数据|AI浪潮下，更须守护数据安全( 二 ) 安全|人工智能|ai|守护

相较于以前，对这些数据的应用价值和伦理判断评估，是不曾出现过的新要求，所以，不再是‘技术归技术、法律归法律’ ，而需要有一个价值综合评估的过程。吴沈括说。
而在上海社科院互联网研究中心主任、研究员惠志斌看来，人工智能是面向未来的技术，需要在确保人类自身安全的情况下，让技术向前发展。其中既需要以人为本，也需要责任明晰，隐私保护、算法公正的问题不仅需要法律规制，也需要技术支撑，而这一切仍需各方努力，任重道远。
对此，中国电子科技集团有限公司科技委副主任卿昱介绍，十四五我国已启动了重点研发计划网络空间安全治理重点专项，围绕一系列安全挑战开展基础性研究。其中，在安全治理方面，针对网络空间存在的数据垄断、滥用和泄露等问题，重点突破重要数据的安全保障、个人数据的隐私保护和跨境数据流动的安全等核心技术，或将为上述问题提供重要的解决方案。
法律规制和标准设立亟待完善
不可否认，人工智能的发展带来了一系列崭新的法律问题。吴沈括建议，从长期来看，需要构建特定化、专门化的法律体系，甚至为人工智能立法。而从当下看，对于已经或可能出现的数据安全问题，一方面，可以通过梳理和分析我国现有的相关立法规范，修正现行规定或增加新的执法指南和司法解释将其纳入；另一方面，则可以通过构想和设计迫切需要的专门规则，从国际治理和国内治理两个角度，引入新的特别条款加以应对。
同时吴沈括认为，在进行法律规制时，介入产业领域也应恪守技术中立原则，对于安全风险未超过社会的相当性、控制度和容忍度的，不应扩大干预打压；立法应具有前瞻性，关注突出的潜在风险，探索适当的早期干预，如违法预备行为的识别与阻断；在立法、执法以及司法过程中必须注重实现各项法律规范体系性的相互衔接和适用延展性。
而在浙江省网络空间安全创新研究中心主任陈铁明看来，形成数据安全的标准也至关重要。归根结底，要让人工智能的数据安全变得有秩序，要标准化，不仅需要给数据进行分类分级，也要有明确的机构对数据进行标准规范化，而随着技术又往前走，标准也要随着继续发展提升。
【数据|AI浪潮下，更须守护数据安全】董贵山则建议，在人工智能法规制度和数据标准的建设上，对于数据的有效流通、利用方面也要及时跟进。有良好的数据生态和数据安全生态，才能孕育出强大的人工智能，同行业或者跨行业的数据流通和应用才能支撑更加复杂的人工智能训练和数据化转型的要求，由此促进人工智能和数字技术的发展。