享受“智能紅利”勿忘保護隱私安全

當前，各種人工智能軟件、辦公自動化工具密集涌現，人工智能正從“能回答問題”走向“能執行任務”。然而，有用戶反映在使用某些App和人工智能工具時，被提示存在信息泄露和高權限運行風險。當智能化應用進入日常生活，用戶隱私該如何保護，發展和安全如何統籌？

過去說隱私泄露，人們往往想到平臺漏洞或信息販賣。而在人工智能時代，看似普通的單次數據調用、單個操作，經由信息整合、歸納、推斷后，就可能還原出遠超用戶預期的個人畫像。隱私風險不單來自惡意盜取，也可能出現在系統“正常運行”的過程中。

更值得警惕的是，一些產品為制造爆點不斷放大自動化能力，弱化了風險提示、邊界說明和操作約束。用戶看到的是“更聰明”“更省事”，卻未必知道背后意味著怎樣的數據調取。尤其普通用戶與技術提供方之間本就存在明顯的信息差，如果平臺把復雜風險包裹在便捷體驗之中，把本該由產品承擔的安全責任轉化為用戶自行承擔的使用風險，那么“智能化紅利”就可能演變為新的焦慮源。

處理好發展和安全的關系，要把安全前置到產品設計階段，落實“最小必要原則”。哪些權限是完成任務所必需的，哪些關鍵操作必須經過再次確認，都應當在設計之初就講清楚。涉及文件刪除、數據導出、賬戶調用、支付驗證等高風險操作，不能靠一次籠統授權就一路放行，而應建立清晰的分級授權、即時提醒和可撤回機制。

隱私保護不能只寄希望于用戶“自己多留個心眼”。人工智能高度專業化、快速迭代，讓普通人逐項看懂接口權限、數據流向和模型邏輯并不現實。對于高風險應用，應建立更有針對性的分類分級治理機制，對數據收集、插件接入、自動決策等環節設置更細致的規范要求。企業應增強測試驗證能力，完善兼容性評估和安全審查，少一些“先上線再優化”的僥幸。

監管部門應盡快細化相關規則規定，圍繞數據收集、權限調用、插件接入、自動決策等關鍵環節，明確權限與責任；強化安全測評、風險備案，督促企業把分級授權、操作確認等要求落到產品設計中。此外，還應加強風險提示和日常巡查，對誘導過度授權、模糊權限邊界、侵害用戶權益等行為及時糾偏、依法查處。

安全不是發展的對立面，隱私也不是創新的包袱。只有把用戶權益放在更突出的位置，把風險治理嵌入創新過程，人工智能才能在釋放紅利的同時減少不安、贏得信任，走上健康的發展軌道。（作者：劉沛愷）

往期薦讀

● ● ●
● ● ●重要指示精神

責 編 | 吉 潔 編 輯 | 郭 靖

來 源：根據網信陜西綜合整理