转载：北京每日客户 国家安全部门今天（第五）宣布，人工智能培训数据的质量存在问题，包括错误的信息，虚构的内容和偏见。 数据是人工智能的基础 人工智能的三个主要要素是算法，计算机功率和数据，包括AI模型培训的基本要素以及AI应用程序的中心资源。 我们为AI模型提供原材料。大数据可以为AI模型提供足够的培训材料，学习数据中的内部法律和模式，并获得语义理解，智能决策和内容产生。同时，数据促进人工智能，不断优化性能和精度，并允许Mod Modeos满足新的需求。 它会影响AI模型的性能。 IA模型对数据量，质量和多样性的要求非常高y。足够数量的数据是以前的要求完全训练大型模型。高度精确，完整性和一致的数据可以有效地避免其模型。几个涵盖多个字段的数据可以提高模型能力来处理实际和复杂的方案。 促进AI模型的应用。数据资源丰富的增加加速了“人工智能+”行动的实施，从而有效地促进了人工智能与各种经济和社会学科的深刻融合。这不仅鼓励并发展了新的质量生产力，而且还促进了科学技术的飞跃，行业的优化和更新以及一般生产力的增长。 数据污染影响安全线 高质量的数据可以显着提高模型的精度和可靠性，但是数据污染可以导致提出某些安全风险的AI系统中的决策错误和故障。 提供有害内容。由“数据成瘾”行为产生的污染数据，例如操纵，小说和重复，避免在训练阶段调整模型参数，削弱模型的性能，降低精度并引起更大的危害。根据调查， 数据集中只有0.01％的假文本，模型的有害内容的退出增加了11.2％。 即使在虚假文本的0.001％，其有害产量也相应增加了7.2％。 引起递归污染。由数据污染污染的智能侵权的不正确内容可能成为培训随后模型的数据源，形成“连续污染的遗产效果。当前，Internet AI产生的内容量比人类产生的内容的真实内容要大得多，而人类产生的内容的真实内容，具有低质量和非型数据的avalanche，其产生的avalanche cartive of质量和非注射型生成产生了错误信息，这些因素是错误的信息。IA培训数据集，最终扭曲了模型本身的认知技能。 引起真正的风险。数据污染还可以增加一系列实际风险，尤其是在金融市场，公共安全和医疗服务领域。 在金融部门，罪犯可以使用AI来创建Erronedo。 在公共安全领域，数据污染可能会阻碍公众的看法，欺骗公众舆论并引起社会恐慌。在医学和健康领域，数据污染会导致模型产生错误的诊断和治疗建议。这不仅使患者生命的安全处于危险之中，而且会加剧伪科学的传播。 为人工智能数据建立坚实的基础 加强对来源的监督并防止污染发生。根据“中华人民共和国的网络安全法”，“中华人民共和国的数据安全法”以及其他法律和法规已是EN建立了AI和层次保护的数据分类系统，从根本上避免产生受污染的数据并避免AI安全的威胁。 改善风险评估并保证数据循环。改善对人工智能数据安全风险的一般评估，以确保在整个生命周期中数据安全，包括收集，存储，传输，使用，交换和备份。同时，我们将加快人工智能安全风险分类系统的构建，并提供全面的设计。安全保证持续运行。 完成清洁和维修并建立治理框架。根据法规和标准，定期清洁并修复受污染的数据。根据法律，法规和相关行业标准为清洁法律制定具体规则。逐渐相信Marcos的模块化，可监视和可扩展的数据治理持续管理和质量控制。 官方NINA Finance帐户24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码跟随更多粉丝（Sinafinance）