人工智能产业先过“安全可控”关

相较数据安全，算法安全问题初露端倪。阿里安全资深算法专家何源介绍，虽然人工智能技术已经在净化网络环境、知识产权保护、生物识别、线下安防等安全工作中发挥着越来越大的助力作用，让安全更智能，但其本身也面临着鲁棒性不够、可解释性差、技术滥用等安全风险。比如，算法漏洞的存在可以针对图像检索系统开展攻击，导致非原创图片逃逸检测，对网站安全与商家权益造成威胁。

发展安全可控的人工智能是一项系统性的工作，需要从行业标准、法律规范、技术发展等多个维度打造与之配套的“基础设施”，其中技术基础设施的打造仍将发挥基础性作用。比如，基于安全多方计算、联邦学习、匿踪查询等技术打造数据安全共享平台解决数据隐私难题，让数据安全共享流通；打造人工智能系统防火墙，为人脸识别、目标检测、图像分类等系统提供安全检测与防御加固，从根本上提升系统安全性。

在新基建浪潮驱动下，人工智能产业即将迎来与传统产业深度融合的机遇期。田天表示，在安全可控的核心支撑下，人工智能能够实现从“单点自动化”到“深度智能化”的价值提升。例如，在金融领域，人工智能的创新融合正为金融行业打造出一个兼具决策分析与感官感知的“智慧大脑”。而在安全可控的支撑下，“智慧大脑”能够拓展全新能力边界，形成更好的“决策左脑”与更加安全可靠的“感知右脑”。

在安全可控的助力下，“深度智能”时代正加速到来，人工智能在各行业领域的应用广度和深度将不断得到拓展。“第三代人工智能通过释放‘数据、知识、算法、算力’的全新维度，为实现安全可控的新一代人工智能提供可能，让人工智能走出‘浅层智能’的舒适区，重塑产业价值。”田天说。