美國一項新提出的法案，進一步引發(fā)了人們對大模型時代數(shù)據(jù)安全問題的關注。

　　近日，一名美國眾議院議員提出了一項《生成式人工智能版權披露法案(Generative AI Copyright Disclosure Act)》，該法案要求企業(yè)在推出人工智能系統(tǒng)之前要告知政府，同時還要列出用于構建或更改該系統(tǒng)訓練數(shù)據(jù)集的所有受版權保護的作品。這則法案如被通過，將推動美國人工智能公司在模型訓練數(shù)據(jù)的使用上更加透明。

　　無獨有偶，在一個多月前歐洲議會投票通過并批準的《人工智能法案(Artificial Intelligence Act)》(以下簡稱《法案》)中，也明確要求對用于訓練、測試和驗證人工智能工具的數(shù)據(jù)進行適當?shù)臄?shù)據(jù)治理。

　　“近年來，各國紛紛出臺了涉及人工智能的立法和政策，大多數(shù)國家在制定相關法規(guī)時都采取了謹慎的態(tài)度，避免過度限制人工智能的發(fā)展，以免阻礙創(chuàng)新和進步，這彰顯了國際社會對數(shù)據(jù)安全治理的重視。”在日前舉行的“2024中關村論壇-數(shù)據(jù)安全治理與發(fā)展論壇”上，香港科技大學首席副校長、英國皇家工程院院士郭毅可說。

　　當前，以人工智能(AI)為代表的新技術應用成為發(fā)展新質生產(chǎn)力的重要引擎，隨之而來的數(shù)據(jù)安全治理與發(fā)展也備受關注。2024中關村論壇(以下簡稱“論壇”)期間，舉辦了多場與AI相關的論壇活動，“AI時代的數(shù)據(jù)安全治理”也成為熱點話題，不少國內外專家學者以及業(yè)界人士在論壇上交流前瞻理念、分享研究成果，深化前沿領域數(shù)據(jù)安全治理效能。

　　數(shù)據(jù)安全治理新形勢

　　AI時代，“數(shù)據(jù)”是一個不得不提的關鍵詞。

　　“數(shù)據(jù)對于AI的進步非常重要。”在2024中關村論壇年會開幕式上，硅谷人工智能研究院院長皮埃羅·斯加魯菲說。他提到，從1997年IBM的“深藍”電腦擊敗當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，到2016年谷歌人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋世界冠軍李世石，再到如今OpenAI的GPT橫空出世……AI技術快速發(fā)展背后，主要的驅動因素就是大量的數(shù)據(jù)。

　　但隨著AI技術日新月異的變化，尤其是生成式人工智能(AIGC)的快速發(fā)展，其性能在優(yōu)化的同時也放大了數(shù)據(jù)安全風險，其可能引發(fā)的價值偏見、隱私泄露、虛假信息等問題引起了大眾的擔憂。“現(xiàn)在很多診斷是由AI來做的，比如你要將GPT用于診斷疾病，我們放心嗎?很多時候是不放心的。”皮埃羅·斯加魯菲說。

　　在清華大學計算機科學與技術系教授、人工智能研究院基礎模型研究中心副主任黃民烈看來，AIGC的出現(xiàn)，使得現(xiàn)在的數(shù)據(jù)安全治理與過去相比有很大的不同。他表示，AIGC能通過訓練去組合、生成一些在過去的語料庫中根本沒有出現(xiàn)過的新內容，這些內容可能是有害的。

　　“在生成式人工智能(AIGC)時代，我們在數(shù)據(jù)安全層面，面臨的是不斷組合和創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)安全風險的問題，徹底解決這種風險，需要算法和工具的支撐，而不是靠人，或者靠一些靜態(tài)的方法去做相對固定的檢測。”黃民烈說，可以去研究制定一些有針對性的對抗和攻擊方法，比如事先讓算法發(fā)現(xiàn)模型的漏洞和風險;也可以利用算法追蹤模型存在的風險，再有針對性地制定安全手段。

　　如今，除了類似ChatGPT的通用大模型，專注某一垂直領域的行業(yè)大模型也層出不窮。奇安信集團副總裁劉前偉長期關注行業(yè)大模型的數(shù)據(jù)安全治理問題，他觀察到，很多行業(yè)大模型廠商都有一個普遍的擔心：模型預訓練的語料會不會被其他人竊取?

