AI图景下大数据挖掘的风险评估与应对策略〔摘要〕[目的]揭示人工智能（AI）迭代发展中大数据挖掘的风险、成因与对策，为打造智能化协同创新生态链提供重要支撑。[方法]分类探讨AI图景下大数据挖掘中智能采集侵害数据产权、关联勾勒突破数据匿名、黑盒疏漏打破动态平等，以及算法决策冲击自由抉择等风险及其成因，提出数据挖掘的原则与策略。[结果/结论]参与者之间参差不齐的管控意识与处理能力、复杂多元的利益诉求以及缺少政策法规集中调控等导致上述风险，亟待严格遵循平等参与、优质输入、彻底拭除以及公允运转等挖掘原则，主动采取充实数据产权规定、丰富数据隐私条款、明确挖掘主体资质与公权参与标准、推动签署数据跨境统一处置方案以及健全相关救济措施等具体对策。〔关键词〕AI图景；大数据挖掘；算法决策；风险评估DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.05.023〔〕D92217〔文献标识码〕A〔〕1008-0821（2018）05-0147-05〔Abstract〕[Purpose]Thepaperexposedrisks，causes，andcountermeasuresofbigdataminingintheiterativedevelopmentofartificialintelligence.Itwouldhelptobuildanecologychainofintellectualizedsynergisticinnovation.[Methods]Theclassifiedmanyrisksinbigdatamining，whichincludedinfringingdatapropertyinthecourseofintellectualizeddatacollection，changingdataanonymizationindrawingtheoutlineofrelevance，disruptingdynamicequalitybytheshortageandlossoftheblackbox，strikingthefreewillbyalgorithmdecision-makingmechanism，andsuggesteddataminingprinciplesandcountermeasures.[Results]Differentcontrollingideasandvariedmanagementabilitiesofparticipants，complicatedanddiversifiedinterestrequirements，andthecorrespondentlaggingpoliciesandlaws，broughtaboverisks.Itwasnecessarytoabidebybigdataprinciples，suchasequalparticipation，highqualityinputs，completedeletion，andfairrunning；enrichprovisionsfordatapropertyright，improverulesofdataprivacy，definetheminingqualificationandtheentrancecriteriaforpublicpowers，promotetheintegrativeinternationalschemeaboutcross-borderdatamining，andperfectrelativeremedies，etc.〔Keywords〕AIpicture；bigdatamining；algorithmdecision-making；riskassessment基于全球新一?科技革命和产业变革中最先大规模应用人工智能的国家将掌握竞争主导权和事务话语权的合理预期，我国从“互联网+人工智能”、“新一代人工智能发展规划”到十九大报告中强调“推动人工智能和实体经济深度融合”[1]以及十三届全国人大一次会议政府工作报告提出“做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用”[2]，愈加重视人工智能研发与应用的战略部署。庞大的网民基数、高速发展的基础设施和万物互联的节点布局等为我国带来得天独厚的数据优势。执行逻辑演算的人工智能的底层架构是大数据，通过新型计算集群深度挖掘超大规模数据资源池是人工智能迭代发展的重要支撑。在我国具有中国特色社会主义新时代中算法决策场景（如推荐引擎、预测警务、自动驾驶、智能经营、犯罪评估）爆发式递增之际，亟待有序化智能挖掘海量数据的特征指标与内外关联，推动从数据到知识再到智慧决策的普适进程，惠及新动能培育、颠覆科创合作、加速产业转型升级、优化社会治理格局。AI图景下渗透各行各业的大数据挖掘既在降低决策成本、提高公权效率、助力供应链优化和跨界合作共赢、改进科创活动的标靶精度与包容互鉴、强化社会服务水平和生态保护绩效等方面充分发挥了正向效应，亦逐渐暴露出智能采集侵害数据产权、关联勾勒突破数据匿名、黑盒疏漏打破动态平等和算法决策冲击自由抉择等严重问题。亟待迅速改变相关政策法规零散落后、矛盾重重且缺少可操作性的荒原状态，高效衡平智能纪元中多方利益诉求，促进社会和谐并提高文明程度。1AI图景下大数据挖掘的风险评估在国家重点扶持大数据和人工智能优先发展的宏观战略之下，物联网、云计算与机器学习融通共进导致大数据...