为人工智能安全做好基础防范。

将一张“精彩的贴纸图片”贴在脸上可以让人脸识别系统软件判断错误，为没有警惕的路人打开大门；把那个放在那张“贴纸图片”将近视眼镜放在手机上，可以打开其人脸识别技术，获取用户信息，如进入无人区域……这张照片以前只出现在科幻电影中，但现在它已经在现实生活中出现了。

近年来，我国人工智能产业的经营规模持续增长。根据工业和信息化部发布的数据，人工智能核心产业产值超过4000亿元，比2019年同期增长6倍以上，企业数量超过3000家，比2019年同期增长15%。生产、运输、诊疗、金融等一批典型应用。“随着应用领域的日益普及和使用次数的不断增加，人工智能安全风险的范围概率也在增加。”以深度神经网络为代表的优化算法爆发开启了人工智能技术的浪潮，在机器视觉、智能语音系统、自然语言理解等多个行业实现了长期发展。数据驱动的第二代人工智能技术具有可解释性，剩余管理的不足逐渐显现，导致安全事故发生率高。如何实现高质量发展与高质量安全的双向互动，是目前人工智能产业面临的最关键问题。

中国信息通信研究所发布的《人工智能白皮书》（2022）强调，随着人工智能技术的各种风险和测试，人们对人工智能技术的理解逐渐提高，人工智能技术已成为全球社会各界密切关注的话题，可信安全的声音逐渐增加。

“人工智能安全风险首先从人和系统软件两个角度进行分析。从人的角度来看，人工智能安全存在技术乱用甚至武器化的问题。”这种方法可以大大提高内容创作的效率和质量，但其负面应用——深度虚假风险不断增加，造成了实质性伤害。例如，根据“AI变脸”编造虚假的演讲视频和其他正确的指导新闻专业主义。该理论是中立的，应加强对应用领域和用户的控制，避免技术滥用的衍生风险，确保其应用的可控性。

比赛现场显示的面部识别解码显示了人工智能系统的风险。它来自于深度学习模型本身缺乏脆弱性和攻击性。根据输入的数据和振荡，系统软件做出了错误的判断，导致其稳定性无法相信。无人驾驶感知系统中仍然存在系统漏洞：通常，无人驾驶技术识别道路桩、标志、路人等整体目标，将立即制动系统汽车，对整体目标对象加上影响模式设计，汽车感知系统将出错，造成碰撞风险。“与传统的信息管理系统不同，人工智能系统具有较高的可变性，技术系统漏洞更为复杂。”建议在算法模型之外部署安全部件，采取优化算法检测服务、加强防御结构等措施，抵御实体模型盗窃、对抗样本等新型攻击，提高攻击门槛和防御成本，使网络攻击徒劳无益，从而完成源头的安全。

建立科学合理的判断方法是提高人工智能系统防御能力的另一个合理解决方案。人工智能技术不仅有许多类型，还包括数据、物理模型等因素，涉及实践、检测、认证等各个阶段，也使人工智能技术的安全系数判断成为一个复杂的问题。因此，应配置从检测、分析到结构加固的集成方法，以产生标准化的测试步骤。人工智能安全评估不仅局限于优化算法，还应扩展到数据、信息、应用等方面，进行全面的专业评估，确保人工智能技术的全周期安全。

人工智能安全问题必须从算法模型的基本原理中找到突破。明确第三代人工智能技术，然后在第二代人工智能技术信息的前提下，优化算法和计算率，然后整合专业知识因素，重建可解释性和稳定的人工智能方法。

要建立人工智能安全的天然屏障，我们应该在攻防演练中不断更新抵抗水平。通过培训系统漏洞发现和探索能力，探索新的安全需求场景，促进人工智能安全防御技术的创新，为加强人工智能技术社会治理体系和安全风险评估体系建设提供支持。

作为人工智能产业发展趋势的重要基石，加快计算基础设施建设将满足人工智能技术井喷式增长的计算能力需求。国家工业信息安全发展研究中心最近发布的《人工智能计算基础设施安全发展白皮书》强调，安全计算基础设施建设应保持数据库系统不被盗，合理防止恶意攻击，提供可信的软件环境，确保人工智能系统的安全和稳定。

然而，人工智能计算基础设施建设的发展趋势仍处于早期阶段，专项检测标准、技术标准体系、评价标准、监测和检查方法仍在建设中。为了进一步促进人工智能计算基础设施建设的绿色发展，计算基础设施建设和人工智能技术安全问题相互补充，应建立有针对性的整合、全链路营销质量标准体系，完成合作。同时，鼓励计算基础设施建设企业和优化算法公司加强合作，促进安全技术工具集成到人工智能计算基础设施建设中，降低使用人工智能技术的成本，创造良好的绿色发展环境。

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