川观新闻评论员  余姝满

有过这样的经历吗？问AI一个问题，答起来似乎有理有据，结果一查全错。AI一本正经地胡说八道，多半是被“投毒”了。

最近央视起底AI数据污染乱象，不少网民发现，部分人工智能的回答有些不靠谱。询问宁波交警抖音号为何注销时，AI竟将注销原因与一起5月的交通事故联系在一起；询问儿童手表软件，AI给出的竟是否定中国发明创造、否定中国文化的答案。前不久，国家安全部也发布了安全提示，人工智能训练数据存在良莠不齐问题，其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点，造成数据污染，冲击安全防线。

AI已经深度融入日常生活的点滴，万万不可轻视数据污染、数据投毒的破坏力，以及可能带来的现实风险。数据污染包括，人为主观恶意篡改数据和AI吸收的海量庞大数据中混杂了不良信息、不实内容。通俗地讲，如果把AI比喻成食物，语料就相当于原材料，权重就是加工工艺。原材料腐败变质、加工工艺出现偏差，都会导致生产出来的食物有问题。尤其是投入恶意的、有害的数据，这就好比“投毒”，要么是立竿见影地给出错误答案，要么是长期性、系统性地侵蚀知识根基、价值底座，长此以往，后果不堪设想。

“毒”数据对AI输出的影响，不只是编造故事、口吐谎言，往往还具有致命性、风险性。国家安全部数据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文本被采用，其有害输出也会相应上升7.2%。AI涉及一系列日常应用，推荐餐厅、自动驾驶、医疗诊断、金融决策，AI的每一次误判都可能引发“蝴蝶效应”，带来难以估计的损失。试想一下，民众可能被虚假信息误导，引发社会舆论风险；投资者可能掉进AI推荐的虚假高收益项目陷阱，引发市场异常波动；患者可能因AI的错误诊断耽误治疗，危及生命；汽车可能因AI的错误导航而走错方向，导致意外……数据投毒、数据污染的每一次代价，对于个人和社会而言，都是不可承受之重。

更令人担忧的是，数据中毒的AI会“自己学坏”，陷入恶性循环。随着错误信息逐代累积，加之防范失守、监管滞后，加剧“代谢”异常，这种“污染”“中毒”就不会只是个例，而是正在衍生为系统性风险。

如今，互联网上，AI生成内容的数量、效率，已经远超人类。有些MCN机构利用AI每天批量产出上千篇虚假新闻，大量不实信息如病毒般传播；某小说平台账号依靠AI“创作”，一天更新十几本电子书不在话下，但逻辑不通、辞藻空洞……AI生成、伪造、篡改，一大堆粗制滥造、真假难辨的信息垃圾充斥网络，污染信息环境，也污染大众认知，不得不警惕、不得不治理。

AI的安全边界，取决于数据的质量底线。AI吃数据，得吃真实、准确、健康的数据，吃得“干净卫生、有营养”，才不会“吃坏肚子”。忽视AI数据安全，无异于自毁前程，不能再任由AI原料“土壤”被污染、被破坏了。AI面向的是人，关键也在于人。技术开发者、安全监管者、工具使用者，共同守住数据安全，才能构筑起AI强大的“免疫系统”，一同守护AI时代的未来。

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