　　他解釋說，行業(yè)大模型在做預訓練時，被“喂”的數(shù)據(jù)大多是行業(yè)知識，“這些語料可能是不同企業(yè)最有競爭力的一些數(shù)據(jù)。”如果存在漏洞，可能導致這些核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)被泄露出去，“這是在通用大模型里，我們過去沒有特別關注的一點”。

　　同時，作為通用大模型的使用者，很多人都會問一個問題：當我去問大模型問題時，會不會造成商業(yè)機密、個人信息的泄露。劉前偉在論壇上也提出了上述疑問。

　　對于如何解決上述問題，劉前偉也同意黃民烈教授的觀點。“如果靠過去一些成熟的技術去解決現(xiàn)在的問題是很難的，今天只能通過‘用AI對抗AI’的方式，才能解決內容安全的問題。”

　　構建安全可信的數(shù)據(jù)治理生態(tài)

　　2023年5月，包括“ChatGPT之父”山姆·奧特曼(Sam Altman)在內350位AI領域權威人士簽署了一封聯(lián)名公開信，信中寫道：“應將緩解AI導致的滅絕風險，與其他社會規(guī)模風險(如大流行病和核戰(zhàn)爭)等同重視，作為全球優(yōu)先事項。”

　　“人工智能凸顯了數(shù)據(jù)的重要性，再創(chuàng)造一個全球性的治理框架，建立互信是最重要的因素。”新加坡資訊通信媒體發(fā)展局局長柳俊泓在論壇發(fā)言中指出，對數(shù)據(jù)和AI的信任，是在數(shù)字時代平衡保護和創(chuàng)新的基礎。

　　論壇期間，不少專家在討論中提到了一個詞——可信AI，該詞的核心就是AI大模型的安全問題。“我們必須認識到數(shù)據(jù)安全是永遠的命題，一定要‘安全可信’。”中國工程院院士沈昌祥在論壇上表示，要用主動免疫可信計算筑牢人工智能安全防線。

　　在他看來，數(shù)據(jù)安全治理需要做到全程管控，實現(xiàn)六個“不”：首先讓進攻者“進不去”，進去后“拿不到”數(shù)據(jù)，即使進攻者拿到數(shù)據(jù)也白拿，因為數(shù)據(jù)被加密“看不懂”，并且系統(tǒng)帶有自動免疫功能，讓進攻者“改不了”數(shù)據(jù)。同時，需要保證設備“癱不了”，能在發(fā)現(xiàn)故障后及時采取措施確保穩(wěn)定運行，最后是確保攻擊行為可追溯“賴不掉”。

　　“達到這六個‘不’的效果，才能使得數(shù)據(jù)安全治理達到有效的目標。”沈昌祥介紹，經(jīng)過30多年的發(fā)展，我國已經(jīng)構建了比較完整的新型產(chǎn)業(yè)空間。他表示，目前，中國已經(jīng)具備可信計算功能的國產(chǎn)CPU，嵌入式可信芯片及可信根，具備可信計算3.0技術的設備。

　　除了可信計算，一系列前沿技術也為構建安全可信的數(shù)據(jù)治理生態(tài)提供支持。香港科技大學首席副校長、英國皇家工程院院士郭毅可認為，在增強數(shù)據(jù)安全上，區(qū)塊鏈和量子密碼學等技術有較大應用前景。

　　“區(qū)塊鏈有透明和不可更改的技術特性。”郭毅可說，將區(qū)塊鏈技術應用在數(shù)據(jù)安全治理領域，能在確保數(shù)據(jù)完整性的同時，進一步降低數(shù)據(jù)授權風險和數(shù)據(jù)篡改風險。他還提到，可以通過數(shù)據(jù)匿名化技術、用戶同意和隱私設計規(guī)則，以及實施數(shù)據(jù)分類、訪問控制和加密等方法，保護知識產(chǎn)權和防止未經(jīng)授權的數(shù)據(jù)披露。

　　在郭毅可看來，加密技術能保護數(shù)據(jù)在靜止和傳輸過程中的安全。此外，還可以利用差分隱私、數(shù)據(jù)屏蔽等匿名化技術來刪除個人身份信息，以確保數(shù)據(jù)的機密性，同時保留其對AI模型訓練的有用性。

　　“用魔法(即AI技術)打敗魔法”，這是劉前偉提出的AI時代數(shù)據(jù)安全治理的一大出路。在論壇上關于AI數(shù)據(jù)安全治理相關技術路徑的討論中，隱私計算、聯(lián)邦學習等被反復提及。

