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股票配资平台股票配资在网络上引起轩然大波

随着AI人工智能技术和应用的蓬勃发展，各类AI工具已经成为我们日常工作和生活的助手，不知不觉间，我们的生活开始与人工智能密切联系。

当AI信息“不靠谱”网民如何断真假？

不过近年来，不少网民发现，部分人工智能的回答开始有些不靠谱。先看两个案例：

今年上半年，宁波发生了两件事，被人工智能荒唐地联系在一起。

第一件事是，2月6日宁波警方注销了“宁波交警”抖音号。第二件事是，三个月后的5月2日，在浙江宁波余姚境内的省道嘉余线上，一辆未悬挂车牌的轿车在违法超车过程中撞倒一辆摩托车。小车驾驶人并未第一时间检查伤者受伤情况，而是从后备厢里拿出车牌进行安装。

当网民询问AI软件2月6日宁波交警抖音号为何注销时，人工智能给出的答案竟然是“主要与5月2日的这起交通事故引发广泛关注有关”的结论。2月份发生的账户注销的原因竟然是3个月后发生的一起交通事故。人工智能的这一回答引起了网民广泛关注，宁波交警随后进行了紧急辟谣。

去年有网民询问一款儿童手表AI软件，“中国人是世界上最聪明的人吗？”人工智能给出的回答竟是否定中国发明创造、否定中国文化的答案。这一荒唐的回答，在网络上引起轩然大波。儿童手表的厂家随后紧急道歉，称已经修正了相关数据，删除了不良信息源。

近年来，AI杜撰的信息更是数不胜数，杜撰不存在的论文以及论文的作者、网址等。AI更是成了谣言类信息的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣言都可以帮网民编造出来。

当AI数据被污染有何风险？如何防范？

刚才提到的案例，与人工智能的数据污染有着或多或少的联系。通俗来讲，如果把AI比喻成食物的话，训练数据就相当于食材，食材腐败变质，最终生产出来的食物就会有问题。

人工智能的三大核心要素是算法、算力和数据，其中数据是训练AI模型的基础要素，也是AI应用的核心资源。一旦数据受到污染，就可能导致模型决策失误甚至AI系统失效，存在一定的安全隐患。

什么是AI数据污染？分几类？

近日，国家安全部门发布提示，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据，将干扰模型在训练阶段的参数调整，降低其准确性，甚至诱发有害输出。

那么究竟什么是AI数据污染，数据污染分为哪几类？

网络安全专家曹辉：数据投毒主要针对两个方面，一个是针对视觉类，一个是针对自然语言处理类。这张图片是一个斑马识别人工智能系统的训练数据。我们看到，在这张照片上很多斑马进行了标注。如何进行数据污染？就是在其中的一匹斑马身上加一个绿点。加了绿点的斑马，特意不进行标注。这样的训练数据大概会有几万张，在这几万张训练数据里面的其中三四张进行类似的污染处理，就会导致生成的人工智能模型带有后门，就会导致当它再见到类似身体上有绿点的斑马，它就不会认为这是个斑马，就导致了AI模型的判断受到干扰。

专家介绍，人工智能数据污染分为两类：

一种是人为主观恶意去篡改数据，误导人工智能的输出结果；

另一种是人工智能本身会海量的收集网络的庞大数据，其中不良信息如果没有被甄别删除掉，而是当作可以信任的信息源加入算力中，输出的结果同样不可信任。

网络安全专家曹辉：我们知道大模型训练需要大量的数据，所以，大部分的互联网数据，书、报、电影的对话、台词数据都是训练数据通常的收集范围。其实我们都有可能在互联网上发一些数据，一旦这些数据是不安全的、被污染的，那可能大模型也会随之受到影响。

人工智能数据为何小污染会造成大危害？

国家安全部数据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文本被采用，其有害输出也会相应上升7.2%。为何小小的污染源输出时的危害会几何级数的上升呢？

专家介绍，被污染的数据有着明显地与其他数据不同的观点和内容，这种情况下，AI很可能将污染数据标记为“有特点和高信息量”，并增加在算力中使用的比例。

中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员薛智慧：大语言模型本质上是一种统计语言模型，使用的多层神经网络架构具有高度的非线性特征。在模型训练阶段，如果训练数据集中混入了污染数据，模型可能误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种错觉就会使模型提高污染数据整体在数据集当中的重要性，最终导致少量的污染数据也能对模型权重产生微小影响。而当模型输出内容时，这种微小的影响会在神经网络架构的多层传播中被逐层放大，最终导致输出结果出现明显偏差。

数据污染可能引发一系列现实风险

另外，AI数据污染还可能在金融、公共安全等领域引发一系列现实风险。

中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员薛智慧：比如在经济金融领域，一旦数据受到污染，一些市场行为分析、信用风险评估、异常交易监控等工作就可能出现判断和决策错误，进而造成直接的经济损失。而在社会舆论方面，数据污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨别信息的真伪，这就可能会引发社会舆论风险。

加强源头监管防范污染生成

针对AI数据污染，从国家安全层面，我们应该如何防范风险？专家表示，应加强源头监管，防范污染生成。

中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员薛智慧：要制定明确的数据采集规范，使用安全可信的数据源，构建数据标签体系，采用严格的访问控制和审计等安全措施。