AI文泛濫與網文平臺「攻防戰」
2026-01-02 17:47 5,148次浏览記者今天(8月13日)了解到，《市場監管總局 工業和信息化部關於加強智能網聯新能源汽車產品召回、生產一致性監督管理與規範宣傳的通知(徵求意見稿)》，向社會公開徵求意見，反饋截止日期為2025年9月15日。 根據徵求意見稿： 企業應當在車輛App、車載信息交互系統顯著位置和用戶手冊中顯示組合駕駛輔助系統的安全提示和使用說明，以便於消費者閱讀、理解和操作，避免駕駛員將組合駕駛輔助功能視為自動駕駛功能使用。 企業應當開發、使用安全優先的駕駛員監測、警示和處置功能，密切監測駕駛員的駕駛狀態，在駕駛員出現脫手、睡眠等脫離動態駕駛任務的情形時，及時採取語音警告、方向盤震動、限速、靠邊停車、組合駕駛輔助功能禁用等警示或控制措施，以便駕駛員及時接管車輛和降低安全風險。 企業應當強化智能網聯新能源汽車缺陷信息監測，減少網絡攻擊、網絡威脅和漏洞引發的車輛事故風險。市場監管總局對存在因安全提示和使用說明不完善、網絡攻擊、網絡威脅和漏洞等安全事件開展缺陷調查，必要時督促企業通過召回方式進行改進。 企業不得通過用戶操作或系統邏輯主動關閉駕駛員監測、警示和處置功能。市場監管總局將對駕駛員監測、警示和處置功能不足的問題開展專項調查，必要時納入缺陷分析與調查工作。 另外，企業應在機動車合格證系統中完整、準確填報組合駕駛輔助系統、儲能裝置單體及總成等關鍵信息，並嚴格執行軟體在線升級(以下稱OTA升級)活動分類管理要求，未經備案不得開展OTA升級活動，不得將未經充分測試驗證的軟體版本推送給用戶，不得通過OTA方式隱瞞缺陷，確保生產的搭載組合駕駛輔助系統的智能網聯新能源汽車產品與準入產品一致，並承擔產品安全責任。工業和信息化部、市場監管總局將加強協調管理，發現企業未按照要求補充報送有關技術參數及驗證材料、車輛性能與報送技術參數不一致、未經備案開展OTA升級活動、實際OTA升級活動與備案不一致的，依照有關規定進行處理。對頻繁開展OTA升級活動的企業，市場監管總局將進行重點抽查和專項核查。 同時，企業向消費者提供有關智能網聯新能源汽車駕駛自動化等級、系統能力、系統邊界等信息時，應當真實、全面，不得做虛假、誇大系統能力或引人誤解的宣傳，確保消費者正確理解和駕駛智能網聯新能源汽車。 企業在組合駕駛輔助系統或功能命名及營銷宣傳中，不得暗示消費者可以視其為自動駕駛系統、具備實際上並不具備的功能，防止駕駛員濫用。 企業應當避免誇大宣傳車輛駕駛性能，誤導消費者以不合理的高速駕駛車輛。市場監管總局將加大對企業廣告活動和商業宣傳行為中誇大組合駕駛輔助功能、欺騙或誤導消費者等情形的監督檢查力度，組織召回技術機構開展過度宣傳等問題的技術認定工作，並會同工業和信息化部開展專項聯合調查，依法做好整治規範工作。 企業應當按照《關於進一步加強智能網聯汽車產品準入、召回及軟體在線升級管理的通知》的要求，及時報告組合駕駛輔助系統使用期間發生的安全事件和碰撞等事故。市場監管總局聯合工業和信息化部等有關部門加強事故深度調查與分析，並對企業事故報告情況進行監督檢查，一經發現企業未按要求報告事故信息的，將向社會公開通報並督促整改。對企業在事件事故報告中存在隱瞞或遺漏重大事實的，市場監管總局、工業和信息化部將進行專項核查。 (總臺央視記者 李晶晶）
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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