标题标题标题标题标题标题：：：：：：人工智能的大人工智能的大人工智能的大人工智能的大人工智能的大人工智能的大数据问题：机遇、数据问题：机遇、数据问题：机遇、数据问题：机遇、数据问题：机遇、数据问题：机遇、挑战挑战挑战挑战挑战挑战与与与与与与未来路径

在人工智能未来路径

在人工智能（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）迅猛发展的浪潮中，迅猛发展的浪潮中，迅猛发展的浪潮中，迅猛发展的浪潮中，迅猛发展的浪潮中，迅猛发展的浪潮中，大数据已成为其赖以生存大数据已成为其赖以生存大数据已成为其赖以生存大数据已成为其赖以生存大数据已成为其赖以生存大数据已成为其赖以生存与演进的核心与演进的核心与演进的核心与演进的核心与演进的核心与演进的核心燃料。从算法燃料。从算法燃料。从算法燃料。从算法燃料。从算法燃料。从算法训练到模型优化，训练到模型优化，训练到模型优化，训练到模型优化，训练到模型优化，训练到模型优化，从模式识别到智能决策，AI的每一步从模式识别到智能决策，AI的每一步从模式识别到智能决策，AI的每一步从模式识别到智能决策，AI的每一步从模式识别到智能决策，AI的每一步从模式识别到智能决策，AI的每一步跨越都深深植根跨越都深深植根跨越都深深植根跨越都深深植根跨越都深深植根跨越都深深植根于海量数据的支撑于海量数据的支撑于海量数据的支撑于海量数据的支撑于海量数据的支撑于海量数据的支撑。。。。。。然而，然而，然而，然而，然而，然而，随着数据规模的随着数据规模的随着数据规模的随着数据规模的随着数据规模的随着数据规模的指数级增长，人工智能指数级增长，人工智能指数级增长，人工智能指数级增长，人工智能指数级增长，人工智能指数级增长，人工智能在大数据应用中也在大数据应用中也在大数据应用中也在大数据应用中也在大数据应用中也在大数据应用中也面临前所未有的复杂挑战。本文面临前所未有的复杂挑战。本文面临前所未有的复杂挑战。本文面临前所未有的复杂挑战。本文面临前所未有的复杂挑战。本文面临前所未有的复杂挑战。本文系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析系统探讨人工智能下的大数据问题，剖析其在数据质量、其在数据质量、其在数据质量、其在数据质量、其在数据质量、其在数据质量、隐私安全、技术瓶颈与伦理隐私安全、技术瓶颈与伦理隐私安全、技术瓶颈与伦理隐私安全、技术瓶颈与伦理隐私安全、技术瓶颈与伦理隐私安全、技术瓶颈与伦理治理等方面的深层矛盾，并展望治理等方面的深层矛盾，并展望治理等方面的深层矛盾，并展望治理等方面的深层矛盾，并展望治理等方面的深层矛盾，并展望治理等方面的深层矛盾，并展望构建可持续、负责任构建可持续、负责任构建可持续、负责任构建可持续、负责任构建可持续、负责任构建可持续、负责任AI生态的未来路径AI生态的未来路径AI生态的未来路径AI生态的未来路径AI生态的未来路径AI生态的未来路径。

一、数据基石。

一、数据基石：大数据如何驱动：大数据如何驱动：大数据如何驱动：大数据如何驱动：大数据如何驱动：大数据如何驱动人工智能进化

人工智能的本质是“从人工智能进化

人工智能的本质是“从数据中学习”。没有高质量数据中学习”。没有高质量数据中学习”。没有高质量数据中学习”。没有高质量数据中学习”。没有高质量数据中学习”。没有高质量、大规模的数据集，再先进的、大规模的数据集，再先进的、大规模的数据集，再先进的、大规模的数据集，再先进的、大规模的数据集，再先进的、大规模的数据集，再先进的算法也难以发挥效能算法也难以发挥效能算法也难以发挥效能算法也难以发挥效能算法也难以发挥效能算法也难以发挥效能。大数据为AI。大数据为AI。大数据为AI。大数据为AI。大数据为AI。大数据为AI提供了前所未有的训练资源，提供了前所未有的训练资源，提供了前所未有的训练资源，提供了前所未有的训练资源，提供了前所未有的训练资源，提供了前所未有的训练资源，推动其从“弱人工智能”推动其从“弱人工智能”推动其从“弱人工智能”推动其从“弱人工智能”推动其从“弱人工智能”推动其从“弱人工智能”迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（迈向“强人工智能”甚至“通用人工智能”（AGI）。

