專家解讀：有時感覺「天氣預報不準」是什麼原因？
2025-11-30 11:35 4,824次浏览一張簡易辦公桌旁，圍攏著幾名皮膚黝黑、年齡偏大、帶著好奇與樸實笑容的村民。人群中心，穿著印有「牡丹江醫科大學」字樣護士服的護理學專業大三學生馬思璇，站在一個半身教學假人旁邊。她雙手交疊，十指緊扣，掌根壓在假人胸部中央(胸骨下半段)，一邊按壓，一邊計數。她正在教授村民心肺復甦知識。 這是日前中青報·中青網記者在黑龍江省牡丹江市海南朝鮮族鄉紅旗村看到的一幕。當天，牡丹江醫科大學暑期「三下鄉」校級示範活動暨專業化志願服務體系助力鄉村振興活動在此舉行。50多名學生、20多名教師組成的11支專業團隊參加了活動。 馬思璇是從大慶農村考出來的大學生。她說，村民的健康意識不強，需要有人科普，「我作為一名醫學生，應該把在校學到的知識和實踐結合起來」。 口腔醫學專業大二學生王邈螢主動報名參加活動。出發前，她通過查閱資料，對鄉村醫療有了初步了解。但現實中鄉村老人的口腔問題超出她的想像，「牙齒缺失，老化也比較嚴重，然後就是牙齒鬆動，咀嚼食物牙會痛」。 雖然不能當場為老人治癒口腔問題，但王邈螢覺得，引起大家對口腔的重視同樣重要。 當天上午，有一位老人給王邈螢留下深刻印象。這位老人來到義診現場，說自己的假牙已戴了十幾年，最近發現牙床總是難受。「我們很吃驚，假牙竟然能十幾年不換。老人說，他自己也知道假牙不合適，但還能用，就湊合著用了。時間長了，這會嚴重損害牙床。」 呼吸內科專業研二學生于靖雯告訴中青報·中青網記者，自己曾是一名先天性心臟病患者，「小時候受到過歧視，也得到過很多人的幫助，我現在就想為社會做點什麼」。 于靖雯帶去了一些先天性心臟病科普手冊。這本手冊由牡丹江醫科大學學生編寫，並經教師審核。手冊以漫畫形式進行科普，通俗易懂，「我們希望大家不要對先心病存在誤解」。 當天的活動讓這群大學生開始思考鄉村醫療痛點和當好一名鄉村醫生需要的品質。 醫學影像學專業大一學生汝瓊一覺得耐心很重要，「我參加這樣的活動不多，剛開始說話想都不想就說專業詞彙，村民聽不懂。這是我必須改正的地方」。 馬思璇也有同感：「村民聽不懂會反覆問，醫生這份工作要求我們必須耐心，用他們能聽懂的話，把問題說清楚。」 于靖雯在臨床見習中接觸過一些病人。她覺得，「村民看不見自己的病，然後把小病拖成大病。或者有點不舒服就吃消炎藥，我擔心會導致抗生素濫用。鄉村醫生得有責任心」。 牡丹江醫科大學團委書記王新表示，學校結合專業特色，已連續十餘年鼓勵大學生到農村一線，為老百姓提供醫療服務。「這是我們『為農村辦學，為基層服務』理念的具體體現，更是校團委實踐育人的品牌活動和助力鄉村振興的工作探索。」 中青報·中青網記者 楊雷來源：中國青年報
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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