時政微觀察丨總書記念過的這些對聯飽含深意
2026-01-11 08:26 3,714次浏览雅加達8月12日電 (記者 李志全)2025印尼中文教育與專業教育、職業教育融合發展座談會12日在阿拉扎大學舉辦。活動旨在搭建印尼各孔子學院(課堂)、高校、中資企業與職業教育機構的高效對接平臺，探討產教融合背景下國際中文教育的創新發展路徑，為中印尼未來應用人才培養合作奠定基礎。 中國教育部中外語言合作交流中心主任鬱雲峰、中國駐印尼大使館參贊陳武、印尼阿拉扎大學校長亞瑟普、河北科技工程職業技術大學副校長李賢彬、海爾東南亞CEO兼海爾印尼國家總經理張政匯、德信集團副總裁王三波、KCIC雅萬高鐵中方董事張明、中國銀行雅加達分行副行長陳顥，以及部分中資企業代表和師生代表共計百餘人出席。 鬱雲峰在致辭指出，隨著「一帶一路」倡議與「黃金印尼」願景的推進，印尼對既懂中文又精技能的應用中文人才需求激增，語合中心通過設立「中文工坊」品牌項目，出臺標準，資源建設等多種方式推動應用中文人才培養。未來，期待與印尼政府教育主管部門、企業和院校各方共同合作不斷涵養人才培養生態，提升應用中文人才的培養能力，服務兩國友好交往與民心相通。 亞瑟普指出，將中文教學與專業、職業教育深度融合，是培養符合產業需求、提升國家競爭力的關鍵。他呼籲各界攜手合作，構建創新、可持續的教育生態體系。 張明以雅萬高鐵成功運營為例，展示了中印尼務實合作成果。他介紹，雅萬高鐵不僅顯著提升交通效率，還通過系統化培訓與組建百人翻譯團隊，將人才培養(尤其是職業教育)與技術轉移深度結合，為本土化運營提供了有力支撐。他期待深化教育、培訓與產業合作，助力中資企業在印尼實現更高質量發展。 現場進行兩項合作成果的籤約：一是中國教育部中外語言交流合作中心與海爾印尼銷售有限公司、印尼阿拉扎大學、福建師範大學合作開展應用中文人才培養的諒解備忘錄；二是中國教育部中外語言交流合作中心與中國河北科技工程職業技術大學、印度尼西亞德信鋼鐵有限公司關於合作建設「中文工坊」的協議。 座談會環節，代表們圍繞國際中文教育如何更有效對接印尼產業需求、課程體系創新、校企合作模式等核心議題進行了深入交流與探討。(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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