陈雷：期待粤港澳大湾区联合实验室推动人工智能数据安全协同发展

随着科技的不断进步，人工智能（AI）在各个行业的应用日益广泛，成为数据信息化浪潮中的重要参与者。香港科技大学（广州）信息枢纽院长、数据科学与分析学域讲座教授陈雷在接受采访时强调，数据在人工智能发展中扮演着至关重要的角色。他期待粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室（以下简称“联合实验室”）能够整合区域内高校的研究力量，从政策和制度层面引导数据的正确使用，以推动人工智能的安全发展。

在陈雷看来，当前大模型训练过程中，数据的质量和数量直接影响到AI的性能。他指出，粤港澳大湾区的制造业基础雄厚，人工智能若能与传统产业深度融合，将面临巨大的发展潜力。而数据的有效整合正是推动这一进程的关键。他提议通过联合实验室汇聚区域内的高校、企业，共同搭建一个大数据，以便于开展大模型的性能测试和分析。

推动数据共享与协同治理

数据的跨境流动是推动区域内人工智能发展的重要环节，但在粤港澳三地的制度差异背景下，如何确保数据安全与隐私保护成为了一项重要挑战。陈雷提到，联合实验室可以探索采用新技术手段，如同态加密和隐私计算，以便在保护数据隐私的前提下实现数据的共享和应用。他举例指出，就医疗数据的共享问题而言，即使对病人隐私信息进行了脱敏处理，依然可能存在信息泄漏的风险。因此，建立一个健全的数据保护机制，从技术和政策上共同出发，引导正确的数据使用，将极为重要。

如何发挥联合实验室的作用

作为联合实验室的重要角色，陈雷期待它能够成为各高校力量整合的纽带，推动数据驱动的跨学科研究和人才培养。他强调，单打独斗已不再适应现代科研的需求，只有通过全面整合，才能最大程度地提升数据的价值。他建议联合实验室应当致力于建立一个高质量的数据集，同时与工业界合作，推动可落地的产品和服务的开发，从而积累高质量数据，为大模型训练提供保障。

进一步地，陈雷还提出，人工智能在落地应用过程中，需要设计合理的数据连接和互通机制，因为只有数据的有效连接才能提高人工智能的实际应用成效。例如，在保险行业中，通过大模型的文本处理能力，可以大幅提升理赔效率，减少人工干预，提升客户体验，这说明大模型的关键在于如何将其真正应用于具体场景。

构建良性循环与典范

联合实验室的建设与运行应始终围绕共赢的目标展开。陈雷希望通过实验室的建立，引入更多的合作联盟，通过签署协议，激励参与者积极使用共享数据，并逐步达到匿名化与隐私保护的平衡。随着数据量的积累，可以形成良好的数据生态，让粤港澳大湾区成为全国乃至全球的使用典范。

在面临大模型训练中的隐私与安全问题时，陈雷重申了建立保护机制的重要性。大模型在生成内容时面临网络攻击的威胁，以及潜在的数据投毒问题。因此，确保模型输出的正确性与安全性是研究的重点。他提到，希望联合实验室在大量高校的共同合作下，深化对AI安全性的研究，实现在赋予人工智能更大能力的同时，保障其使用的可信、可靠和可控。

未来展望

陈雷的愿景清晰而坚定。他相信，随着粤港澳大湾区的发展，对人工智能数据安全问题的重视和研究将引领整个行业的前进。他希望联合实验室能够在数据共享、科研协作和政策引导方面发挥更加积极的作用，从而推动整个地区的人工智能安全发展。

作为一位深耕数据科学与分析领域的学者，陈雷的观点不仅基于丰富的研究经验，也反映了当今科技发展的重大趋势。他的倡导为粤港澳大湾区的智能技术进步提供了新的思路和方向，为构建一个更安全、更高效的人工智能生态奠定了基础。