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“在生成式人工智能(AIGC)时代,我们在数据安全层面,面临的是不断组合和创造新的数据安全风险的问题,彻底解决这种风险,需要算法和工具的支撑,而不是靠人,或者靠一些静态的方法去做相对固定的检测。”黄民烈说,可以去研究制定一些有针对性的对抗和攻击方法,比如事先让算法发现模型的漏洞和风险;也可以利用算法追踪模型存在的风险,再有针对性地制定安全手段。
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也应看到,我国工业互联网发展仍存在一些短板。例如,发展的安全性、广泛性、可持续性有待提升,实践过程中普遍存在企业不敢用、不愿用、不会用的问题。究其原因,一是我国核心工业软件仍存在技术“卡脖子”问题,工业互联网平台在操作系统、虚拟化技术、工业机理模型等方面技术积累不足,技术安全自主可控能力有待提升。二是我国工业体系完备,但行业需求复杂、场景较为分散、企业数字化转型认知和进度不一,加大了标准化、规模化应用难度,导致工业互联网与产业融合还不够深。三是工业互联网平台存在同质化竞争、盈利模式单一、盈利能力不足等问题。此外,复合型人才短缺也制约着我国工业互联网高质量发展。
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