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2026-01-17 12:54 8,624次浏览

  宿遷8月11日電(劉林 唐娟 李冬生)日前,「領航未來攜手築夢」兩岸大學生職業規劃交流會在江蘇宿遷舉行。來自宿遷與臺灣多所高校的60餘名師生齊聚一堂,圍繞職業理想、行業趨勢及發展機遇展開深入交流,以青春對話架起跨越海峽的合作橋梁。   交流會在輕鬆熱烈的氛圍中啟幕。圓桌論壇環節,兩岸學子雖成長背景不同,卻在人工智慧、文化創意等新興領域展現出高度契合的興趣。   「大陸學生選專業時的嚴謹態度讓我印象深刻,而我們更側重探索興趣所在,這種差異背後其實是對未來同樣的認真。」臺灣青年小蔡坦言。宿遷學子肖思清則分享了與臺灣同學的共鳴:「大家求學過程中都有過迷茫,但對理想的追求是共通的。有位臺灣同學想申請到大陸高校交流,我特意推薦了武漢大學,期待未來有更多這樣的互動。」   活動特別邀請兩位在宿遷創業成功的青年企業家分享經驗。他們結合自身在智能製造、跨境電商領域的創業經歷,解析大陸市場的發展潛力,為學子們勾勒出「把個人規劃融入區域發展」的實踐路徑。   會後,兩岸師生共同參觀宿遷人才之家展廳。從碩士畢業生15萬元一次性購房券,到每月生活補貼、創業孵化支持,一系列實打實的政策讓臺灣青年頻頻駐足。「20多萬元的真金白銀支持,加上產業鏈配套優勢,宿遷確實是年輕人紮根的好選擇。」宿遷學子蘇警的話道出了在場許多人的心聲,他表示畢業後計劃返鄉,參與家鄉建設。   據活動主辦方介紹,此次交流會是宿遷深化兩岸青年交流的舉措之一。近年來,當地通過搭建職業規劃論壇、創業沙龍等平臺,已吸引近百名臺灣青年前來考察交流,其中12人已在宿遷創業就業。   「職業規劃不僅是個人的『路線圖』,更是連接兩岸青年的『連心橋』。」宿遷市臺辦相關負責人表示,未來將持續優化政策環境,為兩岸青年提供更多實習、創業機會,讓青春夢想在融合發展中綻放光彩。這場跨越海峽的對話,不僅讓學子們明晰了方向,更播下了合作的種子,待來日生根結果。(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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