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既要做好创新与保护，又要加强互信

“在人工智能发展的背景下，数据愈发主要。
在数据处理方面，如何在差异化中找到契合点，在保护与创新之间取得平衡。
”在2024中关村落论坛期间举办的数据安全管理与发展论坛上，新加坡资讯通信媒体发展局局长柳俊泓这样说。

一方面是公共利益，另一方面是创新发展。
在柳俊泓看来，以数据剖析为例，许多国家只管门槛、规模有所不同，但多数顶层设计的核心都有相似的处理办法。
一是用户授权赞许是利用个人数据的主要环节；二是数据机制明确了数据不可用的领域，这是出于敏感性或安全性的考量；三是要建立折衷机制，通过标准条约条款进行折衷，有助于推动环球同等性。

以新加坡履行的《东盟跨境数据流动示范条约条款》为例，柳俊泓先容，该条款用来支撑东盟内部的数据传输，对标欧盟标准条约条款，在今年还发布告终合履行指南，为企业供应了更清晰的指引，掩护各国、各企业以及消费者的利益，也让数据发挥其经济代价。
此外，数据安全永久是核心问题，同态加密、多方安全打算等隐私增强技能，让企业能够从消费者数据中得到代价，也确保消费者数据得到保护，“通过促进数据共享，帮助企业天生有助益的商业洞察，这是一个关键成分”。

此外，柳俊泓认为，应该供应“政策沙盒”，也便是实验环境，最大化的利用数据，同时保障数据安全；并建立人工智能验证系统基金会，让参与个中的企业和个人都可以为构建系统开源作贡献。

“最主要的是如何建立和加强互信。
”柳俊泓表示，随着环球生态系统的发展，须要采纳切实步骤来建立信赖。
首先，要真正聚焦科技以及共性的人工智能测试方法，让决策者与学者都能参与个中；其次，要平衡好保护和创新的关系，人工智能凸显了数据的主要性，在创造环球性管理框架的同时，建立互信是最主要的成分。

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数据管理生态须“安全可信”

“什么是大数据？不是数据海量！
”中国工程院院士沈昌祥做了这样的阐明——大数据是无法用现有软件工具进行处理的海量繁芜数据凑集，既是“废物”又是“矿山”，必须进行全过程开采，形成新型的家当链、供应链。

在万物互联的数字智能时期，网络安全防护技能不断升级迭代，可信打算逐步成为安全领域的主流技能之一。
经由长期技能攻关，我国已形成自主创新的主动免疫可信体系。

“安全不是防火墙杀病毒，有病毒、有黑客、有漏洞，实在不是这些表面征象，根本问题、本色缘故原由在于短缺攻防理念。
因此，必须认识到安全是永久的命题，要做到‘安全可信’。
”沈昌祥认为，做到全程管控，要达到“六个不”效果——

也便是让攻击者“进不去”，进去了也“拿不到”，纵然拿到了东西也是白拿，由于加密了他们“看不懂”并且无法修改。
此外，设备“瘫不成”，犹如人的器官会生病，设备也避免不了有故障，但免疫系统及时创造病灶、创造故障，采纳方法不会造成严重后果。
末了是“赖不掉”，如果不可信是可以修改的，可信往后便无法修正。

“达到这‘六个不’，才能使得数据安全管理达到有效目标。
经由三十多年的发展，我们已经形成完全的家当链，构成比较完全的新型家当空间。
”沈昌祥说。

技能“向善、不作歹”已成为基本共识

随着人工智能大模型不断迭代升级，性能优化的同时，也放大了安全风险，引发了代价偏见、隐私透露、虚假信息等问题。
“人工智能不发展，或者说发展不起来，是最大的不屈安。
”欧洲科学院院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示，由于天生式人工智能的特点，确实存在一些不屈安成分，管理是必须的，水不能太浑，但水至清则无鱼。
因此，须要比较高超的管理技能。

人工智能“向善”“不作歹”，已经成为业界的基本原则。
孙茂松认为，在详细善、恶方面，可能大家在认识上有或多或少的不同，但总的来说，可以形成基本共识。
比如，天生式人工智能可以大量产生数据，也可以成为安全管理的更有效手段。

近年来，环球范围内各国纷纭出台涉及人工智能的立法和政策。
英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士、喷鼻香港工程科学院院士、喷鼻香港科技大学首席副校长郭毅可先容，多数国家在制订干系法规时，都采纳了谨慎的态度，避免过度限定人工智能的发展，以免阻碍创新和进步，这彰显了国际社会对数据安全管理的重视。
“一些国家采纳了专门的法律和法规，来覆盖人工智能发展和运用中涉及的广泛问题；其余一些国家则采纳了针对不同运用或类型的人工智能，制订了各种规章制度的策略。
”

事实上，数据安全管理是人工智能和数字转型中不断演进的议题，须要在保护数据隐私和敏感信息的同时，建立国际机构框架和法规来规范数据安全。
对此，郭毅可表示，为了应对不断变革的数据安全形势，国际互助和履历分享至关主要。
比如，区块链、量子密码学等前沿技能发展，为数据安全办理方案供应了良好的策略，终极通过建立健全法规，形成了加强国际互助的最佳实践。
（文/图 李政葳 曾震宇 刘昊）

来源： 光明网