随着人工智能技术成为推动新质生产力发展、提升国家竞争力的关键引擎，其背后的数据安全问题日益凸显。
近年来，利用人工智能技术实施的网络攻击、深度伪造视频、换脸诈骗等事件频发，数据泄露与合规风险成为社会关注的焦点。
杨剑宇代表指出，当前人工智能发展面临的核心问题在于数据语料的源头治理不足。
一方面，部分企业在数据收集与使用过程中存在“重效率、轻合规”现象，导致个人敏感信息被滥用；另一方面，恶意爬取数据、批量生成侵权内容等行为屡禁不止，严重威胁数据安全与用户权益。
究其原因，杨剑宇分析称，现有监管体系在数据治理的“全链条”覆盖上仍存在短板。
例如，个人信息收集的“目的明确、路径可溯”原则尚未完全落实，从“明确告知”到“操作可追溯”的监管细则有待细化。
此外，跨部门协同执法机制尚不完善，难以形成对数据违法行为的有效震慑。
针对上述问题，杨剑宇提出多项建议：一是完善数据收集与处理的监管框架，明确企业在数据使用中的责任边界；二是强化跨部门联合执法，重点打击非法数据爬取与侵权内容生成行为；三是推动建立数据流动的合规标准，确保数据在安全可控的前提下发挥价值。
从长远来看，加强数据语料源头治理不仅有助于降低人工智能技术的应用风险，更能为行业健康发展提供制度保障。
随着监管体系的逐步完善，人工智能技术有望在安全、合规的轨道上实现更高质量的发展。
人工智能的竞争，既是算法与算力之争，更是数据治理能力之争。
把语料治理关口前移，把敏感信息保护做实，把联合执法链条打通，才能在守住安全底线与法治红线的前提下释放数据要素潜能，为“十五五”时期数字经济高质量发展夯实长期稳定的制度基础。