在AGI）。

在具体应用中，大数据的价值已充分具体应用中，大数据的价值已充分具体应用中，大数据的价值已充分具体应用中，大数据的价值已充分具体应用中，大数据的价值已充分具体应用中，大数据的价值已充分显现。在医疗领域，通过显现。在医疗领域，通过显现。在医疗领域，通过显现。在医疗领域，通过显现。在医疗领域，通过显现。在医疗领域，通过分析数百万份分析数百万份分析数百万份分析数百万份分析数百万份分析数百万份电子病历、基因电子病历、基因电子病历、基因电子病历、基因电子病历、基因电子病历、基因组数据与影像组数据与影像组数据与影像组数据与影像组数据与影像组数据与影像资料，AI模型资料，AI模型资料，AI模型资料，AI模型资料，AI模型资料，AI模型可实现癌症早期筛查准确率超过9可实现癌症早期筛查准确率超过9可实现癌症早期筛查准确率超过9可实现癌症早期筛查准确率超过9可实现癌症早期筛查准确率超过9可实现癌症早期筛查准确率超过90%。在金融行业0%。在金融行业0%。在金融行业0%。在金融行业0%。在金融行业0%。在金融行业，基于实时交易流与用户，基于实时交易流与用户，基于实时交易流与用户，基于实时交易流与用户，基于实时交易流与用户，基于实时交易流与用户行为数据的AI风控系统行为数据的AI风控系统行为数据的AI风控系统行为数据的AI风控系统行为数据的AI风控系统行为数据的AI风控系统，将欺诈识别效率，将欺诈识别效率，将欺诈识别效率，将欺诈识别效率，将欺诈识别效率，将欺诈识别效率提升至毫秒提升至毫秒提升至毫秒提升至毫秒提升至毫秒提升至毫秒级，年挽回损失级，年挽回损失级，年挽回损失级，年挽回损失级，年挽回损失级，年挽回损失超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每超百亿元。在自动驾驶领域，车辆每小时可生成超过小时可生成超过小时可生成超过小时可生成超过小时可生成超过小时可生成超过1TB的传感器数据，这些1TB的传感器数据，这些1TB的传感器数据，这些1TB的传感器数据，这些1TB的传感器数据，这些1TB的传感器数据，这些数据被数据被数据被数据被数据被数据被用于训练AI理解复杂用于训练AI理解复杂用于训练AI理解复杂用于训练AI理解复杂用于训练AI理解复杂用于训练AI理解复杂交通场景，实现安全决策。交通场景，实现安全决策。交通场景，实现安全决策。交通场景，实现安全决策。交通场景，实现安全决策。交通场景，实现安全决策。此外，生成式AI（如此外，生成式AI（如此外，生成式AI（如此外，生成式AI（如此外，生成式AI（如此外，生成式AI（如大语言模型）的爆发大语言模型）的爆发大语言模型）的爆发大语言模型）的爆发大语言模型）的爆发大语言模型）的爆发，，，，，，更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行更是依赖于互联网上数万亿字节的文本数据进行“预训练”，从而具备理解、生成“预训练”，从而具备理解、生成“预训练”，从而具备理解、生成“预训练”，从而具备理解、生成“预训练”，从而具备理解、生成“预训练”，从而具备理解、生成与推理能力。

二与推理能力。

二、核心挑战：人工智能在、核心挑战：人工智能在、核心挑战：人工智能在、核心挑战：人工智能在、核心挑战：人工智能在、核心挑战：人工智能在大数据应用中的四大难题

大数据应用中的四大难题

尽管大数据为AI注入了强大动能尽管大数据为AI注入了强大动能尽管大数据为AI注入了强大动能尽管大数据为AI注入了强大动能尽管大数据为AI注入了强大动能尽管大数据为AI注入了强大动能，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需，但其应用过程也暴露出一系列严峻问题，亟需系统性应对。

