AI生物模型训练数据安全风险升级摘要

AI生物模型训练数据安全风险升级摘要

  人工智能-生物模型的危险能力（如设计新型病原体）与其训练数据高度相关，兰德公司报告指出，治理生物训练数据是防范‘双重用途’风险的核心路径。

  开源AI模型存在严重数据泄露漏洞，‘模板注入攻击’可提取超70%高价值训练数据，传统评估方法严重低估风险，强化学习与模型蒸馏亦难幸免。

  训练数据治理亟需从‘先使用后治理’转向源头管控与全过程管理，须强化数据来源确权、内容清洗、分类分级及法治化制度建设，筑牢AI安全底座。