国家安全部近日发文指出，人工智能训练数据中存在虚假信息、虚构内容和偏见性观点，导致数据源污染，对人工智能安全构成挑战。高质量数据能提升模型的准确性和可靠性，而污染数据则可能导致决策失误和有害输出。互联网作为重要数据来源，信息混杂难以完全过滤。人工智能已广泛应用于生活各领域，数据污染可能引发严重后果，如交通事故或金融波动。防范数据污染不仅是技术问题，也关乎社会信任和公共安全。当前已有法规监管训练数据，但需升级技术手段、建立严格筛选机制和完善监测反馈机制，以筑牢人工智能数据安全基础。