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2025-12-30 17:30 6,832次浏览8月4日，海信集團發布2024年度ESG報告，這是海信集團連續第三年發布ESG報告，AI成為推動ESG落地的重要關鍵詞。海信集團董事長、ESG委員會主任賈少謙在ESG報告致辭中表示，面對時代新命題，海信秉承「技術立企」的發展戰略，明確「科技有AI」為年度落實可持續發展理念的關鍵策略，開啟 AI技術全面滲透的「元年」。他強調，海信正以「智能+綠色」雙軌驅動作為破局關鍵，致力於讓AI技術革命與可持續發展目標同頻共振，為億萬家庭傳遞有溫度的科技力量。 戰略升級：ESG納入核心戰略，雙碳目標領先行業 海信集團始終將可持續發展作為企業戰略的重要組成部分。2024年，海信錨定「建設世界一流企業、成就世界一流品牌」的嶄新目標，將 ESG納入六大核心戰略，鄭重承諾不晚於2026年實現運營碳達峰，不晚於2050年實現運營碳中和，這一目標比國家的碳達峰碳中和承諾分別提前了4年和10年，展現了領跑行業的決心與擔當。 AI賦能：打造綠色智造標杆 當前，AI與ESG的深度結合，正在改變可持續發展的實現方式。在環境和社會治理方面，海信以綠色智造推動低碳轉型，通過數位化技術重塑生產全流程，實現生產效率與綠色效益協同提升。憑藉在綠色智能製造領域的卓越表現，2024年海信日立黃島工廠成為全球首座多聯機「燈塔工廠」，累計導入43項先進自動化技術，其中40%為行業首創，以「智造精度×生態溫度」樹立行業標杆。 在產品端，海信結合AI智能算法，全力打造「能源消耗低、生產資源需求低、原材料消耗低、回收成本低」的可持續產品矩陣，海信家電類一、二級能耗產品型號佔比超90%，切實推動行業向綠色低碳轉型。在產業端，海信積極拓展智慧能源和汽車電子等產業，ECO-B智慧樓宇提供全生命周期的管理與運維服務，有效降低能耗30%，為城市綠色發展貢獻力量；海信旗下三電公司聚焦新能源車熱管理，打造行業領先的綠色熱管理解決方案；海信網絡能源和科林電氣組成的智慧能源產業，為智慧城市綠色低碳轉型注入澎湃動能。 向善而行：以人為本，責任全球 對於海信而言，無論AI如何進化，「科技向善、商業向善」是企業不變的追求，多年來海信始終堅持用心做產品善待用戶，用心做經營善待員工，用心做公益善待社會。在企業內，海信打造完善的人才培養體系、推動任職資格體系迭代、持續深化人文關懷，進一步激活組織動能，2024年榮獲拉姆查蘭管理實踐獎「全場大獎」以及2024福布斯中國·最佳ESG實踐僱主，用尊重與溫暖構築價值共同體。 在全球，海信持續聚焦教育公平、鄉村振興、環境保護、全球社區建等，通過就業扶持、教育資助、體育公益、環保實踐等多元舉措，在全球多地構建互利共贏的可持續發展生態，持續傳遞溫度與希望。2024年開始，海信將每年的10月19日定為「海信全球慈善日」，持續深化、固化積極踐行社會責任的企業文化。 上述報告顯示，2025年是海信產業生態 AI全面賦能的一年，將圍繞研產銷供服開展一體化AI落地，通過平臺先行、標杆帶動、機制升級，加速推進產業智能化、數位化轉型，為全球可持續發展命題貢獻更具創新性、可複製性的「海信方案」。
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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