国家安全部近日发文提示，人工智能的训练数据良莠不齐，其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点，造成数据源污染，给人工智能安全带来新的挑战。

　　数据是人工智能发展的基础。人工智能模型通过分析和处理大量的训练数据来理解世界，进而驱动内容生产和智能决策。高质量的数据能提升人工智能模型的准确性和可靠性，但数据如果被污染，则会扭曲人工智能模型的认知，导致决策失误，甚至诱发有害输出。有研究显示，当训练数据集中有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%。

　　当下，互联网作为人工智能模型的重要“语料库”，各类信息鱼龙混杂，准确性难以保证，即使模型训练时尽力过滤可疑数据，也很难完全避免虚假或有害内容的渗透。

　　如今，从美食推荐到自动驾驶，从金融决策到医疗诊断，人工智能已深度融入人们生活。每一次因数据污染作出的误判，都可能引起连锁反应，带来不可估量的损失。比如，在自动驾驶领域，误判路况造成交通事故；在金融领域，炮制虚假信息引发股价异常波动。

　　由此可见，防范数据污染不仅是人工智能领域的技术挑战，更关乎社会信任和公共安全。当前，《生成式人工智能服务管理暂行办法》已将人工智能训练数据纳入监管，各方也在探索多种方法识别和抵御恶意数据的影响。但随着数据污染日益隐蔽，要为人工智能构筑起更强大的“免疫系统”，不断升级技术手段，建立更严格的数据筛选验证机制，从源头过滤掉虚假、错误以及带有偏见性的可疑内容。同时，完善动态监测和反馈机制，对模型的异常行为及时纠偏，定期依据法规标准清洗修复受污数据，筑牢人工智能数据底座。