独家述评｜用治理向善推动技术向善

图源：东方IC

潘高峰/文

数据安全已成为网络安全核心问题。正在举行的国家网络安全周上海地区活动中，不少专家学者表达了这样的观点。

传统的网络安全，更多聚焦网络侧的防御，比如防火墙的设置、防病毒木马入侵的检测等等。如今，传统网络安全问题还没有完全解决，又碰到了算法、人工智能、大模型等新技术、新模式快速涌现带来的新挑战。

可能很多人都有这样的感受：新技术的应用是一把“双刃剑”，带来便利的同时，往往会伴随着风险。以电信诈骗为例，ATM机转款的年代，即使被骗也会有限额；到了网络银行的时代，一转账可能就是毕生积蓄。人工智能也是如此，AI换脸已经被犯罪分子用于诈骗，但这可能只是开始，我们生活中有大量人脸识别的场景，未来的风险可能出现在更多领域。

2018年1月20日，腾讯研究院正式启动Tech for Social Good（科技向善）项目，希望“寻求最大范围内的共识与解决方案，引导技术和产品放大人性之善，实现良性发展，用科技来缓解数字化社会的阵痛”。

科技向善或者说技术向善，其实是一个伪命题。技术本无善恶之分，善恶只在使用者的一念之间。但我们不能将安全寄托于他人自律。追求技术向善，本质上应当是追求治理向善，要让新技术运行在规则之下、伦理之内。

要做到这一点并不容易。以数据安全为例，如果把数据比喻成汽车，汽车停放在车库里不上路行驶是不会发生交通事故的。同样，数据单独地存储在数据库内也很少会有泄露风险。但数据一旦失去流动性就失去了价值，如何在流动中保护数据安全才是关键。正因如此，当我们谈到数据安全时，我们其实谈的是数据采集、传输、存储、访问、使用、销毁等全生命周期的安全。

这就对治理提出了更高的要求。在规则制定层面，我国过去几年出台了大量法律法规，比如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等等。但这些顶层立法目前仍面临规则细化、落实、优化的问题。不是每部法律法规出台了，就必然实现立法目的、实现立法者构想的期待，还需要产业界、运营者、数据处理者等社会各方共同推进实施。

在具体应用层面，数据安全需要相关企事业单位建立完善数据安全的管理体系、制度体系、流程体系，做好数据分级分类，梳理好敏感数据家底，确认哪些级别的数据对应哪些安全基线……尤其是最重要的数据存储和数据访问环节，要在保障合法使用的同时，尽量做到可用不可见。

要做到这些，就需要相关企事业单位拿出足够的资源，像重视大模型、重视人工智能发展那样，重视网络安全的投入，让更多资源和人才向网络安全领域集聚、倾斜。

近年来，上海尝试以数据安全为中心构架整个城市的数据安全体系，进行了大量试点工作。比如，上海以“搭建安全可靠人工智能系统”为目标，率先成立了上海可信AI评测中心，打造了全国乃至全球知名的集AI标准制定、可信AI评测与产业落地于一体的科研中心，推动可信AI治理准则始终贯穿于人工智能产品和服务的全生命周期，确保人工智能安全、可靠、可控，推动经济、社会及生态可持续发展。

这就是治理向善的生动实践。管得住是硬道理、用得好是真本事。要统筹发展与安全，必须在守正创新中不断探索新技术、新应用、新业态的治理路径，以技术对技术，以技术管技术，真正做到魔高一尺、道高一丈。