大模型AI的"雙刃劍"：數(shù)據(jù)安全與可靠性挑戰(zhàn)與破局之道

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的浪潮中，數(shù)據(jù)要素已然成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社會創(chuàng)新發(fā)展的核心引擎。從智能制造到智慧城市，從電子商務(wù)到金融科技，數(shù)據(jù)要素的深度融合與廣泛應(yīng)用，正以前所未有的力量重塑著產(chǎn)業(yè)格局與經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)?；瘧?yīng)用與跨境流動加速，安全漏洞、隱私泄露、數(shù)據(jù)篡改等風(fēng)險日益凸顯。如何構(gòu)建可信、可控、可追溯的數(shù)據(jù)要素體系，已成為關(guān)乎數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的“必答題”。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一日千里，隨之而來的是對數(shù)據(jù)引發(fā)的安全隱患擔(dān)憂。特別是在人工智能時代，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全是提升模型性能的基礎(chǔ)。確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)、穩(wěn)定可靠，是當(dāng)前相關(guān)技術(shù)發(fā)展亟待解決的問題。企業(yè)在探索人工智能應(yīng)用時，不僅要關(guān)注模型的準(zhǔn)確性和效率，還要確保數(shù)據(jù)采集、傳輸、加工及處理信息的各個環(huán)節(jié)都符合法律法規(guī)要求。

一、數(shù)據(jù)安全，大模型發(fā)展的生命線

（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量決定模型性能上限

人工智能模型的性能提升高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量。OpenAI 研究顯示，高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)可使模型準(zhǔn)確率提升 20%-30%，而低質(zhì)量數(shù)據(jù)則可能導(dǎo)致模型出現(xiàn) "災(zāi)難性遺忘"。

例如，在自動駕駛領(lǐng)域，特斯拉 FSD 系統(tǒng)每月需處理超過 1 億英里的駕駛數(shù)據(jù)，任何標(biāo)注偏差都可能引發(fā)嚴(yán)重安全事故；醫(yī)療影像 AI 模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在隱私泄露風(fēng)險，將直接威脅患者權(quán)益。這種數(shù)據(jù)敏感性使得安全問題成為人工智能應(yīng)用落地的核心制約因素。

（2）數(shù)據(jù)安全合規(guī)是商業(yè)化前提

從技術(shù)維度看，人工智能的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險呈現(xiàn)顯著特征：數(shù)據(jù)采集階段存在過度收集、非法爬取等隱患；傳輸過程中面臨中間人攻擊、數(shù)據(jù)劫持風(fēng)險；模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)易遭受投毒攻擊、數(shù)據(jù)投毒等惡意篡改；應(yīng)用階段存在數(shù)據(jù)濫用、隱私泄露等問題。某金融機(jī)構(gòu)的反欺詐模型曾因訓(xùn)練數(shù)據(jù)被植入惡意樣本，導(dǎo)致誤判率激增 40%，直接經(jīng)濟(jì)損失超千萬元。

二、全鏈路數(shù)據(jù)治理與可靠性建設(shè)的措施

（1）技術(shù)層面

數(shù)據(jù)加密：采用先進(jìn)的加密算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。例如，SSL/TLS協(xié)議用于保障網(wǎng)絡(luò)通信安全，AES加密算法用于數(shù)據(jù)存儲加密。

訪問控制：建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，對數(shù)據(jù)的訪問進(jìn)行身份認(rèn)證和授權(quán)管理。只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)，防止非法訪問。

數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：定期對數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，并建立完善的數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制。在數(shù)據(jù)丟失或損壞時，能夠及時恢復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的可靠性。

（2）管理層面

制定數(shù)據(jù)安全管理制度：明確數(shù)據(jù)安全管理的責(zé)任和流程，規(guī)范數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用和共享等環(huán)節(jié)。

加強(qiáng)人員培訓(xùn)：提高員工的數(shù)據(jù)安全意識，加強(qiáng)對員工的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，使其掌握數(shù)據(jù)安全的基本知識和技能。

