数据源透明度。很难判断代码是开源的、专有的还是特定许可证的。这会导致许可代码被滥用的风险，从而引发侵权问题。
人工智能滥用。人们对网络犯罪分子滥用人工智能的担忧日益加剧。人工智能虽然增强了网站创建能力，但诈骗者却利用它来创建欺诈网站。
越狱。黑客还会操纵人工智能（或称“越狱”）来获取黑客指令和有害数据。
人工智能的下一阶段将取决于如何应对这些挑战。
人工智能透明度的呼声日益高涨
许多人表达了对确保人工智能系统开放且易于理解的法 罗马教廷 viber 号码数据 律的渴望。欧盟和美国政府正在积极讨论，以制定鼓励人工智能公司提高透明度的法规。
尽管如此，美国仍致力于与中国的“深度搜索”技术竞争，即使这意味着忽视或无法理解所有相关风险。
国家安全与人工智能安全之间的紧张关系凸显了开源软件在塑造人工智能发展未来方面至关重要这一理念。开源软件本质上鼓励全球合作，并使人工智能技术的获取更加民主化。其结果确保了安全研究不局限于少数实体。
透明度和协作将帮助人工智能发展成为一种有益的工具，同时减少偏见和安全风险。
开源项目的安全性增强
随着开源软件（OSS）的广泛应用，安全仍然是首要关注的问题也就不足为奇了。到2025年，OSS生态系统内的安全措施将更加完善，尤其是为了应对日益增长的网络威胁。
以下是 OSS 社区在安全性方面发生的变化：
供应链安全
随着针对供应链的网络攻击不断增加，开源项目将实施更好的依赖关系跟踪和漏洞扫描。