大家好，今天小编来为大家解答人工智能应用的安全风险这个问题，人工智能应用不当会产生哪些风险很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、人工智能对企业发展与风险管理的影响

1、智能制造。人工智能引入到企业的生产制造系统，包括机器人、大数据、云制造等，能使企业实现智能制造，从而提高制造效率。

2、智能研发。运用人工智能可以辅助企业进行科学的研发决策，使企业把握研发方向，洞悉研发风险。

3、智能管理。包括智能决策、精准营销等等。

二、人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题

1、一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展，许多人类工作将被机器人取代，那么因此而失业人员的生活保障由谁负责？此外，人工智能学会自己做决定，这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资，公司支付工资，其余利润投入生产以创造更多利润。然而，机器人不需要报酬，这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润，从而导致更大的财富不平等。在工程领域，人工智能可以创造新的就业机会，但由于数字很小，这并不能弥补失去的工作岗位数量。

2、二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分：错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误，人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力，人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如，在自动驾驶汽车领域，由于背景算法的错误，人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制，人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性，人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度，人们无法有效地控制和监督后续过程，可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的，比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战，在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响，对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。

3、三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集，而很多数据都与个人信息有关，未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上，在人工智能进入我们的生活之前，人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策，这涉及隐私问题。由于大数据的发展，个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时，用户的隐私也受到了损害。

4、四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中，会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先，人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二，人工智能的替代非常快，过时的产品需要环保处理，而重金属污染问题很难处理。

5、五是控制和监督问题。人工智能需要监管，但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。

三、人工智能服务外包带来了哪些风险

1、人工智能面临合规、滥用、数据泄露等安全风险

2、近年来，人工智能在算法、算力、和大数据因素的影响下，迎来第三次发展浪潮。它在改变人类生产生活方式的同时，也给社会带来不可忽视的风险挑战。

3、如今的人工智能依赖于大数据的“喂养”。白皮书指出，人工智能在数据采集环节，存在过度采集数据、数据采集与用户授权不一致、个人敏感采集信息合规问题等；还易遭受数据投毒、模仿攻击等。

4、在数据使用环节，数据标注带来安全隐患和合规问题。如外包公司的标准人员可直接接触原始数据，如果管理不规范，可能存在内部人员盗取数据、数据泄露等风险。

5、在应用方面，利用人工智能技术模仿人类，如换脸、手写伪造、人声伪造等，除引发伦理道德风险外，还可能加速技术在黑灰色地带的应用，模糊技术应用的合理边界，加剧人工智能滥用风险。

6、其他方面，人工智能系统还存在数据存储安全隐患、共享安全隐患、数据传输安全隐患等。

7、我国尚未有正式立项的人工智能自身安全的标准

8、面对人工智能带来的各种安全风险，各国制定了相关的法律法规和政策。比如美国总统签署行政令，启动“美国人工智能倡议”；英国建立数据伦理与创新中心为政府提供咨询；日本成立人工智能委员会，开展人工智能伦理道德研究。

9、我国亦发布了一系列相关政策，如《新一代人工智能发展规划》、《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》等，在特定领域如无人机、自动驾驶等领域出台相应规范性文件。此外，特定行业和领域颁布或立项相应标准，如生物识别领域的《信息安全技术虹膜识别系统技术要求》等。

10、不过，我国尚未有正式立项的人工智能自身安全或基础共性的安全标准。

11、人工智能在个人信息保护等方面存在标准化需求

12、结合安全分析结果和当前标准化现状等因素，白皮书指出，人工智能在算法模型、数据安全和个人信息保护、基础设施安全、产品和应用安全等方面存在标准化需求。

13、针对突出的数据安全与隐私保护风险，白皮书建议平衡隐私保护和人工智能分析效果，防范逆向工程、隐私滥用等安全风险，开展人工智能隐私保护要求及技术类标准研究工作。

14、按照“充分研究，急用先行，安全事件推动”的思路，白皮书建议优先立项《人工智能安全参考框架》、《人工智能数据集安全》、《人工智能数据标注安全》、《机器学习算法模型可信赖》、《人工智能应用安全指南》、《人工智能安全服务能力要求》等标准。

四、人工智能应用不当会产生哪些风险

所谓的“数据投毒”指人工智能训练数据污染导致人工智能决策错误。通过在训练数据里加入伪装数据、恶意样本等，破坏数据的完整性，进而导致训练的算法模型决策出现偏差。

一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露;

另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。比如各类智能设备（如智能手环、智能音箱）和智能系统（如生物特征识别系统、智能医疗系统），人工智能设备和系统对个人信息采集更加直接与全面。人工智能应用采集的信息包括了人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等，具有很强的个人属性。这些信息具有唯一性和不变性，一旦泄露或者滥用将产生严重后果。

运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误，同时模型窃取攻击可对算法模型的数据进行逆向还原。此外，开源学习框架存在安全风险，也可导致人工智能系统数据泄露。

图像识别、图像欺骗等会导致算法出问题，比如自动驾驶，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果;

算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果;

算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公;

算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境;

含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性。

人工智能不可避免的会引入网络连接，网络本身的安全风险也会将AI带入风险的深坑;

人工智能技术本身也能够提升网络攻击的智能化水平，进而进行数据智能窃取;

人工智能可用来自动锁定目标，进行数据勒索攻击。人工智能技术通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率;

人工智能可自动生成大量虚假威胁情报，对分析系统实施攻击。人工智能通过使用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术处理安全大数据，能自动生产威胁性情报，攻击者也可利用相关技术生成大量错误情报以混淆判断;

人工智能可自动识别图像验证码，窃取系统数据。图像验证码是一种防止机器人账户滥用网站或服务的常用验证措施，但人工智能通过学习可以让这一验证措施失效。

第三方组件问题也会存在问题，包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用，带来的是灾难性的毁灭。

五、人工智能时代对国家安全带来的机遇和挑战

1、人工智能时代对国家安全带来了机遇和挑战。

2、机遇方面，人工智能可以提升国家的情报收集和分析能力，加强网络安全防御，提高反恐和反犯罪能力。

3、挑战方面，人工智能可能被恶意利用，导致网络攻击和信息泄露风险增加。此外，人工智能的发展也可能引发国际竞争和军备竞赛，对国家安全格局带来不确定性。

4、因此，国家需要制定相关政策和法规，加强国际合作，确保人工智能的安全和稳定应用。

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