. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 12.1. 接受命令行参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ，Rust 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社

来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗 等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、 分发渠道等关键环节，便于用户识别判断信息来源及真实性。- 11 - 人工智能安全治理框架 5.3 完善人工智能数据安全和个人信息保护规范。针对人工智能技术 能、限制和隐私政策，准确认知人工智能产品做出判断决策的局限性，合理设 定使用预期。 （c）社会公众应提高个人信息保护意识，避免在不必要的情况下输入敏 感信息。 （d）社会公众应了解人工智能产品的数据处理方式，避免使用不符合隐 私保护原则的产品。 （e）社会公众在使用人工智能产品时，应关注网络安全风险，避免人工 智能产品成为网络攻击的目标。 （f）社会公众应注意人工智能产品对儿童和青少年的影响，预防沉迷及 过度使用。-