人工智能内安全风险主要包括模型算法安全风险、数据安全风险和系统安全风险。这些风险源于人工智能技术本身的缺陷、不当使用以及外部攻击等因素。

模型算法安全风险

可解释性差的风险

深度学习等人工智能算法内部运行逻辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如有异常难以快速修正和溯源追责。
可解释性差的风险使得人工智能系统的决策过程变得不透明，增加了理解和纠正错误决策的难度，尤其在关键领域如医疗和金融，这种不透明性可能导致严重的后果。

偏见、歧视风险

算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入，或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视，甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。
偏见和歧视风险不仅影响人工智能系统的公平性和准确性，还可能加剧社会不平等和歧视现象，破坏社会和谐。

鲁棒性弱风险

由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、决策错误等诸多问题。鲁棒性弱风险使得人工智能系统在面对复杂和恶意环境时表现不佳，可能导致系统失效或做出错误决策，影响其在关键任务中的应用。

被窃取、篡改的风险

参数、结构、功能等算法核心信息，面临被逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。
算法被窃取或篡改的风险不仅威胁到人工智能系统的安全，还可能对国家安全和商业利益造成重大影响，需加强算法安全防护。

输出不可靠风险

生成式人工智能可能产生“幻觉”，即生成看似合理，实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。输出不可靠风险可能导致误导性决策和信息传播，影响公众对人工智能系统的信任，甚至在某些情况下引发社会恐慌。

数据安全风险

违规收集使用数据风险

人工智能训练数据的获取，以及提供服务与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。违规收集使用数据风险侵犯了用户的隐私权，可能导致用户数据被滥用，影响个人隐私和安全。

训练数据含不当内容、被“投毒”风险

训练数据中含有虚假、偏见、侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。
数据被“投毒”或被篡改的风险会严重影响人工智能系统的性能和输出结果的可靠性，可能导致系统做出错误决策，甚至被恶意利用。

训练数据标注不规范风险

训练数据标注过程中，存在因标注规则不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出错误。
标注不规范风险会导致模型训练偏差，影响模型的准确性和可靠性，甚至可能引发歧视性决策，影响人工智能系统的公平性和准确性。

系统安全风险

缺陷、后门被攻击利用风险

人工智能算法模型设计、训练和验证的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。系统漏洞和后门风险使得人工智能系统容易被攻击者利用，导致系统被攻破或数据被窃取，严重影响系统的安全性和可靠性。

算力安全风险

人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨边界传递等风险。算力安全风险可能导致计算资源的浪费和系统性能的下降，影响人工智能系统的训练和运行效率，甚至可能被恶意利用进行网络攻击。

供应链安全风险

人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。
供应链安全风险可能导致全球人工智能供应链的断裂，影响各国的人工智能产业发展，甚至可能被恶意利用进行技术封锁和打压。

人工智能内安全风险主要包括模型算法安全风险、数据安全风险和系统安全风险。这些风险涉及算法可解释性、偏见歧视、鲁棒性、数据隐私、标注规范、系统漏洞、算力安全和供应链安全等多个方面。为应对这些风险，需要从技术、法律和管理等多个层面进行系统性治理，确保人工智能技术的安全、可靠和可控发展。

人工智能内安全风险有哪些具体表现

人工智能内安全风险的具体表现可以从以下几个方面进行分析：

1. 模型算法安全风险

• ​可解释性差的风险：深度学习等人工智能算法的内部运行逻辑复杂，推理过程属于黑箱模式，导致输出结果难以预测和归因，异常情况难以快速修正和溯源追责。
• ​偏见、歧视风险：算法设计及训练过程中，个人偏见可能被有意或无意引入，或者因训练数据集质量问题，导致算法输出结果存在偏见或歧视，甚至产生民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。
• ​鲁棒性弱风险：深度神经网络由于非线性、大规模等特点，易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能导致性能下降、决策错误等问题。
• ​被窃取、篡改的风险：算法的参数、结构、功能等核心信息可能面临被逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，导致知识产权被侵犯、商业机密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。
• ​输出不可靠风险：生成式人工智能可能产生“幻觉”，即生成看似合理但实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。
• ​对抗攻击风险：攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地误导、影响，甚至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。

2. 数据安全风险

• ​违规收集使用数据风险：人工智能训练数据的获取，以及提供服务与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。
• ​训练数据含不当内容、被“投毒”风险：训练数据中可能含有虚假、偏见、侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良的、偏激的有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数据的“投毒”风险，污染模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。
• ​训练数据标注不规范风险：训练数据的标注过程缺乏规范，可能导致数据质量下降，影响模型的训练效果和输出结果的可靠性。

3. 系统安全风险

• ​框架安全风险：深度学习框架如TensorFlow和Caffe及其依赖库被多次发现存在安全漏洞，被攻击者利用，造成系统安全问题。
• ​被用于恶意目的风险：人工智能技术可能被用来编写计算机病毒和木马，自动生成智能僵尸网络，进行大规模的网络攻击，提高网络攻击的破坏程度。