　　除了問題，AIGC也為數(shù)據(jù)治理提供了新的、更有效的手段。歐洲科學院院士、清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松提到，現(xiàn)在數(shù)據(jù)里面有很多隱私問題，但可以用生成式人工智能(AIGC)生成符合真實情況的數(shù)據(jù)，同時規(guī)避掉用戶真實的隱私數(shù)據(jù)。“所以，實際上生成式人工智能對我們數(shù)據(jù)治理也有非常重要的正面推動作用。”

　　創(chuàng)新AI監(jiān)管機制

　　“數(shù)據(jù)安全治理是人工智能和數(shù)字轉型時代一個至關重要且不斷演進的議題。”郭毅可說，人工智能時代，需要在保護數(shù)據(jù)隱私和敏感信息的同時，建立國際機構框架和法規(guī)來規(guī)范數(shù)據(jù)安全。

　　近年來，包括英國的《支持創(chuàng)新的人工智能監(jiān)管規(guī)則》、歐盟的《人工智能法案》在內，多個國家和地區(qū)陸續(xù)出臺了相關的政策和法律，規(guī)范人工智能的發(fā)展，其中有不少內容與數(shù)據(jù)安全治理有關。

　　2023年8月15日，全球第一部關于生成式人工智能治理的專門法律規(guī)范《生成式人工智能服務管理暫行辦法》(以下簡稱《辦法》)在我國正式施行。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會研究中心副主任吳沈括認為，《辦法》著眼生成式人工智能服務語境下的數(shù)據(jù)治理，引入了多項專門規(guī)范，對于構建面向AI時代的數(shù)據(jù)治理新生態(tài)具有重要的制度指引意義。

　　在探索人工智能可控發(fā)展過程中，監(jiān)管沙盒機制是一個創(chuàng)新手段。監(jiān)管沙盒是指在風險可控的前提下，通過設立限制性條件和制定風險管控措施，允許創(chuàng)新產(chǎn)品技術服務或商業(yè)模式在真實市場環(huán)境中，以真實用戶為對象進行深度測試的一種機制。歐盟《人工智能法案》明確要求其成員國要創(chuàng)建人工智能監(jiān)管沙盒。目前，挪威、西班牙等國已開始監(jiān)管沙盒相關工作。

　　柳俊泓提到，目前有很多技術、政策，能讓企業(yè)從消費者數(shù)據(jù)集中獲得價值，同時也可以確保消費者的數(shù)據(jù)集得到保護。他認為接下來應當建立監(jiān)管沙盒，在其中使用并且開發(fā)這些技術和政策，從而能在最大化的使用數(shù)據(jù)的同時，保障數(shù)據(jù)安全。

　　論壇期間，“北京人工智能數(shù)據(jù)訓練基地監(jiān)管沙盒”正式發(fā)布，這是全國首例人工智能領域監(jiān)管沙盒。北京市經(jīng)濟和信息化局副局長毛東軍表示，在管理上，利用監(jiān)管沙盒管理機制，能幫助企業(yè)在合法合規(guī)的范圍內規(guī)避數(shù)據(jù)風險;在技術上，通過數(shù)據(jù)加密、脫敏技術、云桌面操作、安全管理等先進技術，可以為模型企業(yè)和數(shù)據(jù)企業(yè)提供基礎保障，“真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用、可見、不可得，避免數(shù)據(jù)泄露等高風險事件”。

　　從出臺政策、法律，到利用監(jiān)管沙盒進行制度和技術實驗，其目的都是推動構建人工智能(AI)時代的數(shù)據(jù)安全治理新生態(tài)。

　　當下，給人工智能裝“剎車”成為行業(yè)內討論的熱門話題，在論壇上也不鮮見。“‘剎車’就是針對技術性風險的治理體系。”清華大學蘇世民書院院長薛瀾在論壇接受記者采訪時表示，構建治理體系的目的，就是來規(guī)制濫用、誤用和惡用人工智能的行為。

　　薛瀾介紹，我國的人工智能治理體系共有三層，第一層為《新一代人工智能倫理規(guī)范》等所有社會主體都要遵守的廣泛性基礎性原則;第二層為針對人工智能具體領域的具體法律法規(guī)，比如《辦法》;第三層則是鼓勵企業(yè)加強內部機制建設，比如成立倫理委員會等。

　　如果“剎車”安裝不到位，要如何應對?薛瀾說：“我們特別鼓勵企業(yè)加強自身的機制建設，這非常關鍵。另外一點，也需要全社會的公眾監(jiān)督。”