摘要

人工智能具有正负两方面外部性，其引发的数据风险不容忽视。基于人工智能运行原理及其数据治理新技术，总结人工智能可能引发的四大数据风险：数据安全风险、数据偏见风险、数据污染风险、数据垄断风险。人工智能向好发展需要找到技术应用与数据风险隐患间的平衡。根据所总结的数据风险，发现目前人工智能数据风险治理中面临数据安全和数据保护理念落后、技术发展与治理体系构建不同步、现有治理模式难以适用、治理主体不明确等难点和挑战。对此，建议从顶层设计出发，强调技术性监管、事前事后监管并重，明确人工智能数据风险主体责任，建立适应性、敏捷性、包容性相结合的多层次数据风险协同治理体系。