當前,人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面,在深刻改變人類生產生活方式的同時,也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而,人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題,其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點,造成數據源汙染,給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據,其中數據是訓練AI模型的基礎要素,也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材,使其得以學習數據的內在規律和模式,實現語義理解、智能決策和內容生成。同時,數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度,實現模型的迭代升級,以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提;高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型;覆蓋多個領域的多樣化數據,則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富,加速了「人工智慧+」行動的落地,有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力,更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性,但數據一旦受到汙染,則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效,存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據,將幹擾模型在訓練階段的參數調整,削弱模型性能、降低其準確性,甚至誘發有害輸出。研究顯示,當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時,模型輸出的有害內容會增加11.2%;即使是0.001%的虛假文本,其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容,可能成為後續模型訓練的數據源,形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前,網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容,大量低質量及非客觀數據充斥其中,導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積,最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險,尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域,不法分子利用AI炮製虛假信息,造成數據汙染,可能引發股價異常波動,構成新型市場操縱風險;在公共安全領域,數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論,誘發社會恐慌情緒;在醫療健康領域,數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議,不僅危及患者生命安全,也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管,防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據,建立AI數據分類分級保護制度,從根本上防範汙染數據的產生,助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估,保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估,確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系,不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復,構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準,制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架,實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,全面貫徹總體國家安全觀,與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險,依法維護人工智慧安全和數據安全,不斷築牢國家安全屏障。 來源:國家安全部微信公眾號
北京8月9日電 (記者 劉育英)0元(人民幣,下同)奶茶、1元漢堡、百億補貼……隨著7月18日中國國家市場監督管理總局約談美團、餓了麼、京東,以及上述三家平臺企業8月1日發表聯合聲明,承諾杜絕非理性促銷,外賣平臺補貼大戰已開始降溫。但其反映的「內卷式」競爭問題,仍值得關注。 近日在清華大學社科學院數字經濟研究中心主辦的一場研討會上,與會人士就上述問題展開深入探討。 在談及外賣補貼大戰影響時,騎手與商家代表表示面臨壓力。騎手代表表示,雖然短期內訂單量激增,收入增加,但高強度跑單導致神經緊繃和體力透支。同時,隨著補貼退出,大量湧入的新騎手將承受壓力。 一家國內中等檔次的快餐企業管理人員介紹說,外賣補貼導致該企業堂食顧客流量下降12%-15%,部分門店外賣佔比從15%攀升至22%。平臺要求商家再讓利10%,導致部分外賣訂單每單虧損約8元。雖然消費者得到一定實惠,但生產流程被激增的訂單打亂,產品和服務質量也出現一定下降。長期來看,中小餐飲企業資金鍊存在斷裂風險。 北京師範大學經濟與工商管理學院院長戚聿東認為,過度競爭和「內卷式」競爭會損害市場效率和公平。補貼難以真正培育用戶習慣或擴大整體市場規模,更多是線上業務對線下業務的替代效應。 清華大學社會科學學院經濟學研究所副所長孫震表示,補貼大戰可能加速強者恆強的「馬太效應」,資金實力雄厚的平臺通過長時間、大規模補貼擠壓其他競爭者,最終導致市場集中度提升。 談及平臺經濟「內卷式」競爭的成因,清華大學數字經濟研究中心主任王勇表示,這主要源於流量增長見頂、用戶注意力稀缺和算法驅動下動態定價機制帶來的「囚徒困境」。 此外,與其他行業相比,平臺經濟呈現「雙重內卷」:一方面是平臺企業之間通過大額補貼爭奪用戶流量,另一方面是平臺內商戶為獲取平臺內私域流量被迫參與補貼。 今年以來,中國官方多次強調防止「內卷式」競爭。在如何破除「內卷式」競爭這個問題上,中國人民大學法學院數字經濟競爭法研究中心主任孟雁北強調,需要關注平臺是否會通過算法技術等構建競爭壁壘,形成「數字保護主義」,應避免對數字經濟時代統一大市場的建設構成挑戰。 孟雁北表示,政府監管方面,建議採取柔性執法方式,如通過約談提醒平臺規範競爭行為,同時要善用反壟斷法、電子商務法等現有法律工具,加強對掠奪性定價等行為的規制。 在企業層面,戚聿東建議,由於網絡效應和規模經濟的特點,競爭的影響會被放大,平臺應當避免短視的補貼競爭,轉向差異化發展路徑,通過提升服務質量和技術創新來獲取競爭優勢。(完)
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