人工智能数据的重要性 - 数据是人工智能的三大核心要素之一，为AI模型提供训练素材，使其能够学习内在规律和模式，实现语义理解、智能决策和内容生成 [3] - 数据的数量、质量和多样性直接影响AI模型的性能，充足的数据量是训练大规模模型的前提，高质量数据能避免误导模型，多样化数据提升模型应对复杂场景的能力 [3] - 数据资源的丰富加速了"人工智能+"行动的落地，促进人工智能与经济社会各领域的深度融合，推动科技发展、产业升级和生产力跃升 [3] 数据污染的危害 - 数据污染可能导致模型决策失误或AI系统失效，存在安全隐患，例如通过"数据投毒"行为干扰模型训练，削弱性能并诱发有害输出 [5] - 虚假内容可能成为后续模型训练的数据源，形成"污染遗留效应"，导致错误信息逐代累积并扭曲模型的认知能力 [5] - 当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%，即使是0.001%的虚假文本也会使有害输出上升7.2% [6] 数据污染的现实风险 - 金融领域的数据污染可能引发股价异常波动，构成新型市场操纵风险 [7] - 公共安全领域的数据污染容易扰动公众认知、误导社会舆论，诱发社会恐慌情绪 [7] - 医疗健康领域的数据污染可能导致模型生成错误诊疗建议，危及患者生命安全并加剧伪科学传播 [7] 数据治理与安全措施 - 加强源头监管，依据相关法律法规建立AI数据分类分级保护制度，防范污染数据的产生 [9] - 强化数据安全风险评估，确保数据在全生命周期环节的安全，并构建人工智能安全风险分类管理体系 [9] - 定期清洗修复受污数据，制定具体清洗规则，构建模块化、可监测、可扩展的数据治理框架 [9]