生成式人工智能算法安全风险管理策略分析

前言：近年来，我国人工智能技术的快速发展，生成式人工智能逐渐显示出独特的技术优势，不仅能应用于语音、图像的生成，还能完成数据识别与增强工作。然而，随着生成式人工智能技术的普及，面临着较多安全风险，为有效保护用户隐私和数据安全，应制定高效的算法安全风险管理策略，促进行业的可持续发展。

1 生成式人工智能算法安全风险类型

1.1 知识产权风险

生成式人工智能在为各行业带来创新发展的同时，也提出了新的挑战，其中较为突出的则是生成阶段，对知识产权领域所带来的风险问题，因生成式人工智能技术具有较强的智能化操作流程，与传统人工智能技术相比，对知识产权的归属问题产生了较大变化。以生成式人工智能 ChatGPT 为例，此项技术的数据处理分析、算法精准度等方面，远高于传统人工智能技术，其内容生成主要包括智能化修整、内容自动化生成、创意生成、多模态转换等，对出版内容供应与内容生产造成较大影响。在利用 ChatGPT 进行创作时，虽然部分作品存在自然人创作因素，但此种生成式人工智能所生成的作品知识产权问题仍存在较多争议，因此，对于生成式人工智能来说，知识产权风险则是较难避免的安全风险之一[1]。

1.2 算法偏见风险

由于生成式人工智能算法，可能会受到训练数据的影响，当内容生成后会带有歧视性。目前，大部分算法会将机器学习与人工标注两种方法相结合，旨在有效提升生成式人工智能的精准性与智能化，但此种做法会增加算法偏见的发生概率。因两种方法的结合，与单一机器学习方法相比，会增加人的主观偏好与判断，由于技术人员操作过程中，会将自身信息偏好加入机器学习模型中，进而增加了算法偏见，且此种偏见较难被防范与追踪。同时，算法偏见可主要分为两种，一是，在对数据进行加工时，得出的结论与原始数据不匹配，需对其进行更正，在此过程中会生成部分算法偏见。二是，由于部分数据在接收过程中，需要开展人工标注工作，促使生成式人工智能理解过程中出现误差，产生算法偏见。

1.3 数据合规风险

生成式人工智能在使用阶段可能会面临数据准确性风险、数据来源合规风险以及数据使用合规风险。其中，数据准确风险的生成原因在于，生成式人工智能熟练数据缺失或错误，导致生成内容不完整、不准确；数据来源合规风险会涉及收集公开信息合理性、收集个人信息时用户是否同意、版权保护数据是否合理等方面问题；数据使用合规风险主要包括用户个人信息删除困难、数据泄露等问题。

2 生成式人工智能算法安全风险管理策略

2.1 采用有限保护模式

与传统人工智能技术相比，生成式人工智能拥有自我认知，能够参与输出结果的创造与加工，因此，在生成过程中采用有限保护模式，可有效避免发生知识产权风险。若站在生成式人工智能的自我认知角度，对生成结果进行全方位版权保护，较易导致未来人工智能公司掌管创作霸权的局面，不利于市场平衡发展。站在市场商业发展角度来看，生成式人工智能公司需要消耗大量的技术资本与研发资金，打造智能化程度较高的人工智能程序，若不对生成的作品进行知识产权保护，不仅有失公平，还会对公司造成较大的知识产权损失。基于此，技术人员应根据生成式人工智能技术的运行模式、创新程度、参与程度等方面进行全方位评判，并对生成产品的知识产权进行区分式有限保护，通过对产品的精准分类，平衡知识产权保护措施，确定保护模式[2]。

2.2 自动矫正算法偏见

一方面，在出现先天性算法偏见时，技术人员应根据实际情况调整相关算法的学习路径，并遵循技术标准与相关规范，在生成式人工智能技术投入使用前对其实质进行核查。纠偏工作可通过提高技术人员专业水平、设置人工标注标准，来降低先天偏见发生概率，也可借助算法程序编译预防机器，避免机器学习中出现偏差，及时纠正提升算法精准度。

另一方面，针对后天形成的算法偏见，可通过建设自动化、敏捷化、全方位监管体系，进一步消除偏见。在生成式人工智能运行过程中，应针对人工标注与机器学习流程采取自动化监管措施，当算法出现偏见时，应及时暂停输出，查找问题根源，避免影响输出结果，以此构建可信度较强的算法体系，降低拳法偏见导致的错误概率。

2.3 强化数据合规建设

在建设生成式人工智能数据合规管理体系时，应遵守各项原则，其中包括告知同意、合法合规、最小必要以及正当目的。在管理过程中，还需做到行业标准统一化，确保数据制式、编码始终保持一致，并设立数据合规管理机构，其功能在于管理企业内部日常数据的合规处理，对数据进行伦理审查与审计。此外，还需完善数据合规管理相关法律条例，优化人工智能、出台数据的基本立法，为企业数据合规做出正确指导，保障权利人的诉权，以此推动生成式人工智能行业的稳定发展。

结论：总而言之，生成式人工智能推动了社会信息化变革，在享受其带来的便利服务的同时，应清楚掌握其可能生成的不良风险。通过采用有限保护模式、自动矫正算法偏见、强化数据合规建设等管理策略，可有效完善管理机制，进而降低行业安全风险，促进人工智能产业的可持续发展。

参考文献：

[1] 郑士芹 . 生成式人工智能的数据安全风险及其应对策略 [J]. 消费电子 ,2024(4):28-30.

[2] 张庆国 . 生成式人工智能内容安全风险分析与安全机制探讨 [J]. 人工智能 ,2024(2):79-86.

简介：谢婧莹（1985-07），女，民 族：汉 职称：中级，学历：本科。