纽约大学最新研究：AI医疗面临重大安全威胁！

纽约大学最新研究：AI医疗面临重大安全威胁！

引用

澎湃

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来源

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https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_29730618

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https://www.law.nyu.edu/academicservices/forms

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https://www.mcmod.cn/class/version/1190.html

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https://hslguides.med.nyu.edu/aihsl

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http://m.betteredu.net/view/67633

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https://jipel.law.nyu.edu/privacy-of-personal-data-in-the-generative-ai-data-lifecycle/

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https://www.healthcareittoday.com/2024/07/16/a-thoughtful-revolution-the-integration-of-supercomputing-and-ai-at-nyu-langone-health/

纽约大学最近的一项研究表明，人工智能（AI）在医疗领域的应用虽然前景广阔，但也面临着重大的安全威胁。研究发现，仅需在训练数据中掺入0.001%的虚假信息，就能诱导AI学习并传播错误医学知识，而这种数据攻击的成本仅为5美元。这一发现引发了人们对AI医疗应用安全性的深刻思考。

这种新型攻击方式被称为“数据中毒”（data poisoning）。攻击者通过在AI模型的训练数据中注入少量虚假信息，就能改变模型的学习方向，使其产生错误的诊断结果或治疗建议。更令人担忧的是，这种攻击成本极低，只需5美元就能实施，这意味着几乎任何人都可能成为潜在威胁源。

数据中毒攻击之所以如此危险，是因为它直接针对AI系统的薄弱环节——训练数据。AI模型的学习效果高度依赖于训练数据的质量。一旦数据被污染，即使是最先进的算法也可能产生偏差或错误的结果。在医疗领域，这种错误可能导致误诊、错误用药等严重后果，甚至危及患者生命。

除了数据中毒攻击，AI医疗还面临着其他多重挑战。例如，数据隐私和安全问题一直是医疗行业的关注重点。患者信息的敏感性要求AI系统必须具备严格的数据保护措施，以防止信息泄露、篡改或滥用。此外，算法偏见也是一个不容忽视的问题。如果训练数据存在偏差，AI模型可能会对某些群体产生不准确或歧视性的结果，从而加剧医疗服务中的不公平现象。

技术局限性也是AI医疗发展的重要障碍。许多复杂的AI模型被视为“黑盒”，其决策过程难以理解，这降低了医生和患者对其结果的信任度。同时，AI模型容易受到干扰，简单的数据扰动就可能引发错误结果。而且，一些未经充分测试的AI工具过早投入实际应用，存在潜在的安全隐患。

面对这些挑战，医疗行业和科技界正在积极寻求解决方案。首先，加强数据安全防护是当务之急。医疗机构需要建立更严格的数据访问和使用权限，采用先进的加密技术保护患者信息。同时，开发能够检测和防御数据中毒攻击的技术也至关重要。

提高算法透明度是另一个重要方向。通过开发可解释性强的AI模型，医生和患者能够更好地理解诊断结果的依据，从而增强对AI系统的信任。此外，完善法律法规框架，明确AI医疗应用的责任归属，也是推动该领域健康发展的重要保障。

从长远来看，AI医疗的发展需要跨学科的合作与创新。医疗机构、科技公司、监管部门和伦理专家需要共同参与，建立统一的标准和规范，确保AI技术在医疗领域的安全、公平和有效应用。只有这样，AI才能真正成为医疗行业的有力助手，为患者提供更高质量的医疗服务。

尽管面临诸多挑战，通过加强数据安全防护、提高算法透明度、完善法律法规及强化伦理审查等措施，可以有效降低这些风险，推动AI医疗更安全、公平地发展。