1.系统性应对。

1. 数据数据数据数据数据数据质量与质量与质量与质量与质量与质量与“垃圾进，垃圾出“垃圾进，垃圾出“垃圾进，垃圾出“垃圾进，垃圾出“垃圾进，垃圾出“垃圾进，垃圾出”困境
AI模型的”困境
AI模型的”困境
AI模型的”困境
AI模型的”困境
AI模型的”困境
AI模型的性能高度依赖性能高度依赖性能高度依赖性能高度依赖性能高度依赖性能高度依赖训练数据的质量。然而训练数据的质量。然而训练数据的质量。然而训练数据的质量。然而训练数据的质量。然而训练数据的质量。然而，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差，现实中的数据普遍存在噪声、缺失、偏差与不一致。例如，与不一致。例如，与不一致。例如，与不一致。例如，与不一致。例如，与不一致。例如，某人脸识别系统因训练数据中某人脸识别系统因训练数据中某人脸识别系统因训练数据中某人脸识别系统因训练数据中某人脸识别系统因训练数据中某人脸识别系统因训练数据中少数族裔样本过少，少数族裔样本过少，少数族裔样本过少，少数族裔样本过少，少数族裔样本过少，少数族裔样本过少，导致对特定群体的导致对特定群体的导致对特定群体的导致对特定群体的导致对特定群体的导致对特定群体的识别识别识别识别识别识别准确率准确率准确率准确率准确率准确率显著显著显著显著显著显著下降，引发严重社会下降，引发严重社会下降，引发严重社会下降，引发严重社会下降，引发严重社会下降，引发严重社会争议。这种“数据偏见”会直接导致争议。这种“数据偏见”会直接导致争议。这种“数据偏见”会直接导致争议。这种“数据偏见”会直接导致争议。这种“数据偏见”会直接导致争议。这种“数据偏见”会直接导致AI决策的不公平，加剧AI决策的不公平，加剧AI决策的不公平，加剧AI决策的不公平，加剧AI决策的不公平，加剧AI决策的不公平，加剧社会不公。社会不公。社会不公。社会不公。社会不公。社会不公。此外，低质量数据此外，低质量数据此外，低质量数据此外，低质量数据此外，低质量数据此外，低质量数据会误导模型学习错误会误导模型学习错误会误导模型学习错误会误导模型学习错误会误导模型学习错误会误导模型学习错误模式，造成“垃圾进，垃圾出模式，造成“垃圾进，垃圾出模式，造成“垃圾进，垃圾出模式，造成“垃圾进，垃圾出模式，造成“垃圾进，垃圾出模式，造成“垃圾进，垃圾出”（Garbage”（Garbage”（Garbage”（Garbage”（Garbage”（Garbage In, Garbage Out）的恶性循环。

