人工智能数据安全风险及应对

[研究目的]在大数据时代，数据已成为企业乃至国家实力比拼的重要新要素。随着人工智能在各个领域的深度应用，数据资源得到更广泛的使用，但同时也面临着数据安全风险，所以有必要探索人工智能数据安全保障体系。[研究方法]通过文献分析、比较分析方法，阐明人工智能数据安全风险来源，在此基础上，分析人工智能数据安全风险样态及其原因，并提出治理对策。[研究结论]当前，人工智能数据安全风险主要来自数据投毒、数据深度伪造、数据过度采集、数据滥用分析等方面的威胁，而法律规制的缺位、人工智能技术的局限性、多元主体利益难以调和则是这些风险产生的原因。因此，应重点从完善法律法规、打造数据保障平台、创新可信AI技术着手，构建人工智能数据安全多元主体治理模式。