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小污染造成大危害!警惕AI數(shù)據(jù)污染引發(fā)現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)

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小污染造成大危害!警惕AI數(shù)據(jù)污染引發(fā)現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)

2025年08月17日 06:56 來(lái)源:央視新聞客戶端
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  隨著AI人工智能技術(shù)和應(yīng)用的蓬勃發(fā)展,各類AI工具已經(jīng)成為我們?nèi)粘9ぷ骱蜕畹闹?,不知不覺(jué)間,我們的生活開(kāi)始與人工智能密切聯(lián)系。

  當(dāng)AI信息“不靠譜”網(wǎng)民如何斷真假?

  不過(guò)近年來(lái),不少網(wǎng)民發(fā)現(xiàn),部分人工智能的回答開(kāi)始有些不靠譜。先看兩個(gè)案例:

  今年上半年,寧波發(fā)生了兩件事,被人工智能荒唐地聯(lián)系在一起。

  第一件事是,2月6日寧波警方注銷了“寧波交警”抖音號(hào)。第二件事是,三個(gè)月后的5月2日,在浙江寧波余姚境內(nèi)的省道嘉余線上,一輛未懸掛車牌的轎車在違法超車過(guò)程中撞倒一輛摩托車。小車駕駛?cè)瞬⑽吹谝粫r(shí)間檢查傷者受傷情況,而是從后備廂里拿出車牌進(jìn)行安裝。

  當(dāng)網(wǎng)民詢問(wèn)AI軟件2月6日寧波交警抖音號(hào)為何注銷時(shí),人工智能給出的答案竟然是“主要與5月2日的這起交通事故引發(fā)廣泛關(guān)注有關(guān)”的結(jié)論。2月份發(fā)生的賬戶注銷的原因竟然是3個(gè)月后發(fā)生的一起交通事故。人工智能的這一回答引起了網(wǎng)民廣泛關(guān)注,寧波交警隨后進(jìn)行了緊急辟謠。

  去年有網(wǎng)民詢問(wèn)一款兒童手表AI軟件,“中國(guó)人是世界上最聰明的人嗎?”人工智能給出的回答竟是否定中國(guó)發(fā)明創(chuàng)造、否定中國(guó)文化的答案。這一荒唐的回答,在網(wǎng)絡(luò)上引起軒然大波。兒童手表的廠家隨后緊急道歉,稱已經(jīng)修正了相關(guān)數(shù)據(jù),刪除了不良信息源。

  近年來(lái),AI杜撰的信息更是數(shù)不勝數(shù),杜撰不存在的論文以及論文的作者、網(wǎng)址等。AI更是成了謠言類信息的幫兇,游船側(cè)翻、幼兒園大火等謠言都可以幫網(wǎng)民編造出來(lái)。

  當(dāng)AI數(shù)據(jù)被污染有何風(fēng)險(xiǎn)?如何防范?

  剛才提到的案例,與人工智能的數(shù)據(jù)污染有著或多或少的聯(lián)系。通俗來(lái)講,如果把AI比喻成食物的話,訓(xùn)練數(shù)據(jù)就相當(dāng)于食材,食材腐敗變質(zhì),最終生產(chǎn)出來(lái)的食物就會(huì)有問(wèn)題。

  人工智能的三大核心要素是算法、算力和數(shù)據(jù),其中數(shù)據(jù)是訓(xùn)練AI模型的基礎(chǔ)要素,也是AI應(yīng)用的核心資源。一旦數(shù)據(jù)受到污染,就可能導(dǎo)致模型決策失誤甚至AI系統(tǒng)失效,存在一定的安全隱患。

  什么是AI數(shù)據(jù)污染?分幾類?

  近日,國(guó)家安全部門(mén)發(fā)布提示,通過(guò)篡改、虛構(gòu)和重復(fù)等“數(shù)據(jù)投毒”行為產(chǎn)生的污染數(shù)據(jù),將干擾模型在訓(xùn)練階段的參數(shù)調(diào)整,降低其準(zhǔn)確性,甚至誘發(fā)有害輸出。

  那么究竟什么是AI數(shù)據(jù)污染,數(shù)據(jù)污染分為哪幾類?

  網(wǎng)絡(luò)安全專家 曹輝:數(shù)據(jù)投毒主要針對(duì)兩個(gè)方面,一個(gè)是針對(duì)視覺(jué)類,一個(gè)是針對(duì)自然語(yǔ)言處理類。這張圖片是一個(gè)斑馬識(shí)別人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們看到,在這張照片上很多斑馬進(jìn)行了標(biāo)注。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)污染?就是在其中的一匹斑馬身上加一個(gè)綠點(diǎn)。加了綠點(diǎn)的斑馬,特意不進(jìn)行標(biāo)注。這樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)大概會(huì)有幾萬(wàn)張,在這幾萬(wàn)張訓(xùn)練數(shù)據(jù)里面的其中三四張進(jìn)行類似的污染處理,就會(huì)導(dǎo)致生成的人工智能模型帶有后門(mén),就會(huì)導(dǎo)致當(dāng)它再見(jiàn)到類似身體上有綠點(diǎn)的斑馬,它就不會(huì)認(rèn)為這是個(gè)斑馬,就導(dǎo)致了AI模型的判斷受到干擾。

  專家介紹,人工智能數(shù)據(jù)污染分為兩類:

