湖南安仁「暖心崗」託起困難群眾穩穩的幸福
2025-12-29 01:09 2,745次浏览廣州8月13日電 (記者 程景偉)廣州市社會科學院、社會科學文獻出版社13日在廣州聯合發布《廣州藍皮書：廣州數字經濟發展報告(2025)》。藍皮書顯示，廣州數字經濟綜合實力持續多年位居全國前列，2024年數字經濟核心產業增加值首次突破4000億元大關，達到4470.30億元，同比增長9.8%。 同時，2024年廣州數字經濟核心產業增加值佔全市GDP比重達到14.41%，增長速度高於同期廣東全省、廣州全市經濟增長水平，對全市經濟增長的貢獻率達61.3%，在促進產業結構優化、培育產業新動能新優勢方面的支撐作用進一步凸顯。 《廣州藍皮書：廣州數字經濟發展報告(2025)》。廣州市社會科學院 供圖 藍皮書預測2025年廣州數字經濟核心產業增加值將突破5000億元，同比增長約10%，佔全市GDP的比重將超過15%。 藍皮書還指出，廣州低空經濟加快孕育成長，初步集聚了一批具有競爭優勢的新興企業，本領域創新專利數居於全國前列，正成為中國低空經濟領先城市之一。截至2024年底，廣州擁有從事低空經濟的企業超過4000家，排名全國第二，其中核心企業約65家。 此外，廣州人形機器人產業總體處於「跟跑」狀態，具備工業機器人產業鏈成形、電子信息及軟體和信息技術服務業穩固、國資國企家底厚實等基礎條件和優勢。 藍皮書建議廣州以人形機器人終端產品「研發+製造+應用」為重點，通過搭建人形機器人國家級技術創新中心、專業訓練場、應用示範區和通用人形機器人母平臺，用3年至5年時間培育形成比較穩固的人形機器人產業鏈群生態，加快追趕並搶佔國內發展第一梯隊，實現從「跟跑」到「領跑」的跨越。 藍皮書主編、廣州市社會科學院院長張躍國認為，廣州在具身智能賽道上不能落後，更不能缺席。他建議，「十五五」時期廣州要把具身智能尤其是人形機器人及其相關產業培育成新支柱產業。(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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