人工智能培训数据的质量不同。国家安全部提醒

China.com在8月5日报道说，根据由微信官方关于安全部的官方叙述的文章，人工智能高度融入了经济和社会发展的各个方面。尽管人工和生活的深刻变化，但它也已成为与高级发展和安全有关的主要领域。但是，人工智能培训数据的质量存在问题，包括错误信息，概念内容和偏见视图，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知识。人工智能的三个主要要素是算法，计算强度和数据。其中，数据是AI MGA模型培训的主要元素，也是AI应用程序的主要资源。 - 为AI模型提供了原材料。大数据为AI模型提供了足够的培训材料，使他们知道INTERNAL定律和数据模式，并实现语义理解，明智的决策和发电内容。同时，数据还驱动人工智能继续优化性能和准确性，并实现升级模型以满足新需求。 - 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；具有高精度，完整性和一致性的数据将能够有效地避免误导模型；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。 - 扩展AI模型的应用。增加数据资源的丰富性已加速了“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刻融合。不仅这样做发展并发展了新的生产力质量，但也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。数据污染会影响安全线。高质量的数据可以显着提高模型的准确性和可靠性。但是，当数据被污染时，MAATHIS会导致AI系统的决策甚至失败的错误，这带来了一些安全风险。 - 放置有害内容。 “数据中毒”行为产生的肮脏数据（例如篡改，小说和重复）会干扰训练阶段的调整模型参数，削弱模型性能，降低其准确性，甚至引发有害输出。研究表明，当培训数据集中只有0.01％的错误文本时，模型内容的有害输出增加了11.2％。尽管错误的文本有0.001％，但有害产出将相应增加7.2％。 - 创建递归e污染。人工智能数据产生的不正确内容可能是随后的模型培训的数据来源，形成了连续连续的“污染遗产”。当前，Internet AI产生的内容量大于人类所制作的实际内容，并且大量的低质量和非用途数据被淹没，从而导致在世代相传的AI培训中积累了数据集信息信息，最终清洁了模型的细化。还要提醒一系列实际风险，尤其是在财务安全和财务安全领域。根据污染，公众很容易打扰公众的意识，误导公众舆论并引起社会恐慌。在医疗和健康领域，数据污染会导致该模型产生不正确的诊断和治疗建议，这不仅威胁了患者的生命，而且会使伪科学的传播蔓延。建立稳定的基础f或人工智能数据 - 加强资源管理并防止污染。基于“网络安全法”，“数据安全法”和“个人信息保护信息”，我们将建立对AI数据和分层保护系统的分类，以防止生成肮脏的数据并有效防止AI数据安全威胁。 - Astrang评估评估风险并确保数据循环。加强对源自人工智能数据的安全风险的一般评估，并确保在整个生命周期中确保数据安全，例如收集，存储，交付，使用，交换和备份。同时，加速了安全安全风险的人工系统，并继续改善全面的数据安全保证。 - 结束清洁和维修，并制定管理框架。根据法规和标准定期清洁并调整受污染的数据。制定基于清洁数据的特定政策相关法律，法规和行业标准。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。在党中央委员会的强大领导下，伴随习近平作为主要的主要领导，国家安全组织将完全执行国家安全的一般概念，与约会部门合作，以避免在人工智能领域的数据污染风险，继续根据法律发展安全和数据安全，并继续开发稳固的国家安全障碍。 [收费编辑：Zhao Chao]