北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
當前正值秋糧產量形成的關鍵時期。農業災害呈現「南北澇中間旱」,秋糧生產面臨較大旱澇災害疊加的風險挑戰。 農業農村部印發《農業防災減災救災保秋糧豐收工作方案》,分區域分災種分作物制定34條防災減災救災措施。 · 黃淮地區重點是防高溫乾旱。7月以來,黃淮地區出現持續高溫,加之降水較常年偏少,局地旱象露頭,目前農作物缺墒受旱面積多於上年同期和常年。預計8月,黃淮地區仍將高溫少雨,局部地區旱情可能進一步發展。要千方百計保障抗旱水源;落實關鍵措施促生長。 · 華北、東北、地區重點是抗暴雨洪澇。預計8月,北方大部降水仍偏多,洪澇災害風險仍然較大。要堅持「排、散、管、促」多措並舉,及時搶排積水,恢復土壤透氣性,養根護葉,促進受澇作物生長。 · 長江中下遊重點是防高溫熱害。高溫熱害易影響作物正常開花授粉,造成高溫逼熟。目前,南方晚稻處於苗期,中稻進入孕穗期,預計8月長江中下遊地區氣溫偏高、降水偏少,局地中稻高溫熱害風險較高,可能影響灌漿結實。要堅持「以水調溫、葉面噴施、防止早衰」的技術路線,加強水分管理,調節田間小氣候,緩衝高溫影響。 (央視新聞客戶端)
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