英格蘭嚴重缺水成「國家重大事件」
2026-01-31 13:45 6,459次浏览當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
上海8月13日電 (記者 鄭瑩瑩)智元機器人近期對外宣告，其近百臺遠徵A2-W輪式通用機器人已赴中國一家汽車零部件企業的工廠產線搬箱，實現規模化落地。 伴隨具身智能的發展，機器人何時能大批量上崗，深入工廠、邁入家庭？清華大學計算機科學與技術系教授孫富春在受訪時道出人形機器人真正能幹活的關鍵——大的負載能力和擬人的「大腦」。 他認為機器人發展現在進入一個快車道，10年以後，會幹活的機器人將在各個行業發揮作用，人形機器人的形體結構會發生變化，其感知運動能力、認知交互能力、跨場景跨任務能力等都會得到顯著提升。 上海颯智智能科技有限公司董事長兼執行長張建政告訴記者，機器人在「進化」，要從「嬰兒」時期的慢爬、走路，逐步成長為能力出色的「技術工人」，能精準幹活之後，才能適應崗位。以一條每小時生產90臺車的汽車生產線為例，如果機器人發揮不穩定，每次作業有幾秒甚至幾十毫秒的延遲，累積起來就會造成生產節奏失序。 數據是機器人上崗的一大要素。張建政認為，實際場景中的數據是最真實有效的。在積累數據和推動機器人落地的階段，該企業選擇工業場景，因為這一剛需領域的各類要求清晰、明確，更容易實現商業閉環。他表示，這一階段的發展也是為其未來邁向消費者端做準備，屆時有望涉及養老、助殘機器人等方面。 在上海擎朗智能科技有限公司創始人兼執行長李通看來，機器人要真正走進商業領域，要去解決客戶的真實需求。他指出，以家庭場景為例，業界希望能研發出會洗衣、能做飯，還會帶孩子等技能的機器人保姆，而現階段的機器人很難做到這些，其中一個原因就是缺乏物理世界的數據。換句話說，目前數據訓練出來的機器人還達不到這一「多面手」要求。該企業的選擇是，在當前的技術條件下，縮小邊界，找特定崗位，讓機器人先幹起來。 機器人的上崗，離不開具身智能的發展。瞄準具身智能發展，中國多地陸續在發力。 今年2月，北京發布《北京具身智能科技創新與產業培育行動計劃(2025-2027年)》，計劃到2027年，圍繞具身大小腦模型等方面突破不少於100項關鍵技術，培育千億級產業集群。 今年3月，《深圳市具身智慧機器人技術創新與產業發展行動計劃(2025-2027年)》出爐。深圳計劃到2027年，在機器人關鍵核心零部件等方面取得突破，關聯產業規模達到1000億元(人民幣)以上。 就在8月，《上海市具身智能產業發展實施方案》正式對外發布，上海打算從堅持模型驅動、打造算力等公共平臺、支持應用示範標杆、發揮群鏈集聚效應、完善發展生態幾個方面來推動具身智能的發展。 在7月底於上海舉辦的2025世界人工智慧大會上，人形機器人的發展備受關注。記者 鄭瑩瑩 攝 國家地方共建人形機器人創新中心首席科學家江磊認為，機器人如何能幹活將是下一個風口。他把感知頭、靈巧手、機械臂、電子皮膚稱為人形機器人「新四大組件」。 江磊指出，中國人形機器人在最近三年間發展非常迅猛，走、跑、跳能力世界領先，這來之不易。「在過去的二三十年，中國機器人一直在追趕，如今取得這一成績，非常有紀念意義。走、跑、跳，我覺得這不是炫技，是對人形機器人的控制水平和硬體平臺的綜合考驗。」 他還強調了「大腦」「小腦」及「肢體」三方面的具身智能發展。「只有打通人形機器人『大腦』『小腦』及『肢體』的『具身智能+』技術路徑，我們才能真正取得勝利。」(完)
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