信息：通用人工智能不再是遥不可及的目标，并已经开始在现实 中发挥作用。 其中：  李飞飞的“顿悟”（epiphany）来自数据：人类智能在 其早期发展中被大量的感官数据淹没，但机器不是。难点不只在 算法，而在数据。由此构建 ImageNet 数据集，驱动了机器学习。  黄仁勋给出了一个“堪称绝妙”的回答：在 21 世纪初 的互联网泡沫时期，整个行业铺设了巨量的光纤，但其中绝大多 数都是未被使用的“暗光纤”（Dark 设施（如 GPU、存储、网络）提出特殊要求。 但是，从不同的角度，对 AI 的工作负载及其类型有不同的 侧重点和解释。例如：  IBM 认为，AI 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 驱动了网络变革： 机器学习技术应用于网络的自动化管理、监控与安全防护。 相较于静态脚本或人工调整，AI 驱动的网络能够分析海量遥测 数据，学习正常数据流的模式，并实时响应异常事件。其核心 能力包括（但不限于）： ---自动化网络管理：采集并分析多样化的网络遥测数据 （包括设备日志、数据流记录、路由状态更新等），其对异常 检测与性能问题的识别速度远超人工运维。例如，机器学习模型

加剧⽤⼾所 关注信息的局限性。 （b）
助⼒开展认知战。

⼈⼯智能被⽤于宣扬恐怖主义、

极端主义、

有 组织犯罪等内容，

⼲涉他国内政、

社会制度及社会秩序，

危害他国主权； 通过社交机器⼈在⽹络空间抢占话语权和议程设置权，

左右公众价值观和 思维认知。 3.3 人工智能应用衍生安全风险 3.3.1
社会和环境安全⻛险 （a）
冲击劳动就业结构。

⼈⼯智能带来⽣产⼒、

⽣产关系的⼤幅调整，