開展安全評估與審計：定期對數(shù)據(jù)安全狀況進(jìn)行評估和審計，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)安全隱患。

（3）法律層面

完善法律法規(guī)：制定和完善數(shù)據(jù)安全相關(guān)的法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)安全的責(zé)任和義務(wù)，加大對數(shù)據(jù)違法行為的處罰力度。

加強(qiáng)監(jiān)管執(zhí)法：加強(qiáng)對數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管執(zhí)法，嚴(yán)厲打擊數(shù)據(jù)泄露、篡改等違法行為，維護(hù)數(shù)據(jù)市場的秩序。

三、典型實例：構(gòu)建數(shù)據(jù)要素安全與可靠性的保障體系

標(biāo)貝（青島）科技有限公司作為人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層的數(shù)據(jù)資源服務(wù)商，在實踐中摸索出了一套完善的解決方案，建立起有效的數(shù)據(jù)安全防御策略與應(yīng)急處理機(jī)制，并持續(xù)完善健全相關(guān)管理規(guī)范和制度。

1、合法授權(quán)與最小必要原則，構(gòu)建最安全的數(shù)據(jù)工場

標(biāo)貝科技數(shù)據(jù)安全方案主要分為“場地獨立”“授權(quán)準(zhǔn)入”“外設(shè)禁入”“安全溯源”的場地安全體系，以及“最小權(quán)限”“授權(quán)準(zhǔn)入”、“數(shù)據(jù)不落地”、“集中管控”的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。方案整體采用“云、網(wǎng)、端”架構(gòu)，aDesk云桌面平臺作為PC資源池，提供業(yè)務(wù)處理終端安全接入平臺，終端通過VPN通道連接總部云桌面實現(xiàn)業(yè)務(wù)操作，全方位保障辦公場地和數(shù)據(jù)生產(chǎn)安全。

在數(shù)據(jù)安全監(jiān)控機(jī)制方面，標(biāo)貝科技部署下一代防火墻。實行非授權(quán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備禁止接入網(wǎng)絡(luò)原則，如入侵防御、威脅情報分析等，對非法爬蟲、數(shù)據(jù)泄漏事件及時發(fā)現(xiàn)和告警，加強(qiáng)對內(nèi)網(wǎng)安全、業(yè)務(wù)安全的防御。并通過嚴(yán)格的上網(wǎng)行為管理，對數(shù)據(jù)分級分類與重要數(shù)據(jù)識別，對用戶訪問數(shù)據(jù)庫行為的記錄、分析和匯報，事后生成合規(guī)報告、事故追根溯源，實現(xiàn)操作全方位審計。

2、精細(xì)化項目管理確保服務(wù)質(zhì)量

同時為了兼顧數(shù)據(jù)質(zhì)量，標(biāo)貝科技還設(shè)立了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理流程。依托天津、長春、青島等多個工業(yè)級數(shù)據(jù)基地，及時響應(yīng)客戶需求。

標(biāo)貝科技數(shù)據(jù)項目管理流程覆蓋了需求評估、立項培訓(xùn)、分配任務(wù)、標(biāo)注流轉(zhuǎn)、到質(zhì)檢和最后驗收的整套機(jī)制。項目經(jīng)理全程跟蹤數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程，每個環(huán)節(jié)由相應(yīng)專業(yè)人員來把控數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和時間節(jié)點，保證最后數(shù)據(jù)交付的質(zhì)量。

未來，隨著AI大模型技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場景的縱深拓展，數(shù)據(jù)要素將在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中發(fā)揮更加重要的作用。以標(biāo)貝科技為代表的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，需要以“數(shù)據(jù)安全為底座、模型性能為塔尖”的理念重構(gòu)技術(shù)體系。只有將合規(guī)要求轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢，方能在全球AI競賽中行穩(wěn)致遠(yuǎn)。正如OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever所言：“沒有高質(zhì)量的安全數(shù)據(jù)，再先進(jìn)的算法也只是空中樓閣?！薄@或許是對這個時代最清醒的注解。

審核編輯 黃宇