人工智能正加速各行各業(yè)的智能化轉型，但數據隱私、算法偏見(jiàn)、技術(shù)濫用等安全問(wèn)題也給人工智能的治理與產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)嚴峻挑戰。

未來(lái)人工智能如何兼顧創(chuàng )新發(fā)展與安全可控？在前不久舉辦的北京智源大會(huì )AI安全與產(chǎn)業(yè)治理論壇上，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長(cháng)張鈸表示，未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展在擴大應用場(chǎng)景的同時(shí)，必須實(shí)現數據、算法與應用層的安全可控。

“人工智能的安全可控問(wèn)題要從技術(shù)層面來(lái)解決?！痹诰唧w實(shí)現路徑上，張鈸提出了發(fā)展“第三代人工智能”，即融合第一代知識驅動(dòng)和第二代數據驅動(dòng)的人工智能，利用數據、知識、算法和算力4個(gè)要素，發(fā)展安全、可信、可靠和可擴展的AI技術(shù)。

如何定義人工智能“安全可控”？北京瑞萊智慧科技有限公司CEO田天認為，“安全”是指打造數據安全與算法安全兩大核心能力，解決數據強依賴(lài)帶來(lái)的隱私泄露等隱患，同時(shí)提升算法的可靠性，從而保證系統在網(wǎng)絡(luò )過(guò)載或有意攻擊情況下，依然穩定運行不崩潰；“可控”既指應用層面的合規可控，更指核心技術(shù)的自主可控，以自主可控為根基，通過(guò)理論創(chuàng )新、技術(shù)突破形成核心競爭力。安全可控是發(fā)展第三代人工智能的核心基準，也是加快人工智能高質(zhì)量發(fā)展的有力支撐。

數據的不安全和算法的不安全是制約當前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素，也是發(fā)展安全可控人工智能需要解決的核心問(wèn)題。在中國信息通信研究院安全所信息安全研究部主任魏薇看來(lái)，人工智能與數據產(chǎn)業(yè)互促發(fā)展的同時(shí)，安全問(wèn)題也相互影響。一方面，人工智能對數據強依賴(lài)的發(fā)展特性導致其面臨的自身數據安全風(fēng)險、應用導致的數據安全風(fēng)險以及應用加劇的數據治理挑戰日益凸顯；另一方面，人工智能也為數據治理工作提供自動(dòng)化、智能化、高效化、精準化的智慧支撐。

相較數據安全，算法安全問(wèn)題初露端倪。阿里安全資深算法專(zhuān)家何源介紹，雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)在凈化網(wǎng)絡(luò )環(huán)境、知識產(chǎn)權保護、生物識別、線(xiàn)下安防等安全工作中發(fā)揮著(zhù)越來(lái)越大的助力作用，讓安全更智能，但其本身也面臨著(zhù)魯棒性不夠、可解釋性差、技術(shù)濫用等安全風(fēng)險。比如，算法漏洞的存在可以針對圖像檢索系統開(kāi)展攻擊，導致非原創(chuàng )圖片逃逸檢測，對網(wǎng)站安全與商家權益造成威脅。

發(fā)展安全可控的人工智能是一項系統性的工作，需要從行業(yè)標準、法律規范、技術(shù)發(fā)展等多個(gè)維度打造與之配套的“基礎設施”，其中技術(shù)基礎設施的打造仍將發(fā)揮基礎性作用。比如，基于安全多方計算、聯(lián)邦學(xué)習、匿蹤查詢(xún)等技術(shù)打造數據安全共享平臺解決數據隱私難題，讓數據安全共享流通；打造人工智能系統防火墻，為人臉識別、目標檢測、圖像分類(lèi)等系統提供安全檢測與防御加固，從根本上提升系統安全性。

在新基建浪潮驅動(dòng)下，人工智能產(chǎn)業(yè)即將迎來(lái)與傳統產(chǎn)業(yè)深度融合的機遇期。田天表示，在安全可控的核心支撐下，人工智能能夠實(shí)現從“單點(diǎn)自動(dòng)化”到“深度智能化”的價(jià)值提升。例如，在金融領(lǐng)域，人工智能的創(chuàng )新融合正為金融行業(yè)打造出一個(gè)兼具決策分析與感官感知的“智慧大腦”。而在安全可控的支撐下，“智慧大腦”能夠拓展全新能力邊界，形成更好的“決策左腦”與更加安全可靠的“感知右腦”。

在安全可控的助力下，“深度智能”時(shí)代正加速到來(lái)，人工智能在各行業(yè)領(lǐng)域的應用廣度和深度將不斷得到拓展?！暗谌斯ぶ悄芡ㄟ^(guò)釋放‘數據、知識、算法、算力’的全新維度，為實(shí)現安全可控的新一代人工智能提供可能，讓人工智能走出‘淺層智能’的舒適區，重塑產(chǎn)業(yè)價(jià)值?！碧锾煺f(shuō)。

 來(lái)源：《經(jīng)濟日報》