“AI合成主播”也是在计算机技术基础之上的产物，自然会涉及网络信息安全（信息安全通常是指用户使用系统的时候，用户资料、计算机软硬件不会被破坏）等的问题。
首先，人工智能技术也是建立在信息技术基础之上，其离不开信息采集、存储以及分析，而采集的数据通常被开发者集中在一起进行开发、经营以及存储分析等，在这样的过程中，容易造成疏忽，往往会出现漏洞。在信息采集传输过程中，这种采集是否依据真实情况来采集，采集过程中的量化指标是否严谨，而采集的数据是否遵守规则，采集好的信息在传输过程中有没有得到较好的保护，以防止被其他程序串改等，而且采集来的信息在保密方面有没有保障，都需要有足够的抗干扰能力，采集到的信息如果和存储的信息发生来质的变换，则会严重造成对数据分析的不准确性。在信息存储过程中，是否能够保障采集过来的信息不会发生复制偷盗、串改甚至被滥用，换言之就是处于存储中的数据需要绝对的安全性。在数据分析过程中，由于人工智能具有自我迭代分析的能力，其依据是深度学习神经网络，源于对神经网络训练、这个过程通常分为卷积层、激活层以及池化层面和完全连阶层，对数据进行分析的次数，以及不同的训练模型得出的结果往往会出现差异，对于这种深度学习神经网络本身的构建，也属于一段程序，对于不同架构的程序分析出来的结果有没有衡量的标准，如果出现不当的结果，却将这种结果运用到实际中，会造成严重的后果。在对信息采集、传输以及存储分析过程中就已然存在一定的风险性。
其次，源于外部攻击，目前网络攻击是非常严峻的，黑客众多，一般情况之下主要是对信息系统的攻击，而对于大多数信息系统而言，其并不完善具有脆弱性。人工智能技术也属于一段程序，也是系统之中的一段代码而已，如果出现重大漏洞，容易被别人控制，进而对这段程序进行串改，带来的危险性是非常大的，加之量子技术也在不断的发展，传统的加密方式在量子计算机面前显得非常逊色，如果加密方式没有更新等，就系统方面而言，同样存在一定的风险性。
第三，在应用层面，也就是提供服务以及对终端的反控制问题，人工智能需要收集一定数据进行学习，从而反馈给用户，用户处理后又回又相对的信息反馈到系统之中，这是一个循环的过程，作为有机的循环体，存在被反控制的风险，从而带来一定的风险性。同时，人工智能算法具有自我迭代功能，而且是源于大数据分析，其决策性难以被急时被人类明晰，存在一定的决策透明度风险性问题。
第四，人工智能源于计算机技术基础，而在计算机安全过程中，还存在着硬件安全性问题，核心硬件在设计过程中，可能存在着漏洞或者留有后门，从而被不法分子提供了可能性的机会，存在一定的风险性问题，而且不同的硬件之间通讯加密以及访问控制，其涉及到方方面面，各个环节错中复杂，同样存在着一定的风险等问题。
第五，对于管理人员的问题，需要相应的授权，尤其需要识别管理人员身份问题，不同权限人员能够进入不同的后台管理系统，正如“AI合成主播”中，对于文字文本的输出时，如果出现输入错误，或者信息不当，同样存在这一定的风险问题。
当然，信息安全是一个国家以及各行各业都十分重视的问题，作为信息技术下的人工智能技术，同样存在着一定的风险性，而且在未来技术不断更新的发展过程中，还会出现在信息技术中新种类的风险，需要提高警惕性，正如07年美国策划的“棱镜技术”，大到国家小到个人，都会受到一定程度的影响，这种风险性问题是值得我们关注的，而且需要防止人工智能技术被用到制作计算机病毒，毕竟两者都属于一段程序。