全球首座超階零碳大樓在山東青島投用 可實現100%綠能替代

2026-03-16 15:48 4,739次浏览

  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

  能以智能化解決的風控手段,就不要一刀切將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧,才能切實解決客戶痛點   近日,中國人民銀行、國家金融監督管理總局、中國證監會聯合發布《金融機構客戶盡職調查和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法(徵求意見稿)》,面向社會公開徵求意見。其中,取消了2022年版監管規則中關於個人辦理單筆5萬元以上現金存取業務,需「了解並登記資金來源或用途」的硬性要求。   對大額資金來源、去向規範登記,是反洗錢的重要手段。據21世紀經濟報導消息,三年前,針對自然人客戶單筆存取5萬元以上現金的反洗錢監管規則,曾引發爭議。央行相關部門負責人當時回應稱,統計數據顯示超過5萬元的現金存取業務,僅佔全部現金存取業務的2%左右,對絕大多數客戶影響有限。但該辦法當年「因技術原因」暫緩實施,相關業務按原規定辦理。   可以看出,政策初衷雖好,但遭遇的分歧意見也不容忽視,比如當時有人擔心會增加業務辦理的繁瑣性,還可能侵犯個人隱私。   如今的徵求意見稿中,直接取消了該項要求,意味著監管的放鬆嗎?其實不然,徵求意見稿明確了現金匯款、實物貴金屬買賣等一次性交易超過5萬元的將全面盡調,同時將火力集中於真正的高風險領域。   對低風險情形簡化調查,需要銀行提供更加精細化差異化的服務,避免一刀切對正常需求的傷害,優化客戶體驗。銀行機構應深刻理解,政策調整是對便民利民呼聲的回應,作為服務機構,尊重民意才有優化服務的動力和穩定執行的能力。   從2022年暫緩到2025年或將取消,這是反洗錢監管從只認數字的「簡單閾值」管理,到「風險為本」精準篩查的轉向。規則細化帶來的一定操作複雜性,也提醒著金融機構必須分級管理,對低風險簡化流程,對高風險強化調查。   金融機構還可從多方面著手改進:比如以技術賦能為服務提效,通過簡訊或網絡預告客戶需準備的資料,同時加大適老化服務,對風險防範能力低人群加強安全提醒。還可利用智能風控系統+人工防火牆,既防誤傷,又不漏放。比如或可將每月固定取款的退休老人標記為低風險,簡化其業務流程;突然進行大額匯款的帳戶,則觸發人工覆核;對在5萬臨界點頻繁試探的交易帳戶,提升識別力度,嚴防灰色操作規避監管。此外,相關機構收集客戶資料應遵循「最小必要」原則,以防隱私洩露。   歸根結底,能以智能化解決的風控手段,就不要將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧,才能切實解決客戶痛點。   成都商報-紅星新聞特約評論員 李曉亮

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