7、量子人工智能下的数据隐私、安全与伦理治理挑战

量子人工智能下的数据隐私、安全与伦理治理挑战

1. 数据隐私与网络安全问题

人工智能技术的使用长期以来引发了数据隐私、安全和伦理治理等问题，尽管采取一定预防措施可在一定程度上进行管理，但量子计算与人工智能的融合将这些挑战提升到了新高度。当前的法律理论、政策、法律和法规已难以跟上技术发展的步伐。

全球存在众多法律制度对人工智能的数据隐私提出要求，除国家立法外，行业监管以及超国家层面的特定规则也相继出现。例如，40 个国家采用了经合组织的五项人工智能原则，2019 年 G20 也表示支持这些原则。不过，这些目前都基于“简单”或“经典”形式的人工智能，未考虑其与量子计算的融合。

在如此广泛多样的监管环境中，合规看似令人望而生畏，但立法者和执法者提出了几个关键主题：
- 公平、合法与透明 ：公司往往难以清晰解释如何使用个人数据，随着算法的演变，数据处理方式可能变得更加复杂，难以确定单一合法的处理依据，这对满足欧洲制度的要求构成挑战。
- 数据最小化 ：当前大多数人工智能应用依赖大量数据的收集和分析，公司可能因过度收集和保留数据而受到指责。量子计算与人工智能的融合有望提高效率，减少个人数据的收集和保留量。
- 个人权利 ：个人对其在人工智能应用中被吸收和处理的个人数据拥有权利，但在量子人工智能中，如何检索、提取并向个人提供这些信息是一个难题。增加透明度可能有所帮助，但公司从一开始就应在技术开发中考虑这些权利，并建立适当的安全机制。
- 安全 ：网络安全在人工智能技术中至关重要。传统人工智能模型处理大量