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導讀
在當前新興技術快速發展並深刻影響社會各方面的背景下，數字身份與人工智慧的融合催生了“數字人格”（Digital Personhood）這一複雜概念，給國家安全和社會治理帶來了新的挑戰。最近，由蘭德公司（RAND）國土安全部作戰分析中心（HSOAC）發佈了一份題為《新興技術與風險分析：數字人格》（Emerging Technology and Risk Analysis: Digital Personhood）的研究報告，深入探討了數字人格的概念、技術驅動因素及其對國土安全領域的潛在影響與風險。
在上篇，我們介紹了數字人格的三大形態、四大技術推手；本期要點包括：國家安全級風險預警，以及未來生存指南。
隨著數字人格技術的迅猛發展，一系列前所未有的安全風險正在浮出水面，這些風險不僅威脅個人隱私和身份安全，更可能對國家安全和社會穩定構成系統性挑戰。
1、深偽攻擊：資訊生態系統的崩潰邊緣
生成式AI的爆發式發展正在根本上改變資訊生產和傳播的格局。美國國家安全委員會2023年發佈的《人工智慧與國家安全》報告警告，到2027年，網際網路上可能有超過90%的內容將由AI生成或輔助生成，這將導致真實資訊被淹沒在合成內容的海洋中。
更令人擔憂的是，歐盟網路安全域（ENISA）的研究表明，目前主流的AI檢測工具對最新一代深度偽造技術的識別精準率已下降至60%以下。這意味著我們正迅速接近一個“後真相臨界點”，在這個點之後，確定內容真實性的成本將遠高於建立虛假內容的成本。
喬治城大學安全與新興技術中心的研究指出，針對特定目標的深偽攻擊已從理論威脅演變為實際風險。2023年，全球已記錄超過1.2萬起利用深偽技術實施的金融欺詐案例，造成的直接經濟損失超過20億美元。
2、法律真空：數字實體的法律地位困境
當AI系統開始獲得類似法人的地位時，法律體系面臨前所未有的挑戰。2021年，美國懷俄明州一家名為“Algorithmia LLC”的有限責任公司引發廣泛關注，因為該公司將一個AI系統指定為其“管理成員”，這在技術上賦予了AI某種形式的法律地位。
哥倫比亞大學法學院的研究表明，現有的法律框架存在重大漏洞，允許AI通過公司法等機制獲得間接的法律人格。這種法律真空不僅涉及責任歸屬問題，更引發了關於數字實體權利邊界的廣泛爭議。
歐盟法律事務委員會2023年的報告指出，在至少27個已知案例中，AI系統通過各種法律結構獲得了某種形式的自主決策權，包括管理資金、簽訂合同甚至持有智慧財產權。這種趨勢正在挑戰傳統法律體系的基礎假設，即只有自然人和法人才能成為法律主體。
3、信任崩塌：數字身份劫持的系統性風險
隨著數字孿生人技術的成熟，身份劫持已從簡單的帳號盜用演變為複雜的“人格克隆”。美國聯邦調查局網路部門2023年的報告顯示，“數字分身劫持”已成為增長最快的網路犯罪類型之一，2022年相關案件增長了217%。
這類攻擊的獨特之處在於，犯罪者不僅能夠冒充目標的線上身份，還能模仿其行為模式、語言習慣甚至決策傾向。斯坦福網際網路觀察站的研究表明，高級AI模型能夠在僅接觸目標社交媒體資料的情況下，生成足以欺騙親密關係人的互動模式。
更為嚴峻的是，蘭德公司的安全分析指出，當數字分身被劫持用於犯罪活動時，受害者面臨“不可辯駁性”的困境——即難以證明某一行為不是由本人實施的。這種情況下，傳統的法律辯護機制如不在場證明變得無效，因為數字分身可以在物理本人不在場的情況下“代表”其行動。
劍橋大學犯罪學研究所預測，到2026年，將出現專門針對高淨值個體數字身份的“定製劫持服務”，這些服務將利用目標的資料訓練專用AI模型，能夠在多個平台上同時模仿目標的行為。
1、構築系統性防線：零信任架構的實踐
美國國土安全部（DHS）網路安全與基礎設施安全域（CISA）自2021年起，啟動了名為“零信任成熟度模型”的大規模測試項目，旨在徹底改變傳統的身份驗證方式。與傳統的“城堡與護城河”安全模型不同，零信任架構基於“永不信任，始終驗證”的核心理念，要求對每一個身份聲明、每一次訪問請求進行持續性驗證。
（1） 技術核心原則
（2） 實施進展
（3） 效果驗證
2、探索前沿解決方案：“人格憑證”的可能性
哈佛大學伯克曼網際網路與社會中心的研究團隊在2022年提出了“人格憑證”（Personhood Credentials）概念，這一創新方案旨在解決數字世界中人與非人實體的區分問題。該方案的核心是建立一套多層次、多維度的身份驗證體系，不僅驗證“你是誰”，更驗證“你是人”。
（1） 概念架構
（2） 技術支柱
（3） 實證效果
3、普通人必須掌握的數字身份自保三原則
在技術和制度解決方案完全成熟之前，個人防護意識和能力顯得尤為重要。斯坦福大學數字公民研究中心基於對1萬多名使用者的長期追蹤研究，提煉出了“數字身份自保三原則”，為普通人提供了實用指南。
（1） 身份分層與隔離原則
網路安全專家建議採用“數字身份分層管理”策略，將個人數字身份劃分為不同安全等級的層次。牛津網際網路研究所的研究表明，將高敏感度活動與日常社交活動使用完全不同的身份標識，可以將身份盜用風險降低76%。
實踐方法：
（2） 持續驗證與多因素認證原則
卡內基梅隆大學網路安全研究團隊的研究表明，僅依賴密碼的單因素認證在當前技術環境下已完全不足以保護重要數位資產。實施強大的多因素認證（MFA）是個人防護的基礎，特別是結合生物特徵與知識因素的組合。
核心實踐：
（3） 數字足跡最小化原則
在AI能夠從碎片化資訊重建個人畫像的時代，控制個人資料的洩露範圍變得尤為關鍵。倫敦政治經濟學院隱私經濟學研究顯示，平均每個網際網路使用者的資料碎片分散在超過350個不同的資料庫中，構成了巨大的攻擊面。
策略實施：