人工智能的快速发展带来了前所未有的便利，但同时也引发了多重安全挑战，包括数据泄露、算法偏见、恶意攻击和伦理风险等关键问题。
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数据安全与隐私风险：AI系统依赖海量数据进行训练，但数据收集、存储和处理过程中可能遭遇泄露或滥用。例如，医疗、金融等敏感领域的数据一旦被攻击，将导致严重后果。
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算法偏见与公平性：训练数据中的隐性偏见可能导致AI决策不公，如招聘或信贷评估中的歧视性结果。这类问题可能加剧社会不平等，引发法律和伦理争议。
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恶意攻击与系统漏洞：AI模型可能遭受对抗性攻击（如输入误导性数据以操纵输出）或越狱攻击（迫使模型生成有害内容）。基础设施漏洞（如DDoS攻击）也会威胁服务稳定性。
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伦理与监管空白：生成式AI的“幻觉”问题（输出虚假信息）和自动化武器等应用缺乏国际规范，亟需建立跨国的安全标准和责任框架。
面对这些挑战，行业需通过技术创新、国际合作和严格治理来平衡AI的发展与安全，确保技术造福而非危害社会。
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