隨著科技部啟動(dòng)“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”專項(xiàng)部署工作，人工智能技術(shù)將成為推動(dòng)生物科學(xué)、材料科學(xué)、能源科學(xué)等領(lǐng)域研究的重要工具。然而，這些研究涉及大量敏感數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等。但是，使用人工智能技術(shù)也可能伴隨著一些信息、數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全隱患。其中包括以下幾個(gè)方面：

(資料圖)

1、 數(shù)據(jù)隱私：在人工智能應(yīng)用中，大量的數(shù)據(jù)需要被采集、存儲和處理，這些數(shù)據(jù)可能包含個(gè)人隱私信息。如果這些數(shù)據(jù)不得當(dāng)?shù)乇惶幚砘蛐孤叮瑢?huì)對個(gè)人隱私造成嚴(yán)重的威脅。

2、 偏見和歧視：人工智能技術(shù)是由算法和數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集存在偏見或歧視，將會(huì)導(dǎo)致算法對某些群體或個(gè)體偏見，從而對社會(huì)公正性和平等性造成威脅。

3、 對抗攻擊：人工智能系統(tǒng)可以被攻擊者利用來進(jìn)行對抗攻擊，例如通過惡意程序、篡改數(shù)據(jù)或偽造信息來誤導(dǎo)或破壞人工智能系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

4、 自我學(xué)習(xí)：一些人工智能系統(tǒng)具有自我學(xué)習(xí)能力，能夠不斷地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。但是，如果這些系統(tǒng)沒有受到充分的監(jiān)管和控制，可能會(huì)產(chǎn)生一些未知的風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

這些風(fēng)險(xiǎn)對于個(gè)人和組織都是非常重要的，因此需要有相應(yīng)的解決方案來確保人工智能技術(shù)的安全性和穩(wěn)定性。

首先，對于數(shù)據(jù)隱私問題，人們可以采取加密、去標(biāo)識化、數(shù)據(jù)分析保護(hù)等方法來保護(hù)個(gè)人隱私。此外，應(yīng)建立健全的法律法規(guī)，完善隱私保護(hù)制度，明確數(shù)據(jù)隱私的定義、范圍和保護(hù)措施，并規(guī)范數(shù)據(jù)收集、存儲、使用、共享和銷毀等環(huán)節(jié)，以加強(qiáng)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

其次，針對偏見和歧視問題，可以通過采用多樣化的數(shù)據(jù)集、算法和模型來消除這些問題。在訓(xùn)練模型時(shí)，應(yīng)采取公平、透明的數(shù)據(jù)采集和處理方式，并對算法的結(jié)果進(jìn)行檢查和修正，以確保數(shù)據(jù)的公正性和平等性。

第三，對于對抗攻擊的問題，可以采用多層次的安全防護(hù)措施，包括身份驗(yàn)證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份等，以防止黑客攻擊、惡意軟件和數(shù)據(jù)泄露等威脅。

第四，對于自我學(xué)習(xí)的問題，人們可以引入監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)來加強(qiáng)對人工智能算法的監(jiān)督和控制。此外，可以建立自我學(xué)習(xí)的監(jiān)管機(jī)制，對算法進(jìn)行跟蹤、評估和監(jiān)督，防止算法出現(xiàn)偏差或錯(cuò)誤。

第五，數(shù)字時(shí)代的今天，移動(dòng)通訊連接了這個(gè)地球的每一個(gè)人，保護(hù)通訊安全就是保護(hù)個(gè)人隱私。安全即時(shí)通平臺信源密信可以提供端到端加密的即時(shí)通訊服務(wù)，保護(hù)用戶的通訊隱私。信源密信還可以提供安全文件傳輸和會(huì)議功能，確保用戶的數(shù)據(jù)和會(huì)議信息不會(huì)被竊取或泄露。通過使用信源密信等安全即時(shí)通訊工具，可以幫助企業(yè)和個(gè)人保護(hù)其通訊和數(shù)據(jù)隱私。

綜上所述，針對人工智能技術(shù)的運(yùn)用帶來的一系列信息安全和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，需要采取綜合的解決方案，包括技術(shù)手段、法律法規(guī)、監(jiān)管機(jī)制和安全即時(shí)通訊工具等，以保障數(shù)據(jù)和通訊的安全。