人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。现阶段，以深度学习为代表的人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据为驱动。谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈线性上升。牛津大学国际发展研究中心将大数据质量和可用性作为评价政府人工智能准备指数的重要考察项。美国欧亚集团咨询公司将数据数量和质量视为衡量人工智能发展潜力的重要评价指标。
人工智能在人们日常生活和企业生产经营中大规模
应用，获取、收集和分析更多用户和企业数据，促进人工智能语义分析、内容理解、模式识别等方面技术能力进一步优化，更好地实现对收集的海量数据进行快速分析和分类管理。而且，人工智能对看似毫不相关的海量数据进行深度挖掘分析，发现经济社会运行规律、用户心理和行为特征等新知识。基于新知识，人工智能进一步提升对未来的预测和对现实问题的实时决策能力，提升数据资源利用价值，优化企业经营决策、创新经济发展方式、完善社会治理体系。
数据安全是人工智能安全的关键。数据成为本轮人工智能浪潮兴起发展的关键要素。人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性，进而威胁人工智能应用安全。与此同时，人工智能显着提升数据收集管理能力和数据价值挖掘利用水平。
人工智能这些能力一旦被不当或恶意利用，不仅威胁个人隐私和企业资产安全，甚至影响社会稳定和国家安全。而且，人工智能、大数据与实体经济不断深度融合，成为推动数字经济和智能社会发展的关键要素。人工智能大规模应用间接促使数据权属问题、数据违规跨境等数据治理挑战进一步加剧。
人工智能为数据安全治理带来新机遇。人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。人工智能自动学习和自主决策能力可有效缓解现有数据安全技术手段对专业人员分析判断的高度依赖，实现对动态变化数据安全风险的自动和智能监测防护。人工智能卓越的海量数据处理能力可有效弥补现有数据安全技术手段数据处理能力不足的缺陷，实现对大规模数据资产和数据活动的高效、精准管理和保护。
人工智能赋能数据安全治理，助力数据大规模安全应用，将有力推动经济社会数字化转型升级。基于以上分析，项目组认为，人工智能数据安全内涵包含：一是应对人工智能自身面临和应用导致及加剧的数据安全风险与治理挑战；二是促进人工智能在数据安全领域中的应用；叁是构建人工智能数据安全治理体系，保障人工智能安全稳步发展。