  一種是人為主觀惡意去篡改數(shù)據(jù),誤導(dǎo)人工智能的輸出結(jié)果;

  另一種是人工智能本身會(huì)海量的收集網(wǎng)絡(luò)的龐大數(shù)據(jù),其中不良信息如果沒(méi)有被甄別刪除掉,而是當(dāng)作可以信任的信息源加入算力中,輸出的結(jié)果同樣不可信任。

  網(wǎng)絡(luò)安全專家 曹輝:我們知道大模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù),所以,大部分的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),書(shū)、報(bào)、電影的對(duì)話、臺(tái)詞數(shù)據(jù)都是訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常的收集范圍。其實(shí)我們都有可能在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)一些數(shù)據(jù),一旦這些數(shù)據(jù)是不安全的、被污染的,那可能大模型也會(huì)隨之受到影響。

  人工智能數(shù)據(jù) 為何小污染會(huì)造成大危害?

  國(guó)家安全部數(shù)據(jù)顯示,AI在訓(xùn)練過(guò)程中,即使是0.001%的虛假文本被采用,其有害輸出也會(huì)相應(yīng)上升7.2%。為何小小的污染源輸出時(shí)的危害會(huì)幾何級(jí)數(shù)的上升呢?

  專家介紹,被污染的數(shù)據(jù)有著明顯地與其他數(shù)據(jù)不同的觀點(diǎn)和內(nèi)容,這種情況下,AI很可能將污染數(shù)據(jù)標(biāo)記為“有特點(diǎn)和高信息量”,并增加在算力中使用的比例。

  中國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會(huì)人工智能安全治理專業(yè)委員會(huì)委員 薛智慧:大語(yǔ)言模型本質(zhì)上是一種統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型,使用的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有高度的非線性特征。在模型訓(xùn)練階段,如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中混入了污染數(shù)據(jù),模型可能誤將污染數(shù)據(jù)判定為“有特點(diǎn)、有代表性、高信息量”的內(nèi)容,這種錯(cuò)覺(jué)就會(huì)使模型提高污染數(shù)據(jù)整體在數(shù)據(jù)集當(dāng)中的重要性,最終導(dǎo)致少量的污染數(shù)據(jù)也能對(duì)模型權(quán)重產(chǎn)生微小影響。而當(dāng)模型輸出內(nèi)容時(shí),這種微小的影響會(huì)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的多層傳播中被逐層放大,最終導(dǎo)致輸出結(jié)果出現(xiàn)明顯偏差。

  數(shù)據(jù)污染可能引發(fā)一系列現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)

  另外,AI數(shù)據(jù)污染還可能在金融、公共安全等領(lǐng)域引發(fā)一系列現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。

  中國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會(huì)人工智能安全治理專業(yè)委員會(huì)委員 薛智慧:比如在經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域,一旦數(shù)據(jù)受到污染,一些市場(chǎng)行為分析、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、異常交易監(jiān)控等工作就可能出現(xiàn)判斷和決策錯(cuò)誤,進(jìn)而造成直接的經(jīng)濟(jì)損失。而在社會(huì)輿論方面,數(shù)據(jù)污染會(huì)破壞信息的真實(shí)性,讓民眾難以辨別信息的真?zhèn)?,這就可能會(huì)引發(fā)社會(huì)輿論風(fēng)險(xiǎn)。

  加強(qiáng)源頭監(jiān)管 防范污染生成

  針對(duì)AI數(shù)據(jù)污染,從國(guó)家安全層面,我們應(yīng)該如何防范風(fēng)險(xiǎn)?專家表示,應(yīng)加強(qiáng)源頭監(jiān)管,防范污染生成。

  中國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會(huì)人工智能安全治理專業(yè)委員會(huì)委員 薛智慧:要制定明確的數(shù)據(jù)采集規(guī)范,使用安全可信的數(shù)據(jù)源,構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系,采用嚴(yán)格的訪問(wèn)控制和審計(jì)等安全措施。

  其次,可以使用自動(dòng)化工具、人工審查以及AI算法相結(jié)合的方式,對(duì)數(shù)據(jù)不一致性、格式錯(cuò)誤、語(yǔ)法語(yǔ)義沖突等問(wèn)題進(jìn)行分析和處理。

  安全機(jī)關(guān)此前針對(duì)AI數(shù)據(jù)污染也提示,要定期依據(jù)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)清洗修復(fù)受污數(shù)據(jù),逐步構(gòu)建模塊化、可監(jiān)測(cè)、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)治理框架,實(shí)現(xiàn)持續(xù)管理與質(zhì)量把控。

  對(duì)于廣大網(wǎng)友而言,我們?cè)谌粘I詈凸ぷ髦校謶?yīng)該如何防范AI數(shù)據(jù)污染的風(fēng)險(xiǎn)呢?

  網(wǎng)警提醒:

  一是使用正規(guī)平臺(tái)和企業(yè)提供的AI工具;

  二是科學(xué)合理地使用AI工具,AI產(chǎn)生的結(jié)果可以參考,但不能盲信;

  三是注意保護(hù)個(gè)人信息,避免不必要的個(gè)人隱私暴露,同時(shí)不作不良信息的投喂者,共同守護(hù)網(wǎng)絡(luò)家園。

【編輯:付子豪】
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