2. In, Garbage Out）的恶性循环。

2. 隐私泄露与隐私泄露与隐私泄露与隐私泄露与隐私泄露与隐私泄露与数据安全风险
大数据的采集数据安全风险
大数据的采集数据安全风险
大数据的采集数据安全风险
大数据的采集数据安全风险
大数据的采集数据安全风险
大数据的采集与使用与使用与使用与使用与使用与使用往往涉及个人往往涉及个人往往涉及个人往往涉及个人往往涉及个人往往涉及个人敏感信息。在未获得充分授权敏感信息。在未获得充分授权敏感信息。在未获得充分授权敏感信息。在未获得充分授权敏感信息。在未获得充分授权敏感信息。在未获得充分授权的情况下，收集的情况下，收集的情况下，收集的情况下，收集的情况下，收集的情况下，收集用户浏览记录、用户浏览记录、用户浏览记录、用户浏览记录、用户浏览记录、用户浏览记录、位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模位置轨迹、生物特征等数据，极易造成隐私泄露。近年来，多起大规模数据泄露事件数据泄露事件数据泄露事件数据泄露事件数据泄露事件数据泄露事件（如某社交平台泄露数（如某社交平台泄露数（如某社交平台泄露数（如某社交平台泄露数（如某社交平台泄露数（如某社交平台泄露数亿亿亿亿亿亿用户用户用户用户用户用户信息）暴露了数据信息）暴露了数据信息）暴露了数据信息）暴露了数据信息）暴露了数据信息）暴露了数据安全防护的脆弱性。安全防护的脆弱性。安全防护的脆弱性。安全防护的脆弱性。安全防护的脆弱性。安全防护的脆弱性。更深层的问题在于更深层的问题在于更深层的问题在于更深层的问题在于更深层的问题在于更深层的问题在于，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反，AI模型本身也可能成为“数据泄露”的渠道，通过模型反演攻击等技术，演攻击等技术，演攻击等技术，演攻击等技术，演攻击等技术，演攻击等技术，从模型输出中推断从模型输出中推断从模型输出中推断从模型输出中推断从模型输出中推断从模型输出中推断出出出出出出训练数据训练数据训练数据训练数据训练数据训练数据中的敏感信息。

3. 计算资源中的敏感信息。

3. 计算资源消耗与绿色计算难题
消耗与绿色计算难题
消耗与绿色计算难题
消耗与绿色计算难题
消耗与绿色计算难题
消耗与绿色计算难题
训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于训练一个大型AI模型（如GPT-3）需要消耗相当于数千个家庭一年的电力数千个家庭一年的电力数千个家庭一年的电力数千个家庭一年的电力数千个家庭一年的电力数千个家庭一年的电力，碳足迹，碳足迹，碳足迹，碳足迹，碳足迹，碳足迹巨大。这种“算巨大。这种“算巨大。这种“算巨大。这种“算巨大。这种“算巨大。这种“算力饥渴”力饥渴”力饥渴”力饥渴”力饥渴”力饥渴”不仅推高了研发不仅推高了研发不仅推高了研发不仅推高了研发不仅推高了研发不仅推高了研发成本，也与成本，也与成本，也与成本，也与成本，也与成本，也与全球可持续发展目标相全球可持续发展目标相全球可持续发展目标相全球可持续发展目标相全球可持续发展目标相全球可持续发展目标相悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识悖。如何在保证模型性能的同时，通过算法优化（如模型压缩、知识蒸蒸蒸蒸蒸蒸馏）、硬件革新（如专用AI芯片馏）、硬件革新（如专用AI芯片馏）、硬件革新（如专用AI芯片馏）、硬件革新（如专用AI芯片馏）、硬件革新（如专用AI芯片馏）、硬件革新（如专用AI芯片））））））和能源和能源和能源和能源和能源和能源结构结构结构结构结构结构转型（如使用可再生能源转型（如使用可再生能源转型（如使用可再生能源转型（如使用可再生能源转型（如使用可再生能源转型（如使用可再生能源供电），实现绿色供电），实现绿色供电），实现绿色供电），实现绿色供电），实现绿色供电），实现绿色AI，已成为行业AI，已成为行业AI，已成为行业AI，已成为行业AI，已成为行业AI，已成为行业共识。

4. 算法可解释性与透明度缺失
许多共识。

4. 算法可解释性与透明度缺失
许多先进的AI模型（先进的AI模型（先进的AI模型（先进的AI模型（先进的AI模型（先进的AI模型（尤其是深度神经网络）尤其是深度神经网络）尤其是深度神经网络）尤其是深度神经网络）尤其是深度神经网络）尤其是深度神经网络）被视为被视为被视为被视为被视为被视为““““““黑箱”，其决策过程黑箱”，其决策过程黑箱”，其决策过程黑箱”，其决策过程黑箱”，其决策过程黑箱”，其决策过程难以解释。在难以解释。在难以解释。在难以解释。在难以解释。在难以解释。在医疗诊断、司法量医疗诊断、司法量医疗诊断、司法量医疗诊断、司法量医疗诊断、司法量医疗诊断、司法量刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也刑、信贷审批等高风险场景中，这种“不可解释性”导致用户难以信任AI，也使责任归属变得使责任归属变得使责任归属变得使责任归属变得使责任归属变得使责任归属变得模糊。当AI做出错误模糊。当AI做出错误模糊。当AI做出错误模糊。当AI做出错误模糊。当AI做出错误模糊。当AI做出错误决策时，无法决策时，无法决策时，无法决策时，无法决策时，无法决策时，无法追溯原因，更无法进行追溯原因，更无法进行追溯原因，更无法进行追溯原因，更无法进行追溯原因，更无法进行追溯原因，更无法进行有效纠错，严重有效纠错，严重有效纠错，严重有效纠错，严重有效纠错，严重有效纠错，严重制约了其在关键领域的应用。

