数据污染会影响安全线，国务院的安全：照顾人

NA -PRINT来自：北京每日客户 国家安全部已在当今的安全提示（TH -5）中发布了一篇文章，其中包括人工智能培训数据的问题，包括错误信息，虚构的内容和偏见观点，这会导致数据资源污染并为人工智能安全带来新的挑战。 数据是人工智能的基础 人工智能的三个主要要素是算法，计算和数据优势，其中数据是训练AI模型的主要元素，也是AI应用程序的主要资源。 为AI模型提供原材料。大数据为AI模型提供了足够的培训材料，使他们能够了解内部法律和数据模式，并实现对语义，智能决策和发电内容的理解。同时，数据还驱动人工智能继续优化性能和准确性，并实现模型的升级满足新需求。 影响AI模型的性能。 AI模型对数量，质量和差异数据的要求很高。足够的数据是大型模型中进行全面培训的要求；高精度数据，完整性和一致性可以有效避免模型的不当行为；涵盖许多领域的各种数据可以提高模型处理实际复杂情况的能力。 促进AI模型的应用。资源数据捕获的丰富量的增加加速了“人工智能 +”行动的实施，并有效地促进了人工智能与各种经济和社会领域的深层整合。它不仅发展并发展了新的生产力，而且还促进了我国科学和技术，行业和升级以及一般生产力的发展。 数据污染影响安全线 高质量的数据可以显着改善A该模型的可观和可靠性，但是一旦数据感染了数据，它可能会导致决定错误，甚至会导致AI系统的失败，这会带来一些安全风险。 提供有害内容。由“数据中毒”习惯产生的肮脏数据，例如启动，小说和重复，会干扰训练阶段的模型参数，柔化模型的性能，降低其准确性，甚至引发有害产量。研究显示： 当培训数据集中只有0.01％的假文本时，模型内容的有害输出增加了11.2％； 即使有0.001％的假文本，其有害产出也相应增加了7.2％。 引起递归污染。人工智能数据所产生的不正确内容可能是随后的模型培训的数据来源，形成了连续的“污染遗产的效果”。目前，Internet AI产生的内容量大于人们拥有的实际内容制造，大量低质量和非用途数据被洪水淹没，从而导致数据集的错误信息在培训中的实践中积累了几代人，最终导致模型本身的认知能力。 挑衅真正的危险。数据污染还可以引发一系列实际风险，尤其是在金融市场，公共安全和医疗健康领域。 在财务领域，罪犯使用AI来开发虚假信息，这会导致数据污染，这可能会导致异常破裂 - 股价变化，这构成了新市场操纵的风险； 在公共安全领域，数据污染可能会干扰公众的理解，误导公众舆论和刺激社会恐慌。在医疗和健康领域，数据污染会导致该模型发展不正确的诊断和治疗建议，这不仅威胁了B PATICTS的安全性，而且加剧了伪科学的传播。 开发一个StaBLE人工智能数据基金会 加强资源管理并防止污染预防。根据“中华人民共和国人民共和国的网络安全法”，“中华人民共和国的数据安全法”，“中华人民共和国个人信息保护法”和其他法律和法规，避免对AI数据进行分类并帮助防止AI数据安全威胁。 加强风险评估并确保数据循环。加强对人工智能安全风险的整体评估，并确保在整个生命周期中数据安全，例如收集，存储，交付，使用，交换和备份。同时，加速了安全安全性和pand的人工系统分类系统的构建，继续提高了确保数据安全性的全面能力。 完成清洁和调整，并开发管理框架。根据法规定期清洁并调整受污染的数据标准和标准。制定根据相关法律，法规和行业标准清洁数据的特定政策。逐渐开发一个模块化，监视和测量的数据管理框架，以实现持续的质量管理和控制。 金融的官方帐户 24小时广播滚动滚动最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）