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
最近,新華網發布的一則反詐短視頻在社交平臺引發關注。這條旨在揭露AI換臉、變聲騙局的宣傳片發布後,有網友說「被嚇到了」,還有評價說「像恐怖片」。這是為什麼呢?原來,很多網友沒有想到,AI換臉、換聲能那麼「真」:短視頻以溫馨的母女視頻通話情節開始。母親正在家裡煲湯等女兒回家,女兒撒嬌說航班延誤又掉了一部手機,央求母親轉帳應急。就在母親用網銀轉帳時,門鈴響起,母親以為沒帶鑰匙的父親回家,暫停轉帳去開門。誰知,門外站著女兒。此時,視頻電話裡的「女兒」還在一口一個「媽,你是世界上最好的媽」。 反詐視頻中,真人與AI變臉「面對面」(圖源:新華網視頻截屏)。所以,宣傳片的主題是告訴網友,AI可以模擬人臉和人聲,視頻裡看到和聽到的都不一定是真實的,要警惕新型詐騙電話。不少網友一邊評價「太嚇人」,一邊詢問:AI技術真的進化到可以如此逼真的「換臉換聲」了嗎?答案是肯定的。只要3步,「換臉」成功「AI換臉、換聲並且用視頻的形式誤導公眾,已經不算技術難題。」人工智慧企業合合信息的技術人員展示了3步換臉:第一步,對著演示屏幕的攝像頭,根據提示上下左右轉頭,錄入真人信息;第二步,選擇兩張想要的新臉照片;第三步,演示屏幕顯示,這名技術人員已經擁有了兩張全新的「臉」,新臉還能跟隨身體的主人做出各種頭部動作與面部表情。對普通人而言,壓根看不出顯示屏幕上的「人」是AI生成的。 左:真人信息錄入;中:選擇要變的「臉」;右:變臉完成(作者攝)。技術人員表示,AI換聲也很方便,很多消費級的軟體已經提供這些服務。只要向相關軟體提供一定的聲紋資源,軟體很快就能模擬目標聲音,實現以假亂真的效果。所以,千萬不要以為反詐短視頻中的「換臉變聲詐騙」是演繹。隨著AI技術的發展,換臉、變聲已經不再困難。而且,有不法分子已經用換臉、換聲等騙取錢財。前不久,湖北警方就披露了一起「變聲」詐騙案件:被害人劉女士接到「孫子」電話說,不當心傷害到別的孩子,「私了」要2萬元錢,怕被母親責罵,「請奶奶救救我,不要告訴媽媽」。劉女士覺得電話那頭就是「孫子」的聲音,決定湊錢幫孫子。接著,孫子說有人來找劉女士拿錢,在交接錢款時,劉女士又聽到了電話裡「孫子」的聲音,確認無誤後,把錢款給了對方。過了幾天,劉女士遇到孫子問起這件事,才發現上當受騙,然後報警。警方經過調查,抓獲了犯罪嫌疑人,並根據被害人提供的線索分析認為,犯罪嫌疑人可能是通過多次撥打座機電話,逐步收集了她孫子的聲紋信息,基於它們用AI技術造假,實施詐騙。識破AI換臉和變聲,這些訣竅有用那麼,如何預防AI換臉、變聲詐騙呢?最簡單的是使用只有當事人才知道的「暗語」或者方言。當視頻通話等涉及轉帳等話題,當事人要先想辦法求證對方是本人還是AI造假。比如,可以詢問對當事雙方都有特別意義的紀念日、改用方言交流等。此時,AI造假極可能露餡。同時,個人應注意保護隱私信息。高清的面部信息、聲紋信息等,都屬於隱私信息,它們都是被模仿的基礎。所以,在社交平臺上曬視頻、曬照片、曬聲音等行為,其實存在一定的被模仿風險。此外,通訊硬體、軟體等服務供應方,則要有「用魔法打敗魔法」的防範思路。技術人員表示,在生活中,不法分子不僅用AI換臉、變聲詐騙,還會用換臉、變聲「撞庫」,盜取他人錢財。比如,不法分子獲得目標對象的臉部圖像後,試圖通過「人臉識別」的方式,登錄目標對象的各種帳戶,盜取數據、轉移財產等。AI造假後「撞庫」的後果往往比AI造假後詐騙更大,所以需要從源頭加以識別、攔截。此時,AI也可以成為幫手:AI通過對光影、臉部紋理、動態五官是否合理等細節的監控和計算,得出鑑定結果。 用AI識別AI造假(作者攝)。「因為AI捕捉和比對的精細度遠遠超過人眼,所以能識別人眼發現不了的造假視頻。」技術人員表示,如果在涉及人臉識別、聲紋識別的服務中嵌入以上技術,那麼能極大限度地防範AI造假。
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