三、未来路径：构建负责任、可持续的人工制约了其在关键领域的应用。

三、未来路径：构建负责任、可持续的人工智能大数据智能大数据智能大数据智能大数据智能大数据智能大数据生态生态生态生态生态生态

面对

面对上述挑战，未来的发展上述挑战，未来的发展上述挑战，未来的发展上述挑战，未来的发展上述挑战，未来的发展上述挑战，未来的发展需在技术创新、制度规范与伦理需在技术创新、制度规范与伦理需在技术创新、制度规范与伦理需在技术创新、制度规范与伦理需在技术创新、制度规范与伦理需在技术创新、制度规范与伦理治理三方面协同治理三方面协同治理三方面协同治理三方面协同治理三方面协同治理三方面协同推进。

– **技术层面**：推进。

– **技术层面**：发展联邦学习发展联邦学习发展联邦学习发展联邦学习发展联邦学习发展联邦学习（Federated（Federated（Federated（Federated（Federated（Federated Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption Learning）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption）等隐私保护技术）等隐私保护技术）等隐私保护技术）等隐私保护技术）等隐私保护技术）等隐私保护技术，实现“，实现“，实现“，实现“，实现“，实现“数据可用不可见”不可见”不可见”不可见”不可见”不可见”；推广模型压缩；推广模型压缩；推广模型压缩；推广模型压缩；推广模型压缩；推广模型压缩、轻量化网络设计，、轻量化网络设计，、轻量化网络设计，、轻量化网络设计，、轻量化网络设计，、轻量化网络设计，降低算力需求；构建可解释降低算力需求；构建可解释降低算力需求；构建可解释降低算力需求；构建可解释降低算力需求；构建可解释降低算力需求；构建可解释AI（XAI）框架，增强模型决策透明度。

– **制度层面**AI（XAI）框架，增强模型决策透明度。

– **制度层面**：建立健全数据治理体系，明确：建立健全数据治理体系，明确：建立健全数据治理体系，明确：建立健全数据治理体系，明确：建立健全数据治理体系，明确：建立健全数据治理体系，明确数据采集、存储、数据采集、存储、数据采集、存储、数据采集、存储、数据采集、存储、数据采集、存储、使用与使用与使用与使用与使用与使用与共享的法律边界。共享的法律边界。共享的法律边界。共享的法律边界。共享的法律边界。共享的法律边界。推动《推动《推动《推动《推动《推动《数据安全法》《数据安全法》《数据安全法》《数据安全法》《数据安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享个人信息保护法》等法规落地，强化企业数据合规责任。建立国家级数据共享平台，打破“平台，打破“平台，打破“平台，打破“平台，打破“平台，打破“数据孤岛”，同时保障数据数据孤岛”，同时保障数据数据孤岛”，同时保障数据数据孤岛”，同时保障数据数据孤岛”，同时保障数据数据孤岛”，同时保障数据安全与安全与安全与安全与安全与安全与个人权益。

– **个人权益。

– **伦理与治理层面**：制定AI伦理与治理层面**：制定AI伦理与治理层面**：制定AI伦理与治理层面**：制定AI伦理与治理层面**：制定AI伦理与治理层面**：制定AI伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对伦理准则，确保算法公平、公正、透明。设立独立的AI伦理审查委员会，对高风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知风险AI应用进行前置评估。加强公众教育，提升社会对AI与大数据的认知与参与度，推动“技术向善”成为行业共识。

结语：