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标题: “大AI”要紧盯“小风险” (您是本帖第13个阅读者|本帖回复: 0)
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现今，AI技术一日千里，包罗万象。各行各业都可以与AI深度融合，AI在释放巨大时代红利的同时，其所引发的泄露个人隐私、推送错误信息、引发交通事故、挑战传统伦理等各类衍生风险不容忽视。关于人工智能的发展，从化解细微风险优化AI安全防控，可推动安全建设从“事后补救”向“主动防控”转变，避免后续出现系统误判、欺骗人类、彻底失控等更难处置的系统性风险。因此唯有从细微处着手，织密织牢织紧安全防护网，方能让AI为高质量发展增智赋能。
关注立法“小切口”，筑牢制度“防火墙”
AI发展速度较快，系统性立法虽然能全面覆盖AI发展各个方面，但过大的法律条文在现实发生的小事面前难以界定，法律的更新速度有时会滞后于技术迭代，通过小切口立法，可以较快地回应现实需要，避免由于概念模糊限制发展。因此，立法不仅要注重大而全，更要注重精而细。例如，可围绕AI视频、人脸识别、无人驾驶、远程医疗等曾出现过诈骗或事故的敏感领域完善相关法律条例，明确数据使用权属、事故责任划定、伦理道德边界等等，通过细化“情景式”立法，让法律边界清晰明确。
堵住前端“小漏洞”，拧紧技术“防护链”
AI系统的复杂性决定了其安全漏洞往往隐藏在算法、代码的细微之处。“明者远见于未萌，而智者避危于未形。”要强化“前端治理”，将安全发展理念融入AI研发之初，规范AI与人的协作边界。企业应研发可控制、可验证、可反馈的AI算法，邀请用户评价，根据用户体验识别问题进而解决问题。要建立AI安全奖惩机制，设立高额奖金吸引技术人才发现并修复隐患，国家监管部门和企业应定期对AI系统进行安全“体检”，严惩违法企业，及时堵住技术漏洞，构建起从研发到终端应用完整技术防护链条。
清除日常“小隐患”，守牢数据“安全门”
近年来，部分企业为牟利恶意营销，给AI“投毒”，在各个网站上发布虚假信息，AI却无法准确识别和清除错误信息，人们用AI软件搜索信息时被推送虚假信息从而被误导。面对海量信息，AI要如何鉴别真假，成为新的发展之问。企业作为AI研发主体，要从数据采集、识别、除假、整理、存储、使用等每一个环节入手，严格落实数据分级分类管理，建立数据安全审核机制，确保数据可溯源、责任可追究，从源头上消除AI安全隐患。
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