第十七屆兩岸大學校園歌手邀請賽在廈門舉辦
2025-12-23 15:20 4,754次浏览杭州8月7日電(張煜歡)伴隨著直升機旋翼的轟鳴聲，一架救援直升機穩穩地降落在浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院(下稱浙大邵逸夫醫院)慶春院區6號樓頂樓停機坪。艙門打開的瞬間，急救人員小心翼翼地抱著幾個月大的寶寶聰聰(化名)快步走出，迅速接受進一步治療。 這場從淳安縣到杭州城區的生命救援，用38分鐘迅速跨越130公裡的直線距離，為身體突發不適的嬰兒爭取到寶貴的救治時間。 直升機急救現場。浙大邵逸夫醫院供圖 8月6日午後，正在淳安度假的聰聰一家陷入焦慮。原本活潑的寶寶身體不適，新手媽媽急得手足無措。若從淳安駕車返回杭州，最快也需要4個小時，但寶寶的情況不容一絲拖延。 隨後家人立刻聯繫直升機航運公司和浙大邵逸夫醫院。最終多方一致作出決定：通過直升機將孩子轉運至浙大邵逸夫醫院慶春院區。 航運公司地勤人員同步行動，緊急勘察停機坪硬體條件和降落環境，確認充分滿足轉運要求後，一場跨城緊急救援即刻啟動。 6日14時44分，直升機從淳安準時起飛；15時22分，直升機穩穩降落在浙大邵逸夫醫院慶春院區6號樓頂停機坪，全程僅用時38分鐘。目前，經過及時治療，聰聰身體狀況已好轉。 這場救援行動不僅展現了空中救援的高效與精準，也凸顯了低空經濟在醫療急救領域的巨大潛力。當前，低空經濟正以「時間壓縮」為核心，不斷拓展醫療急救的邊界，全面賦能醫療轉運和應急處置，實現縣域急危重症救治能力新提升，為生命安全築起更高效的防護網。 例如浙大邵逸夫醫院是浙江省首批空中救援基地醫院，目前已建立了覆蓋浙江全省的「黃金一小時」急救網絡，巡檢完成78個包括學校、醫院、廣場、服務區等適航區域的起降點，有效擴大院前急救服務半徑，縮短急救時間。 通過整合航空資源與醫療服務，跨區域的生命通道得以快速搭建，為危急患者提供了全新的救治可能。在業界看來，隨著技術的進步和應用的普及，空中救援或將成為醫療急救中不可或缺的一環，進一步拓展生命守護的邊界。(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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