《网安观察》2023年7月刊发刊词：人工智能安全挑战

以下为《网安观察》2023年7月刊的发刊词：

数据安全的初心和挑战

随着人工智能的快速发展，带来了一系列安全性和伦理性的挑战。人工智能与安全发展中所面临的教训和挑战，并提出未来研究方向，以促进人工智能的可持续和安全发展。

在人工智能的发展过程中，大量的数据被用于训练和优化模型。然而，这些数据往往涉及个人隐私和敏感信息。教训是需要加强对数据隐私的保护和合规管理，确保数据使用的透明度和法律合规性，防止滥用和不当使用。

人工智能模型的训练数据可能存在偏见，导致对某些群体或个体的不公平对待。例如，在招聘和贷款等决策中，由于训练数据的偏见，人工智能系统可能产生歧视性结果。教训是需要解决数据偏见问题，确保人工智能系统的公平性和可解释性。

人工智能系统的安全性也是一个重要的考虑因素。恶意攻击者可以通过操纵输入数据、篡改模型或利用系统漏洞来破坏人工智能系统的正常运行。教训是需要加强对人工智能系统的安全性评估和防护机制，确保其对抗各种攻击手段的能力。

人工智能系统通常具有较高的复杂性和黑盒特性，使其难以理解和解释内部的决策过程。这给用户、监管机构和社会大众带来了信任和接受的挑战。解决这一挑战的关键是提升人工智能系统的可解释性和透明度，使其决策过程可追溯和可验证。

人工智能技术的快速发展超过了现有的法律和伦理框架的适应能力。例如，自动驾驶汽车的出现引发了关于责任分配和伦理抉择的争议。挑战在于建立切实可行的法律和伦理准则，平衡技术进步和社会利益之间的关系。

综上所述，人工智能的安全发展面临着教训和挑战，但也带来了巨大的机遇。通过加强数据隐私保护、推动公平性和解释性算法设计、强化安全防护和鲁棒性，以及完善法律和伦理框架，我们可以推动人工智能的可持续发展，并确保其与人类社会的和谐共存。未来的研究应该在这些方向上不断探索创新，同时注重跨学科合作，促进人工智能技术的融合与应用，以实现更加安全、公正和可持续的人工智能时代。

《网安观察》总顾问 叶绍琛

2023年8月1日