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国安部提醒警惕人工智能数据投毒和污染 | AI幻觉捕手

21世纪经济报道记者 章驰 实习生 左永川

8月5日,国家安全部提醒大家,人工智能的训练数据存在良莠不齐的问题,其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点,造成数据源污染,给人工智能安全带来新的挑战。

通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据,将干扰模型在训练阶段的参数调整,削弱模型性能、降低其准确性,甚至诱发有害输出。研究显示,当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时,模型输出的有害内容会增加11.2%;即使是0.001%的虚假文本,其有害输出也会相应上升7.2%。

受到数据污染的人工智能生成的虚假内容,可能成为后续模型训练的数据源,形成具有延续性的“污染遗留效应”。当前,互联网AI生成内容在数量上已远超人类生产的真实内容,大量低质量及非客观数据充斥其中,导致AI训练数据集中的错误信息逐代累积,最终扭曲模型本身的认知能力。

数据污染还可能引发一系列现实风险,在金融领域,不法分子利用AI炮制虚假信息,造成数据污染,可能引发股价异常波动,构成新型市场操纵风险;在公共安全领域,数据污染容易扰动公众认知、误导社会舆论,诱发社会恐慌情绪;在医疗健康领域,数据污染则可能致使模型生成错误诊疗建议,不仅危及患者生命安全,也加剧伪科学的传播。

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