人工智能正加速各行各業(yè)的智能化轉型，但數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、技術濫用等安全問題也給人工智能的治理與產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

未來人工智能如何兼顧創(chuàng)新發(fā)展與安全可控？在前不久舉辦的北京智源大會AI安全與產(chǎn)業(yè)治理論壇上，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸表示，未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展在擴大應用場景的同時，必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法與應用層的安全可控。“人工智能的安全可控問題要從技術層面來解決。”在具體實現(xiàn)路徑上，張鈸提出了發(fā)展“第三代人工智能”，即融合第一代知識驅動和第二代數(shù)據(jù)驅動的人工智能，利用數(shù)據(jù)、知識、算法和算力4個要素，發(fā)展安全、可信、可靠和可擴展的AI技術。

如何定義人工智能“安全可控”？北京瑞萊智慧科技有限公司CEO田天認為，“安全”是指打造數(shù)據(jù)安全與算法安全兩大核心能力，解決數(shù)據(jù)強依賴帶來的隱私泄露等隱患，同時提升算法的可靠性，從而保證系統(tǒng)在網(wǎng)絡過載或有意攻擊情況下，依然穩(wěn)定運行不崩潰；“可控”既指應用層面的合規(guī)可控，更指核心技術的自主可控，以自主可控為根基，通過理論創(chuàng)新、技術突破形成核心競爭力。安全可控是發(fā)展第三代人工智能的核心基準，也是加快人工智能高質量發(fā)展的有力支撐。

數(shù)據(jù)的不安全和算法的不安全是制約當前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素，也是發(fā)展安全可控人工智能需要解決的核心問題。在中國信息通信研究院安全所信息安全研究部主任魏薇看來，人工智能與數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)互促發(fā)展的同時，安全問題也相互影響。一方面，人工智能對數(shù)據(jù)強依賴的發(fā)展特性導致其面臨的自身數(shù)據(jù)安全風險、應用導致的數(shù)據(jù)安全風險以及應用加劇的數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)日益凸顯；另一方面，人工智能也為數(shù)據(jù)治理工作提供自動化、智能化、高效化、精準化的智慧支撐。

相較數(shù)據(jù)安全，算法安全問題初露端倪。阿里安全資深算法專家何源介紹，雖然人工智能技術已經(jīng)在凈化網(wǎng)絡環(huán)境、知識產(chǎn)權保護、生物識別、線下安防等安全工作中發(fā)揮著越來越大的助力作用，讓安全更智能，但其本身也面臨著魯棒性不夠、可解釋性差、技術濫用等安全風險。比如，算法漏洞的存在可以針對圖像檢索系統(tǒng)開展攻擊，導致非原創(chuàng)圖片逃逸檢測，對網(wǎng)站安全與商家權益造成威脅。

發(fā)展安全可控的人工智能是一項系統(tǒng)性的工作，需要從行業(yè)標準、法律規(guī)范、技術發(fā)展等多個維度打造與之配套的“基礎設施”，其中技術基礎設施的打造仍將發(fā)揮基礎性作用。比如，基于安全多方計算、聯(lián)邦學習、匿蹤查詢等技術打造數(shù)據(jù)安全共享平臺解決數(shù)據(jù)隱私難題，讓數(shù)據(jù)安全共享流通；打造人工智能系統(tǒng)防火墻，為人臉識別、目標檢測、圖像分類等系統(tǒng)提供安全檢測與防御加固，從根本上提升系統(tǒng)安全性。

在新基建浪潮驅動下，人工智能產(chǎn)業(yè)即將迎來與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合的機遇期。田天表示，在安全可控的核心支撐下，人工智能能夠實現(xiàn)從“單點自動化”到“深度智能化”的價值提升。例如，在金融領域，人工智能的創(chuàng)新融合正為金融行業(yè)打造出一個兼具決策分析與感官感知的“智慧大腦”。而在安全可控的支撐下，“智慧大腦”能夠拓展全新能力邊界，形成更好的“決策左腦”與更加安全可靠的“感知右腦”。

在安全可控的助力下，“深度智能”時代正加速到來，人工智能在各行業(yè)領域的應用廣度和深度將不斷得到拓展。“第三代人工智能通過釋放‘數(shù)據(jù)、知識、算法、算力’的全新維度，為實現(xiàn)安全可控的新一代人工智能提供可能，讓人工智能走出‘淺層智能’的舒適區(qū)，重塑產(chǎn)業(yè)價值。”田天說。