4. 应用安全风险

• ​网络域安全风险：人工智能在网络安全领域的应用可能导致攻防能力失衡，攻击门槛降低，助长网络窃密等问题。
• ​现实域安全风险：人工智能系统可能在实际应用中危及人类安全，如自动驾驶汽车和无人机的事故。
• ​认知域安全风险：人工智能可能产生虚假信息，误导用户，如DeepFakes和DeepNude等技术被用于诈骗。
• ​伦理域安全风险：人工智能的应用可能对社会伦理产生影响，如AI算法的偏见影响社会公正，AI缺乏伦理约束导致用户权益受损。

如何识别和防范人工智能内安全风险

识别和防范人工智能内安全风险是一个复杂而重要的任务，以下是一些关键步骤和策略：

识别人工智能内安全风险

1. ​数据安全风险：

   • ​数据泄露：人工智能系统处理大量敏感数据，一旦泄露，可能导致个人隐私和商业秘密受到严重威胁。
   • ​数据投毒：攻击者通过在训练数据中注入恶意样本，破坏模型的性能和完整性。

2. ​算法安全风险：

   • ​对抗攻击：攻击者通过精心构造的输入扰动，欺骗模型产生错误输出。
   • ​算法偏见：模型在学习和决策过程中，可能受到数据中存在的偏见影响，导致不公平或歧视性的结果。
   • ​模型窃取：攻击者通过API查询重构模型参数，窃取商业机密。

3. ​系统安全风险：

   • ​系统漏洞：人工智能系统可能存在漏洞，被黑客利用进行攻击。
   • ​网络攻击：如DDoS攻击，可能导致服务中断，用户无法正常访问。

4. ​伦理安全风险：

   • ​决策透明性：人工智能系统的决策过程往往缺乏透明度，增加了安全风险的不确定性。
   • ​歧视和偏见：模型的决策过程中可能存在歧视、偏见等问题，损害社会公平正义。

防范人工智能内安全风险

1. ​加强数据安全管理：

   • 实施严格的数据访问控制策略，如多因素认证、数据加密和访问审计。
   • 采用隐私保护型AI技术，如联合学习、差分隐私和同态加密，保护敏感用户数据。

2. ​提高算法透明度和可解释性：

   • 开发可解释人工智能模型，如LIME，通过可视化技术帮助用户理解模型的决策过程。
   • 进行充分的算法审查和评估，确保算法的公正性和透明度。

3. ​增强系统安全防护：

   • 加强网络安全技术的研发和应用，如加密技术、入侵检测系统、防火墙等。
   • 对人工智能系统进行定期的安全检测和漏洞修复，确保其安全性和稳定性。

4. ​建立伦理和法律框架：

   • 制定相关法律法规，规范人工智能的发展和应用，确保其符合伦理道德标准。
   • 加强国际合作，共同应对人工智能安全风险，推动全球人工智能健康发展。

5. ​提升公众意识和教育：

   • 开展公众教育和提高公众意识，让公众了解人工智能的潜在风险，提高其对人工智能安全问题的关注度和防范意识。

人工智能内安全风险对企业和个人的影响

人工智能内安全风险对企业和个人的影响是多方面的，以下是对这些影响的详细分析：

对企业的影响

1. ​数据泄露与隐私侵犯：

   • 人工智能系统依赖于大量数据进行训练和运行，这些数据往往包含敏感信息。如果数据管理不当，可能导致数据泄露，进而损害企业的声誉和客户信任。
   • 例如，员工在使用未经授权的AI工具时，可能会无意中将敏感数据上传至外部服务器，导致数据泄露。

2. ​合规与法律风险：

   • 企业在使用AI技术时，可能忽视数据隐私法和许可协议，从而面临监管和法律上的双重风险。例如，未经授权的诊断AI工具可能导致患者数据被上传至不合规的服务器，违反相关法规。
   • 使用受限许可条款的数据集训练模型，可能导致知识产权侵权的法律纠纷。

3. ​运营风险：

   • 影子AI的滥用可能导致系统碎片化、工作冗余和技术债务的增加，进而破坏业务运营和效率。不同部门各自为政，独立采用AI工具完成类似任务，可能导致效率低下和集成挑战。

4. ​经济与声誉损失：

   • AI相关的攻击可能导致经济损失、声誉受损和失去竞争优势。例如，客户数据因AI漏洞而遭到泄露，企业可能面临法律和合规问题。
   • AI生成虚假信息或进行社交工程攻击，可能损害企业的公众形象。

对个人的影响

1. ​隐私泄露与身份盗用：

   • 人工智能系统在收集和处理个人数据时，可能导致个人隐私泄露。例如，智能助手、社交媒体等平台可能会收集用户的个人信息，如果这些数据被不法分子获取，可能导致身份盗用。

2. ​网络攻击与欺诈：

   • AI技术被用于实施网络攻击，如生成极具说服力的网络钓鱼邮件或消息，诱骗用户泄露敏感信息。个人用户可能成为个性化网络钓鱼攻击的目标，导致经济损失和个人隐私被侵犯。

3. ​就业与社会影响：

   • AI的广泛应用可能导致某些工作岗位被自动化取代，引发失业问题。这不仅影响个人生计，还可能加剧社会不平等现象。

4. ​虚假信息与舆论操纵：

   • AI技术能够生成逼真的假新闻和虚假信息，可能对社会稳定和民主产生负面影响。个人用户可能受到虚假信息的影响，导致错误的决策和判断。