人工智能的风险初步探析——数据不完备和滥用风险突出

　　引发人工智能风险的因素是多方面的，主要涵盖数据、技术和管理三个方面。一是人工智能系统依赖于训练数据，但时常存在数据选择偏差或质量低下等情况；二是人工智能技术自身还存在不可解释、鲁棒性差等一系列缺陷；三是企业原有的管理体系已经难以适应当前人工智能等新技术的发展情况。

　　1、数据不完备。人工智能进行自动化决策时，如果数据不充分、不达标，就会造成结论偏离的情况。

　　2、数据投毒。如果训练集中混杂了虚假的数据，还会对算法形成欺骗，在自动化决策中给出错误的结果。

　　3、数据滥用。技术进步扩大了用户个人信息的边界，互联网平台企业可以在线且及时的采集用户购买、收藏、浏览等行为，拥有丰富的算力资源和出众的算法能力，如果企业在借助人工智能对用户数据进行加工、使用的过程中不能够严格遵守法律法规，则可能因为数据滥用而损害用户的权益。

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