——投放有害内容。通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据，将干扰模型在训练阶段的参数调整，削弱模型性能、降低其准确性，甚至诱发有害输出。研究显示，当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%；即使是0.001%的虚假文本，其有害输出也会相应上升7.2%。

　　——造成递归污染。受到数据污染的人工智能生成的虚假内容，可能成为后续模型训练的数据源，形成具有延续性的“污染遗留效应”。当前，互联网AI生成内容在数量上已远超人类生产的真实内容，大量低质量及非客观数据充斥其中，导致AI训练数据集中的错误信息逐代累积，最终扭曲模型本身的认知能力。

　　——引发现实风险。数据污染还可能引发一系列现实风险，尤其在金融市场、公共安全和医疗健康等领域。在金融领域，不法分子利用AI炮制虚假信息，造成数据污染，可能引发股价异常波动，构成新型市场操纵风险；在公共安全领域，数据污染容易扰动公众认知、误导社会舆论，诱发社会恐慌情绪；在医疗健康领域，数据污染则可能致使模型生成错误诊疗建议，不仅危及患者生命安全，也加剧伪科学的传播。

　　筑牢人工智能数据底座

　　——加强源头监管，防范污染生成。以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规为依据，建立AI数据分类分级保护制度，从根本上防范污染数据的产生，助力有效防范AI数据安全威胁。