提高人工智能安全可控的要求是确保人工智能系统在处理数据和执行任务时，能够有效地防止恶意攻击、保护用户隐私和遵守法律法规。以下是一些关键要求：
1. 数据安全：人工智能系统需要对输入的数据进行严格的安全检查，以防止数据泄露、篡改或丢失。这包括对数据的加密、访问控制、审计日志等措施的实施。
2. 算法安全性：人工智能系统应采用安全的算法设计，以防止潜在的安全漏洞。例如，使用差分隐私、同态加密等技术来保护敏感信息。
3. 可解释性：人工智能系统应具备一定的可解释性，以便用户和开发者能够理解其决策过程。这有助于发现潜在的安全问题，并确保系统的透明度和可信度。
4. 鲁棒性：人工智能系统应具备较强的鲁棒性，能够在面对各种攻击和异常情况时保持稳定运行。这包括对网络攻击、恶意代码、恶意用户等的防御能力。
5. 合规性：人工智能系统应遵循相关的法律法规和标准，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）、美国的加州消费者隐私法案（CCPA）等。这有助于避免因违反法规而引发的法律风险。
6. 透明度：人工智能系统应具备较高的透明度，以便用户和开发者能够了解其工作原理和性能表现。这包括对模型的训练数据、训练过程、预测结果等的公开展示。
7. 可维护性：人工智能系统应具备良好的可维护性，以便在出现问题时能够迅速定位和修复。这包括代码的可读性、模块化设计、依赖管理等。
8. 可扩展性：人工智能系统应具备良好的可扩展性，以便在需求变化时能够灵活调整资源。这包括对计算资源的动态分配、对不同场景的适应性等。
9. 可移植性：人工智能系统应具备良好的可移植性，以便在不同的硬件和操作系统上运行。这包括对不同编程语言的支持、对不同硬件架构的适配等。
10. 可定制性：人工智能系统应具备一定的可定制性，以便根据特定需求进行个性化配置。这包括对模型参数、训练策略、评估指标等的自定义。
总之，提高人工智能安全可控的要求涉及多个方面，包括数据安全、算法安全性、可解释性、鲁棒性、合规性、透明度、可维护性、可扩展性、可移植性和可定制性。通过在这些方面的努力，可以确保人工智能系统在为人类提供便利的同时，也能够有效地防范潜在的安全风险。
