上涨数据安全，让人工智能更可信
发布时间：2022-01-15 09:36:51 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：京东探索研究院院长陶大程曾经做过一个实验：在道路交通牌上贴一个小广告，结果无人驾驶系统进行了误判，由于缺乏可解释性，也限制了人工智能更广泛的应用和赋能。 这是双面人工智能的一个切面：一方面，运用机器学习等人工智能技术，能够实现数据的识别保护
|
京东探索研究院院长陶大程曾经做过一个实验：在道路交通牌上贴一个小广告，结果无人驾驶系统进行了误判，“由于缺乏可解释性，也限制了人工智能更广泛的应用和赋能”。 这是“双面”人工智能的一个切面：一方面，运用机器学习等人工智能技术，能够实现数据的识别保护、数据安全溯源等功能，提升了数据安全的防护能力;但另一方面，人工智能也会带来新的安全问题，如过度采集数据，甚至产生算法歧视、“数据投毒”等。 新技术安全问题再受热议，如何让人工智能更可信?近日在上海举行的世界人工智能大会上，众多专家学者不约而同地关注到这个问题，指出人工智能在数据和网络安全中不可忽视的一面。尽管我国已经跻身于世界人工智能的第一方阵，但是在人工智能发展与安全方面，依然面临严峻的考验。 全国政协社会和法制委员会副主任陈智敏指出，数字信息的过度采集和非法使用，可能侵犯公民的权利和隐私;算法的偏好可能加剧社会的偏见或歧视，威胁公平正义。信息被窃取、盗卖，则可能引发更严重的刑事犯罪。他列举了一组数据：当前我国电信诈骗案件处在高发期，在一些地方已经占了所有刑事案件的一半以上，超过传统的盗窃案件。 “机器深度学习难以理解人性的道德，比如说，无人驾驶汽车紧急避险等智能决策可能威胁特定人群的生命。”他说。算力、算法、数据，是人工智能三要素，人工智能也引起了新型数据安全的问题。国家工业信息安全发展研究中心副主任何小龙指出，人工智能的算法对数据具有较强的依赖性，可能会带来“数据投毒”等类似新型的数据安全挑战。 所谓数据投毒，指的是在训练数据其中加入了伪装数据或者恶意样本，破坏数据完整性，造成算法模型结果的错误。“比如说原来微软的聊天机器人Tay就发布过歧视性和攻击性言论而被关闭，主要原因就是在对话数据集里面被恶意增加了不当的数据。”何小龙说。 其次是样本偏差问题。基于基础数据集多样性和代表性不足，会导致人工智能的算法隐藏特定性的社会价值倾向或偏见，输出不公平结果。越来越多的开源框架也引发了新的风险，“比如在一项目针对主流开源架构的安全测试，我们在短短时间内发现了24个安全问题，其中包括2个严重危险漏洞和8个高危漏洞。”何小龙说。 “事实上，人工智能应用当中带来了很多风险，包括自身的算力、算法带来的脆弱性，也包括人工智能在应用中的鲁棒性(异常和危险情况下系统生存的能力)、可解释性、公平性问题。这些新技术在和原有业务相结合时，可能会给原业务或者系统带来巨大的系统性风险。”上海市委网信办总工程师杨海军说。 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
