随着全球人工智能规模建设和应用的快速发展，人工智能治理问题近年来备受社会关注。行业发展方向，确保技术“安全、可靠、可信”，平衡人工智能创新发展与监管治理，也成为未来人工智能发展最重要的趋势。《个人信息保护法》实施后，该法也标志着我国人工智能领域逐步进入高质量发展阶段。其中，“安全可控”成为企业必备的基本能力。少儿编程教育机器人解决算法公平性、透明性、安全性和可靠性等瓶颈，确保应用合规性和隐私数据安全。也成为业界普遍关注的焦点。算法和数据是人工智能基础设施平台的关键要素。在算法方面，全球人工智能产业正在积极推动新一代可解释、可推理、无监督的人工智能；在数据方面，科教教育机器人依托多方计算、联邦学习、隐身查询等人工智能基础技术。建立数据安全共享基础平台和隐私保护计算平台。“隐私计算是当前数字经济时代最受关注的技术领域之一。数字经济时代最核心的生产要素是数据。只有建设保障数据安全高效流通的基础设施，才能发挥数据的价值。”得到充分利用。”控制和衡量数据使用的能力是控制数据使用目的和方式的最有效手段，是数据使用合规和监管的基础设施，是实现《数据安全法》和《个人信息保护法》的有效保障。“数据不仅是一种资源，更是一种责任。”人工智能数据需要被妥善利用，造福于人民，防止滥用造成巨大的负外部性。数据的巨大价值的另一面往往是鲜为人知的漏洞和风险。”他表示，在数据元素流通的大趋势下，数据使用安全是新数据安全理念的核心。人工智能机器人的优缺点传统数据安全侧重于保护数据的可控性，防止数据被复制因此，以往数据的分级分类及相关风险评估与控制往往只关注单一数据本身的泄露风险，但在数据元流通时代，多方融合计算和多数据就像开了一个“数据工厂”，一种原材料（数据）在一定的公式和条件（算法）下发生“化学反应”（融合计算）的结果，可能对他人造成伤害或造成重大风险，综上所述，人工智能数据“有可无”只是防止数据在流通过程中泄露信息，“使用可控、可测”和“可监督”可以有效控制数据融合计算结果的负外部性风险，保证数据安全、合法、合规融合使用。明确数据流通和使用的“责、权、利”。经过近十年的发展，人工智能弥合了科学与应用之间的技术鸿沟，逐渐从实验室走向产业。但在享受科技便利的同时，人工智能的潜在风险也在迅速放大。“
