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据甘肃省司法厅此前发布的消息称，某涉密单位工作人员李某，在起草涉密方案时，出于好奇心下载了一款 AI 写作应用软件，并将涉密方案的部分敏感内容输入其中，通过 AI 代写生成网络文件资料，导致涉密信息泄露，李某随后受到严肃处理。

此外，某科研机构一研究人员保密意识淡薄，为快速完成研究报告，擅自使用一款流行的AI写作应用软件辅助办公，将部分核心数据及实验成果上传到该应用，导致该研究报告中的部分涉密敏感信息被泄露，在网上流传，给该科研机构造成经济损失，也给国家利益带来损害。事件发生后，该研究人员受到严肃处理。

当前，以大模型为代表的人工智能技术日新月异，越来越多的企业加入AI的浪潮中，在提升了工作效率的同时，也将如数据泄露、隐私泄露等安全隐患“拥入怀中”。对于企业来说，因AI大模型导致的数据泄露可能会导致以下问题的发生：

罚款与赔偿成本

若泄露数据涉及用户隐私或商业机密，企业需面临监管机构的高额罚款。例如，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）对违规企业的罚款可高达全球年营业额的 4% 或 2000 万欧元（取较高者）。此外，用户或合作伙伴可能因数据泄露提起集体诉讼，要求民事赔偿（如迪斯尼 4400 万条数据泄露后，可能面临大量用户索赔）。

应急与修复成本

企业需投入资金用于数据泄露后的应急响应：包括聘请第三方机构调查泄露源头、修复 AI 系统漏洞、升级数据加密技术、部署新的安全防护工具等。同时，若 AI 系统因数据泄露被迫暂停运行（如训练数据被污染或核心模型参数泄露），企业需承担系统重构、重新训练模型的成本，而这对依赖 AI 驱动业务的企业（如 AI 推荐系统、智能客服）可能是 “致命性” 支出。

客户信任崩塌

数据泄露直接冲击用户对企业的信任 —— 尤其是当泄露数据包含用户隐私（如身份证号、消费记录、生物信息等）时，用户会因 “安全感缺失” 选择流失。例如，若 AI 医疗企业泄露患者病历数据，患者可能立即转向竞争对手，且这种信任流失往往难以逆转。

AI 业务停摆

若泄露的数据是 AI 系统的核心资源（如训练数据、模型参数、用户行为标签），可能导致：

训练数据被篡改或污染，AI 模型输出错误结果（如推荐系统推送无关内容、风控模型误判风险）；核心算法或模型架构泄露，被竞争对手复制或反向工程，导致企业失去技术壁垒（如某自动驾驶公司的 AI 决策模型参数泄露，可能被竞品快速模仿其技术路线）。

违反法律法规

全球多数国家已出台严格的数据保护法律（如中国《数据安全法》《个人信息保护法》、欧盟 GDPR、巴西《通用数据保护法》等），要求企业对数据安全负 “全生命周期责任”。若因使用 AI 导致数据泄露（如未对输入 AI 的敏感数据脱敏），企业将被认定为 “合规失职”，除罚款外，可能被限制数据处理权限（如禁止跨境传输数据），甚至被迫终止相关业务。

核心资产流失

对依赖 AI 的企业而言，训练数据、模型参数、算法逻辑是核心竞争力。若这些数据泄露（如三星半导体的源代码、AI 模型训练数据外泄），竞争对手可通过分析泄露数据快速复制技术、优化自身模型，导致企业失去技术壁垒，市场份额被挤压。

综上，数据泄露对使用 AI 的企业而言，是 “经济、声誉、法律、技术” 的多重打击，短期可能导致资金流失、业务停摆，长期则可能摧毁核心竞争力与品牌价值。因此，企业需要重视AI安全，也需要提高全体员工对AI安全的认知。

对此，安在新媒体面向社群用户，推出“网络安全意识团购服务”，涵盖宣传素材、培训课程、威胁体验、游戏互动等，采用线上线下融合的方式，帮助员工掌握安全要点，并提供定制化安全策略咨询。

针对AI安全，安在新媒体推出了20幅AI安全海报。海报的图文形式可以细致地展现出各类安全风险的危害，企业可将其以展板、易拉宝形式放置于办公区域，持续性加深员工的安全意识。