人工智能（AI）技术疾速发展，不仅在各行各业引发深远的革命性变革，同时暴露出一系列崭新的安全与监管难题。首先，在数据安全与隐私层面，AI模型在训练和运行过程中，常常须要大量个人敏感数据作为支持，大大增加了数据泄露和隐私侵犯的风险。例如，在面部识别、语音识别以及数据挖掘等应用领域，数据安全与隐私保护问题尤为凸显。
其次，AI模型的伦理与社会偏见问题也日益引发关注。如果训练数据含有偏见，AI模型很可能会继承并放大这些偏见，从而在应用过程中产生不公平甚至具有歧视性的决策。此外，许多先进的AI模型，如深度学习模型，作为“黑箱”模型，缺乏决策过程的透明度。这在医疗、司法和金融等关键领域，可能引发严重后果。
另外，在安全方面，新型的对抗攻击手段已经出现。这些攻击手段能通过微小的输入变动，来误导AI模型，产生错误或具有潜在危险的输出。这不仅对个人用户构成威胁，还可能在社会层面影响整体安全。随着AI技术在创作内容、自动驾驶、医疗诊断等领域广泛应用，法律与合规问题也变得日益重要。当前，全球范围内尚缺乏统一的AI监管框架，这使得跨国公司和研究机构面临复杂的合规问题。
