中國報告大廳網訊，5月10日，一場聚焦央企AI+大模型應用的行業論壇在北京召開。與會專家指出，在人工智慧技術加速落地的過程中，其既能為各領域注入效率提升動能，也面臨日益複雜的網絡安全挑戰。如何在推動技術創新的同時築牢數據與系統防護屏障，成為當前產業發展的關鍵議題。

  一、人工智慧技術正重塑行業效能邊界

  中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國人工智慧行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，人工智慧大模型的規模化應用顯著提升了各行業的運行效率。通過深度學習和算法優化，其能夠快速處理海量信息並生成精準決策建議，在製造業質量檢測、金融風險評估、醫療診斷支持等領域展現出巨大潛力。尤其在複雜場景中，AI系統可通過自動化流程降低人力成本30%以上，同時減少人為操作失誤帶來的風險。

  二、安全威脅伴隨技術應用持續升級

  隨著應用場景的拓展，人工智慧面臨的攻擊手段也呈現多樣化特徵。對抗樣本攻擊通過微調輸入數據誤導模型判斷，提示注入攻擊則利用特定指令操控輸出內容，這些新型威脅可能造成系統誤判或敏感信息泄露。此外，在數據採集與標註環節存在的隱私保護漏洞，進一步加劇了安全風險的複雜性。

  三、構建高質量數據生態是治理核心

  解決上述問題需要從全鏈條入手加強數據治理能力。首先需明確不同業務場景的數據需求標準，建立覆蓋採集、清洗、標註到模型驗證的標準化流程體系。在質量管控層面，通過引入多方校驗機制和動態監控系統，可有效提升數據集的真實性和可靠性。例如，在金融領域已有的實踐表明，經過嚴格篩選的數據集使模型抗攻擊能力提高40%以上。

  四、安全與創新需實現協同發展

  當前行業亟待建立覆蓋技術開發到應用落地的全流程治理體系。這包括制定統一的安全評估標準、完善隱私計算基礎設施，並推動跨企業數據共享機制建設。只有將風險防控嵌入技術研發全周期，才能確保人工智慧在賦能產業升級的同時，築牢數字時代的信任基石。

  總結而言，人工智慧既是驅動產業變革的核心動力，也是需要系統性防護的戰略資源。通過強化數據治理能力、完善安全技術架構並建立多方協同機制，能夠有效化解技術創新帶來的潛在風險。這種"發展與防護並重"的路徑選擇，將成為未來智能經濟健康可持續發展的關鍵保障。