人工智能技術的進步，促進了相關市場應用的快速發展。目前，世界各國都對人工智能市場的增長，以及人工智能產業化前景報以巨大希冀。不過，在人工智能蓬勃姿態背后，其存在的一些問題也逐漸浮現出來，安全是最受關注的一項。
安全隱患凸顯
“安全性是部署人工智能的最大挑戰。”美國加州大學伯克利分校計算機系教授宋曉冬曾公開表示。的確，自人工智能爆發式發展以來，其安全性就成為了業內人士與普通民眾關注的焦點，為此引發的爭議也在持續發酵。
如今，全球互聯網普及進一步深入，物聯網、云計算等前沿技術的發展更是推動了“萬物互聯”時代的到來。而人工智能技術的應用十分依賴計算機與互聯網的支撐，因而面臨的網絡安全隱患不容忽視。
實際上，人工智能面臨的安全風險有兩大類，一種是外部威脅，一種是內部局限。前者主要是黑客等網絡攻擊者對于人工智能系統安全的潛在隱患，由于人工智能應用愈發廣泛，在諸多領域都形成了深度影響，一旦遭遇攻擊，將造成嚴重后果;后者主要是人工智能技術本身的缺陷，在進行深度學習或者機器識別時，很可能會出現一些“失誤”，從而引發意外情況。
就比如說自動駕駛汽車不時發生的事故，以及聊天機器人的“不當言語”。
近幾年來，自動駕駛汽車加快商業化進程，無論是路測還是量產等環節都在持續提速，行業發展形勢一片大好。但是，受人為因素、基礎設施滯后、法律不完善以及技術水平不足等影響，自動駕駛汽車始終無法避免意外事故的產生，造成了較為不利的社會影響。同時，自動駕駛汽車網聯化、智能化程度不斷提升，也面臨著日益嚴峻的網絡安全威脅。
另外，聊天機器人自應用以來，成為了人工智能領域市場化最富成果的細分領域之一。但是在這過程中，出現了多起聊天機器人發表“種族歧視”或是“性別歧視”等不當言論的事件，這不得不讓人懷疑人工智能受不利影響的可能。如果人工智能被不良傾向的人影響或是被不法分子利用，后果可想而知。
不僅如此，人工智能的發展越來越依賴于大數據資源，因而在應用中也必然將面臨隱私侵犯風險。隨著各類數據采集設備的廣泛使用，除了傳統的身份信息、聯系方式、家庭住址等，生物特征、生理特征等關鍵信息也正在被普遍收集。
業內人士表示，在人工智能時代，大數據的重要性日益提升，由此帶來了數據中心化趨勢也越發明顯。很多時候，人工智能系統或者是一些掌握數據資源的大公司都比你更了解自己，這并非危言聳聽。如果這些數據能夠合理、合法應用，當前會帶來積極影響，而一旦被非法使用，那么就會導致個人隱私被肆意侵犯。
應辯證看待安全問題
雖然人工智能是把雙刃劍，安全威脅日益凸顯，但是回顧人類社會發展史，每一次的技術革命幾乎都是利弊共存，總會引發一些類似的爭議，而在長期的爭議當中，人類都能夠很好地適應技術創新，并逐漸化解潛在風險，實現持續進步。
同理，人工智能的發展是歷史性的，其被譽為是第四次工業革命的核心。普華永道此前發布的一項研究表明：在人工智能技術的推動下，2030年全球GDP將增長14%，相當于15.7萬億美元。所以，在光明前景下，安全問題固然需要重視，但不能讓安全問題成為人工智能發展路上的絆腳石。
人工智能產業化路途中，需要秉承全新安全觀，重視法律法規、管理手段的及時完善;要摒棄優先發展、其次治理的舊有思維，重視發展與治理并行，根據人工智能技術、產業特征，加強先期治理布局，將安全隱患扼殺在萌芽狀態。
同時，為人工智能發展設定道德倫理紅線，也是業內專家和政府達成共識的方向之一。人工智能“逃脫”人類控制可能性的存在，以及被軍事化利用、被不法利用的可能，使得在法律法規之外，還需要對人工智能產品進行倫理設計，為其賦予一定的道德判斷與行為能力，從而使其符合人類安全需求。
人工智能安全問題日益凸顯，也并非完全都是負面的。“存在問題并不可怕，關鍵要認識問題、解決問題”。安全問題的產生和發現，可以讓行業和政府能夠采取及時、有效的應對措施，保障人工智能領域的健康、可持續發展。
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