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
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