多地仍高溫 黑龍江這地方已穿上棉襖
2026-01-02 05:51 5,286次浏览海口8月5日電 題：港澳青年看「封關」：築夢海南自貿港 記者 王子謙 「參加實習以來，我學習免稅政策，提升銷售技能，更親身感受到海南的開放活力。」說起近一個月來的實習經歷，澳門科技大學博雅學院商學專業學生何耀文感受尤深。 7月7日，2025年海南自貿港「逐浪計劃」港澳大學生暑期實習活動(簡稱「逐浪計劃」)在海口啟動。近一個月來，80名港澳大學生分赴不同崗位實習鍛鍊，也在職場「初體驗」中感知海南自貿港。 海控全球精品免稅城內，何耀文正在向遊客推薦香化產品。作為海南離島免稅政策的重要承載平臺之一，海控全球精品免稅城開業4年來，營業面積從最初的3000平方米擴容至近4萬平方米，入駐品牌數量從145個躍升至600餘個，為消費者提供了更豐富的全球精選商品。 「這裡就像大型商場一樣，各種國際品牌商品琳琅滿目。」何耀文告訴記者，通過實習，他深入了解到離島免稅購物是海南旅遊消費的「金字招牌」，海南推動離島免稅的品牌、品種、價格與國際「三同步」，「免稅店商業運營尤為重要，這是商學專業學生非常好的社會課堂」。 今年12月18日，海南自貿港將啟動全島封關運作。在港澳青年眼中，海南不僅是碧海藍天的度假天堂，更是夢想可丈量的機會之地。 何耀文認為，封關後海南的商業環境將更加開放，免稅產業潛力巨大。他計劃攻讀市場營銷碩士後到海南發展，抓住屬於自己的職業藍海。 香港科技大學化學與能源工程專業研究生顏凱在海南省工程諮詢設計集團有限公司實習，協助同事編制了多個項目的節能報告。通過梳理項目用能情況和實地調研，他關注到海南建設清潔能源島的步伐正在加快，規劃項目將綠色節能低碳作為立項的重要考量。 「我相信封關運作後，清潔能源、綠色低碳將深入到生產生活的方方面面，對相關專業人才也有高需求。」顏凱希望研究生畢業後，將自身所學與海南自貿港能源轉型相結合，在低碳環保產業有所作為。 自2023年「逐浪計劃」實施以來，200名港澳大學生已在海南開展實習和社會實踐，其中超過三成的港澳學生表達了留在海南發展的意願。 「現在越來越多港澳青年到海南創新創業，這裡的人才引進等政策也降低了個人創業的成本及風險。」在海南港澳青年創新創業服務中心實習的香港學生張夢麒說，實習期間她推介海南自貿港的創新創業政策，參與多場創業分享活動，也對海南有了更深的認識。 在張夢麒看來，海南與香港有不同的風土人情，但都有十足的發展活力。「海南自貿港即將封關，不管是創業還是就業，都會為港澳青年提供更多機會。」(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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