厄瓜多發生槍擊案已致8死3傷
2026-03-08 00:29 7,567次浏览澳門8月13日電 8月12日是聯合國「國際青年日」，當晚，世界青年論壇(World Youth Forum，簡稱WYF)未來博雅領袖峰會在澳門開幕。 8月12日，世界青年論壇未來博雅領袖峰會在澳門開幕。圖為全球創新中心國際教育委員會執行秘書長、WYF理事兼執行召集人侯昊發表演講。(主辦方 供圖) 此次峰會匯聚來自中國、美國、印度、印度尼西亞和泰國等國家和地區的400餘位青年代表，以 AI時代「科技與人文」為主題，以IAD國際學術十項全能、Hi World全球青少年創意年展、U20世界青年之聲三大核心活動為載體，從學術探究、創意表達、公共議題三大維度展開為期5天的跨文化研習與城市探索，探討技術變革未來，共尋全球化背景下人類文明的共同價值與使命。 其中，IAD國際學術十項全能環節，參與活動的青年將用數學、科學、社科、藝術等多元視角思考「AI對人類情感認知的影響」「科技發展中的文化傳承」等議題；Hi World全球青少年創意年展以「共生」為主題，青年們將化身策展人，將調研成果以展板、交互裝置、多媒體等藝術形式呈現；在U20世界青年之聲環節，青年們將跨國組隊，就「科技與社會公平」「綠色科技與可持續城市」「AI時代倫理邊界」等議題開展深度辯論與協作。 峰會期間，400餘位青年還將開啟「澳門文化交流之旅」，在澳門大學探討多元文化背景下的青年責任，在澳門科學館體驗科技賦能文化傳承，在大三巴牌坊前交流中西藝術的融合之道。 全球創新中心國際教育委員會執行秘書長、WYF理事兼執行召集人侯昊表示，作為海上絲綢之路的重要節點，澳門不僅是「以中華文化為主流、多元文化共存」的交流合作基地，更在WYF網絡中成為文明互鑑的重要節點。「澳門的文化多樣性與國際視野，使其成為全球青年對話的理想紐帶，這也是WYF選擇在此相聚的核心原因。」 本次峰會由全球創新中心、IAD國際學術十項全能、Hi World全球青少年創意年展聯合主辦。(完)
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
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