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作者：侯东德;
单位：西南政法大学民商法学院;
摘要：人工智能是通过对数据的学习以达到独立于人类控制而产生特定输出的技术。但其在进行数据收集、分析、储存及传输时，可能会产生数据偏差、噪声、伪相关、黑箱及安全等风险。人工智能数据风险具有关联性与隐蔽性等特征，不同数据基础上的风险在治理层面又存在矛盾性。所以人工智能数据风险的治理十分复杂。考虑到人工智能数据风险及治理层面的特殊性，在治理数据风险时，需要通过整合创新的策略化解风险治理的矛盾性，通过合理的风险分配理念缓解风险治理价值冲突，通过多元、分级的治理思维弥合数据风险的隐蔽性。最终，在宏观层面确定促进与大数据融合发展的政策，在中观层面确定风险分配的制度化设计，在微观层面实现数据分级制度与多元协同治理框架，打造多元主体共担共治风险、共建共享发展的治理机制。
关键词：数据风险;;风险特征;;风险分配;;新质生产力发展
基金资助：2020年度教育部哲学社会科学重大攻关项目“人工智能发展中的重大风险防范体系研究”（项目编号：20JZD026）
