市場監管總局：全國抽檢飲料11.19萬批次，涵蓋8類94項指標
2026-01-28 15:08 7,249次浏览上海8月7日電 (記者 陳靜)記者7日獲悉，上海立信會計金融學院國際財經學院與復旦大學終身教育學院聯合共建倫敦大學國際預科項目教學中心。該國際預科項目教學中心已得到倫敦大學的官方授權與確認。 據悉，上海立信會計金融學院與復旦大學的合作旨在深度整合兩校優質教育資源，聯手打造全國頂尖、全球高品質的國際預科中心，為學生搭建卓越的國際教育平臺。就讀倫敦大學國際預科項目的學生將共享高水平授課師資、高品質教育內容、高標準學習環境，共享倫敦大學、復旦大學、上海立信會計金融學院的豐富在線資源。完成學業後，學生將獲得由倫敦大學、復旦大學、上海立信會計金融學院三校聯合頒發的結業證書。 倫敦大學國際預科項目是英國頂尖的大學預科項目之一，就讀該項目的學生未來在教學中心完成課程學習且符合條件後，可申請倫敦大學旗下學院(倫敦大學學院、倫敦政治經濟學院、倫敦國王學院等)、英國排名前30位的名校本科以及澳大利亞多個知名學府，繼續完成3年-4年的本科課程，成績合格即可獲得全球頂尖名校學士學位。 上海立信會計金融學院自2005年以來，已在國際教育領域深耕20年。國際財經學院以培養具有國際視野、專業能力、持續學習、創新思維、行業領先的國際精英人才為目標，已經建立起了與海外大學合作的包括1+3國際預科項目、2+2國際名校本科項目、3+1英國高等教育文憑項目等在內的多層次、全覆蓋、一體化的國際教育體系。復旦大學終身教育學院注重為廣大社會成員提供更新知識、拓展技能和提高素質的有效途徑，擁有著全國領先的人才培養與服務體系。 據悉，此次上海立信會計金融學院與復旦大學以教育資源共享為核心，構建起「專業實踐力+綜合影響力」的創新合作內容與獨特合作模式。雙方的教學團隊將進一步深化國際預科教育的本土化適配、優化與迭代，以高質量內涵式教育，精準對接、匹配與支撐中國學生的學習需求與習慣等，在符合高品質國際教育標準的同時，充分保障中國學生的學習、成長與發展目標。 據悉，復旦大學教學團隊的加入，將使得倫敦大學國際預科項目教學中心在已有的商科、金融、會計等學科基礎上，進一步拓展至社會學科、人文學科、法律學科、心理學科等多個領域，並在條件成熟時增設計算機學科。(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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