新版《食品安全國家標準 保健食品良好生產規範》即將發布

2026-01-24 12:18 3,675次浏览

  蘇州8月5日電 (記者 鍾升)第二十七屆中國機器人及人工智慧大賽全國總決賽5日在蘇州市吳中區舉行。來自全國各大高校的1200支團隊、3000餘名學子於此展開角逐。   中國機器人及人工智慧大賽自1999年開賽以來已成功舉辦26屆,是國內規模最大、影響力最強、專業水平最高的機器人競賽之一。 機器人組隊在綠茵場上拼搶。 大賽組委會供圖   「往屆賽事中,無數青年學子以智慧為筆、以代碼為墨,在機器人創新、人工智慧應用等領域書寫了精彩篇章,為推動我國機器人及人工智慧技術的發展注入了蓬勃生機。」中國機電一體化技術應用協會副會長、秘書長程光期望參賽選手以飽滿的熱情投入比賽,在團隊協作中碰撞思維火花、在實踐操作中錘鍊過硬本領、在挑戰自我中詮釋創新真諦。   本屆大賽自2025年3月啟動以來,吸引了全國各地900餘所高校參賽,參賽隊伍達3萬餘支,參賽學生達9萬餘人。本屆大賽在賽事設置上更加多元化,總決賽設立創意類、挑戰類、應用類、競技類四個類別的20個機器人賽項。 八角籠中「機」情碰撞。 大賽組委會供圖   八角籠內輾轉騰挪「機」情碰撞;綠茵場上,機器人組隊拼搶,破門進球;「月面基地」裡,複合機器人選取礦產資源帶回「月球資源庫」……賽場上,參賽隊伍使出看家本領,展示著中國機器人及人工智慧技術的最新成果。   哈爾濱工業大學黨委常務副書記安實寄語參賽選手珍視對未知世界的好奇心。「無論是工業機器人精準定位的控制奧秘,還是人形機器人動態平衡的技術挑戰,都將在你們持之以恆的探索中轉化為改變世界的現實力量。要勇於投身關鍵核心技術的攻關,始終保持對科學真理不懈的追求、對破解難題堅定的信念、堅信技術向善的初心。」 參賽隊伍拍照留念。 記者 鍾升 攝   作為大賽的舉辦地,吳中區近年來加快建設「機器人+人工智慧」主導產業,全力打造「全國機器人產業集群第一區」,是國內機器人及人工智慧領域創新能力最強、創新人才集聚度最高的地區之一,現階段已建設成為產業特色鮮明、發展動能強勁的現代化產業高地。2023年,哈工大蘇州研究院落地吳中區,於機器人、人工智慧等前沿領域方向謀篇布局,加快打造教育科技人才一體化示範基地。   開幕式上,大賽組委會聯合吳中區揭牌設立中國機器人及人工智慧大賽吳中培訓基地,整合「賽訓-研發-孵化」全鏈條功能,加快培育創新拔尖人才。(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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