张学军

如今，我们正生活在一个被人工智能（AI）温柔包裹的时代。早上醒来，智能音箱用悦耳的声音播报天气；出门上班，自动驾驶导航巧妙避开拥堵路段；晚上回家，智能门锁“认脸”开门……AI就像一位无形却贴心的伙伴，让生活更加便捷高效；AI辅助诊断、个性化教学、智能制造、精准农业、视频聊天、交通调度等各种应用，正推动社会各行业向智能化升级。然而，正如一枚硬币有两面，人工智能在带来便利的同时，也伴随着一系列安全隐患。今天，就让我们一起来探讨人工智能安全的重要性，以及我们该如何守护这个智能时代的安全。

人工智能安全是什么

想象一下，你正在使用人脸识别技术解锁手机，如果这个系统被恶意攻击，他人的脸也能轻松打开你的手机，那你的个人信息、照片等隐私将暴露无遗。再比如，自动驾驶汽车依赖复杂的AI算法来感知周围环境并做出决策，如果这些算法被干扰或篡改，可能会导致严重的交通事故。这些都不是危言耸听，而是真实存在的安全隐患。

AI安全，简而言之，就是确保AI系统在整个生命周期中——从数据采集、模型训练，到部署和使用——始终保持可靠、可控、公平且不被恶意利用。它关乎我们的个人隐私、财产安全，甚至生命安全。

它关注的不仅是系统是否遭受黑客攻击，还包括：

算法的决策是否值得信任？

数据是否在不知不觉中泄露隐私？

模型是否会被误导，做出危险判断？

技术是否可能被滥用，造成风险？

这可以概括为以下四个核心能力来理解AI安全。

（1）可靠性：让系统“少犯错、不乱来”。AI依赖数据学习规律，如果训练数据存在偏差，模型就可能在现实中频繁出错。可靠性要求系统在复杂环境下保持稳定表现。

（2）鲁棒性：抵御“看不见的干扰”。鲁棒性，是一个系统在面临内部结构和外部环境变化时，能够保持其性能和功能稳定的能力。研究发现，对图像或语音进行人类几乎无法察觉的微小修改，就可能让模型作出完全错误的判断，也就是常说的对抗攻击。这类风险在自动驾驶、安防识别中尤为突出。

（3）公平性：避免“算法歧视”。如果训练数据本身不均衡，AI可能在招聘、信贷、风控等场景中对特定群体产生不公平决策。

（4）隐私与可控性：知道“数据去了哪里”。在AI的世界里，数据是驱动算法运行的“燃料”。然而，这些数据往往包含大量用户的个人信息，如姓名、年龄、性别、位置等。如果这些数据被非法获取或滥用，后果不堪设想。

真实案例：人工智能安全问题就在身边

AI安全并非抽象概念，而是已经在现实中多次显现。

案例一：人脸识别带来的隐私风险

在一些公共场所，人脸识别被用于门禁、考勤和支付。但部分系统在用户不充分知情的情况下，长期存储和集中管理人脸信息。一旦系统被攻击或内部管理不当，个人生物特征数据将面临严重的泄露风险。

启示：AI越“聪明”，对隐私保护的要求就越高。

案例二：自动驾驶中的“对抗攻击”

研究人员曾演示，只需在交通标志上贴上特殊图案，自动驾驶系统就可能将“停止”误识别为“限速”。这种攻击并不依赖入侵系统，而是利用模型的认知弱点。

启示：AI“看世界”的方式与人类不同，安全测试不能只依赖正常场景。

案例三：深度伪造引发的信任危机

利用生成式AI，可以合成高度逼真的人脸视频和语音。现实中已出现冒充亲友进行诈骗的案例，使“眼见为实”的传统认知受到挑战。

启示：AI在提升效率的同时，也可能放大虚假信息的危害。

AI安全风险从何而来，综合来看，AI安全风险主要源于以下几个方面。

数据层面：数据质量不足或隐私保护不当

模型层面：算法存在偏差、可解释性不足

系统层面：缺乏针对恶意攻击的防护设计

应用层面：技术被滥用于诈骗、造谣或操纵舆论

这些问题相互交织，使AI安全成为一项系统性挑战。

人工智能安全保障：构建可信人工智能

如何构建可信的AI来应对AI安全风险，需要技术、制度和公众层面协同发力。

（1）技术层面：让系统更“稳健”。通过对抗训练、模型验证、隐私计算等手段，提高AI的安全性和可控性。

（2）制度层面：明确责任与边界。建立算法审计机制，完善数据保护与AI治理相关法律法规。

（3）公众层面：提升基本认知。理性看待AI生成的内容，不随意授权敏感数据，增强辨别能力。

作为普通公民，我们既要享受AI带来的便利，也要警惕其潜在风险。就像汽车需要安全带、药品需要临床试验一样，AI也需要安全机制。只有在安全理念的引导下，它才能真正成为造福社会的力量。实现这一目标，需推动跨学科、跨领域协同创新，强化AI全生命周期安全管理。从研发设计到部署应用，每个环节都应嵌入安全准则，确保技术发展始终服务于人类福祉。

在智能化不断加速的今天，理解AI安全，让人工智能“可用、可信、可控”，已经成为数字时代的一项重要公共素养。让AI在安全的轨道上发展，是技术进步的必然要求，也是我们共同的责任。

（作者单位：兰州交通大学电子与信息工程学院）