以数据安全促进人工智能健康发展
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2025-12-08 08:01:52
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【学思践悟】

党的二十届四中全会指出,“加快人工智能等数智技术创新,突破基础理论和核心技术,强化算力、算法、数据等高效供给”。人工智能作为新一轮科技革命的关键领域和产业变革的核心动力,引领着经济社会发展范式变革。习近平总书记指出,“全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用,完善人工智能监管体制机制,牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。数据、算力和算法是人工智能的三大要素,数据为人工智能发展提供了“燃料”,而人工智能发展又会形成海量数据,由此形成人工智能迭代演进的良性循环。在实践中,保障数据安全,强化高质量数据供给,对于人工智能健康发展至关重要。

数据安全是人工智能健康发展的必要条件

2022年末大模型兴起,今年初DeepSeek以开源模式进一步推进了人工智能的迭代及应用,人工智能技术从实验室走向经济社会,对数据安全提出了更高要求。保障数据安全,为人工智能发展提供稳定、可信、合规的环境,是促进人工智能健康发展的客观要求和必要条件。

数据安全能为人工智能发展提供稳定环境。数据要素是数字经济时代的核心战略资产,充分释放数据要素价值是发展人工智能的必然要求。人工智能发展需要海量数据集聚并进行训练,但人工智能技术本身对于数据的真实性并无判断的能力,大量虚假的、失真的数据供给将会导致人工智能输出虚构信息。不仅如此,数据篡改、“数据投毒”等恶意行为,将会严重影响数据可靠性和完整性,直接破坏人工智能模型的性能,对于高度依赖人工智能决策的领域带来极大危害。例如,在无人驾驶、医疗诊疗等领域,大量虚假数据、合成数据等会导致输出结果失真,从而形成错误决策,带来风险挑战。保障人工智能数据安全,为人工智能提供真实可靠、训练充足的优质数据,能够为人工智能提供稳定的发展环境。

数据安全能为人工智能发展提供可信环境。人工智能加速融入经济社会运行各个领域,能够集成公开数据、个人数据等各类数据,进而通过分析挖掘更深层次的数据。但人工智能模型黑箱的特性也导致数据源头追溯存在困难,大量的虚构信息将会导致幻觉问题,用户难以进行有效辨别和追溯,影响着人工智能应用和发展的底层逻辑。不仅如此,人工智能在发展进程中,算法设计、数据训练、决策执行等环节也存在着算法不透明、模型歧视、责任认定模糊等问题,倘若缺乏相应的监管,就会将既有的虚假信息、社会偏见等负面影响进一步放大并精准推送。提升数据安全性,保障高质量数据供给,对于营造一个可信的人工智能发展环境至关重要。

数据安全能为人工智能发展提供合规环境。人工智能发展依托海量数据,推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展,源头在于保障数据安全。一方面,人工智能集聚海量数据,在模型运行、数据流通等环节中存在敏感信息泄露的风险。不仅如此,人工智能平台拥有强大的数据搜集能力,但原始数据与衍生数据的归属权、使用权等问题并没有明确的界定,数据保护有待提升。另一方面,基于人工智能技术开发的脑机接口、人机交互设备等产业不断兴起,这些产业的发展将会自主无意识收集大量个人敏感的大脑数据,并且极大改变人与人之间的交互模式,现有加密技术难以完全阻断黑客逆向解码风险,数据安全和隐私保护难度加大。保障数据安全,才能更好地破解人工智能发展过程中的隐私泄露、伦理风险等,推动人工智能合规发展。

在人工智能技术进步中更好保障数据安全

数据安全与人工智能健康发展相辅相成、互为依托,习近平总书记强调,“我国数据资源丰富,产业体系完备,市场空间巨大,发展人工智能前景广阔,要加强政策支持和人才培养,努力开发更多安全可靠的优质产品”。这就要求在数据安全中更好地促进人工智能健康发展,在人工智能技术进步中更好地保障数据安全,以高质量数据供给促进人工智能健康发展。

强化关键核心技术突破。不论是保障数据安全,还是发展人工智能,关键在于以问题为导向,全面增强创新能力,确保关键核心技术牢牢掌握在自己手里。一方面,要加大对数据安全、人工智能等领域基础研究和关键核心技术的支持力度,通过设立专项资金等方式加大研发支持力度。尤其是发挥好企业创新主体作用,加强企业与科研院所在数据安全防护、数据加密传输等领域技术的联合攻关。另一方面,引导高校面向数据安全与人工智能发展等领域调整专业设置方向,以“微专业”培养高技术人才。同时,强化高校、科研院所、企业等创新主体联合培养复合型人才机制,充分发挥人才作为第一资源的作用。

强化数据基础设施建设。数据流通是充分释放数据价值的重要路径,加快建设数据基础设施,能够更好地促进数据安全流通,为人工智能发展注入原动力。一方面,加快数据基础制度建设,形成数据领域的规划体系,加速构建数据要素全国统一大市场。同时,合理布局和建设数据可信空间,推进区域、行业数据基础设施互联互通以及算力基础设施一体化发展,保障数据要素安全流通。另一方面,加快数据标准体系建设,明确数据采集、数据挖掘、数据流通、数据保护等方面的标准,分领域推进行业数据高质量归集和高效利用。不仅如此,还要积极参与国际标准制定,提升数据标准领域的话语权。

强化协同治理格局构建。保障数据安全既要应对技术风险,也要防范社会风险,需要政府、企业、协会、科研院所等多主体共同参与,构建和完善协同治理格局。一方面,在现行法律法规基础上,完善人工智能算法、加密数据保护、个人隐私保护等重点领域政策法规体系,健全完善数据治理、数据安全等制度,为保障数据安全奠定基础。另一方面,明确政府、企业等主体责任,创新监管模式,促进信息共享,强化公众参与,搭建协同治理的框架体系。尤其是构建数据安全的评估平台,制定人工智能数据安全的指标体系,降低数据安全风险,提升人工智能发展成熟度,以此促进人工智能健康发展。

信息来源:光明日报

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