好发布时，可以使用 cargo build --release 来优化编译项目。这会在 target/ release 而不是 target/debug 下生成可执行文件。这些优化可以让 Rust 代码运行的更快，不 过启用这些优化也需要消耗更长的编译时间。这也就是为什么会有两种不同的配置：一种是为 了开发，你需要快速且频繁地重新构建；另一种是为用户构建最终程序，它们不会经常重新构 cargo test -- --help 可以提示在分隔符之后使用的有关参数。有关这些选项的说明，请 参阅 the rustc book 的 “Tests” 一节。 并行或顺序运行测试 当运行多个测试时，Rust 默认使用线程来并行运行。这意味着测试会更快地运行完毕，所以 你可以更快的得到代码能否工作的反馈。因为测试是在同时运行的，你应该确保测试不能相互 依赖，或依赖任何共享的状态，包括依赖共享的环境，比如当前工作目录或者环境变量。

1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 10 - 人工智能安全治理框架 的防范、检测、处置能力。 4.2.4 伦理域风险应对 （a）在算法设计、模型训练和优化、提供服务等过程中，应采取训练数 据筛选、输出校验等方式，防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、 职业、健康等方面歧视。 （b）应用于政府部门、关键信息基础设施以及直接影响公共安全和公民