人工智能正加速各行各业的智能化转型，但数据隐私、算法偏见、技术滥用等安全问题也给人工智能的治理与产业发展带来严峻挑战。

未来人工智能如何兼顾创新发展与安全可控？在前不久举办的北京智源大会AI安全与产业治理论坛上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹表示，未来人工智能产业发展在扩大应用场景的同时，必须实现数据、算法与应用层的安全可控。

“人工智能的安全可控问题要从技术层面来解决。”在具体实现路径上，张钹提出了发展“第三代人工智能”，即融合第一代知识驱动和第二代数据驱动的人工智能，利用数据、知识、算法和算力4个要素，发展安全、可信、可靠和可扩展的AI技术。

如何定义人工智能“安全可控”？北京瑞莱智慧科技有限公司CEO田天认为，“安全”是指打造数据安全与算法安全两大核心能力，解决数据强依赖带来的隐私泄露等隐患，同时提升算法的可靠性，从而保证系统在网络过载或有意攻击情况下，依然稳定运行不崩溃；“可控”既指应用层面的合规可控，更指核心技术的自主可控，以自主可控为根基，通过理论创新、技术突破形成核心竞争力。安全可控是发展第三代人工智能的核心基准，也是加快人工智能高质量发展的有力支撑。

数据的不安全和算法的不安全是制约当前人工智能产业发展的主要因素，也是发展安全可控人工智能需要解决的核心问题。在中国信息通信研究院安全所信息安全研究部主任魏薇看来，人工智能与数据产业互促发展的同时，安全问题也相互影响。一方面，人工智能对数据强依赖的发展特性导致其面临的自身数据安全风险、应用导致的数据安全风险以及应用加剧的数据治理挑战日益凸显；另一方面，人工智能也为数据治理工作提供自动化、智能化、高效化、精准化的智慧支撑。