40餘所高校專家學者齊聚重慶 探討新一代信息技術的發展趨勢與挑戰
2026-01-02 13:25 9,163次浏览直播帶貨中的違規風險被智能識別、電梯運行數據實時上傳監管平臺、AI攝像頭自動抓拍後廚不規範操作……8月14日，在2025年上海市「政府開放月」主題活動中，記者走進長寧區市場監管局與浦東新區城管綜合執法局，零距離感受企業的日常監管場景正變得「無感」卻又「無處不在」。數字賦能，雲端實時監控在長寧區，非現場檢查平臺觀摩是全場活動的亮點。區市場監管局工作人員現場演示了直播帶貨全流程智慧監管系統、「智慧電梯」管理平臺和「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺。2025年新上線的直播帶貨全流程智慧監管系統，運用生成式大語言模型技術，對直播間帳號進行實時監測；同時，還在5家企業設立「直播監測點」，承擔實時監測、風險預警、合規提示等任務，推動企業從「被動監管」轉向「主動合規」。智慧電梯管理平臺為全區1萬餘臺電梯裝上「智能大腦」。該平臺整合實時監測、維保監管和應急處置三大功能，24小時守護電梯安全。「以前檢查要企業準備一堆資料，管理和維保人員全程陪同。現在平臺數據一目了然，大大減輕企業負擔。」 長寧區市場監管局特種設備科副科長褚俊煒的介紹，道出了技術賦能的實效。「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺讓食品安全監管更透明。通過24小時視頻監控，監管部門可實現風險早發現、早處置。對企業而言，這種智慧監管形成了強大的「無形規範」。「AI攝像頭會自動抓拍不規範細節，這讓員工產生了『隨時在直播中的意識』，操作臺隨手擦淨、連抹布擺放都格外注意。」桂滿隴公共事務經理金靜表示，「現在檢查少了，效果反而更好了！高峰期不用再安排專人陪同檢查，能把更多精力投入到運營中，安心多了。」她對非現場檢查的肯定，道出了眾多企業的心聲。長寧區市場監管局黨組書記、局長倪佳慧表示，隨著市場主體激增和平臺經濟、直播帶貨等新業態的興起，交易場景分散、跨區域特徵明顯，非現場檢查擁有「兩少一多」（對企業幹擾少、監管成本少、行政指導多）的優勢，能夠對企業實現全時段、全範圍、精準化監管。「未來，將大力拓展非現場檢查應用場景、深化跨部門聯合檢查，讓監管更高效、企業更安心。」分級監管，「綜合查一次」規範涉企檢查、減少不必要打擾，既是企業期盼，也是優化營商環境的必然要求。在梅賽德斯奔馳文化中心，來自物業、汽修、商超、餐飲等領域的15家企業代表現場觀摩了浦東新區周家渡街道綜合行政執法隊開展的「涉企分類分級監管」和「綜合查一次」規範執法場景。「我們2020年就率先試點分類分級監管。」浦東新區綜合執法局副局長楊新介紹，「對規範經營的低風險商戶，檢查頻次降至每半年一次；連續三年保持低風險的，享受一定周期的「免檢」；對高風險對象，保持高於行業基準的檢查頻次。」「一支隊伍、一次上門、多項覆蓋」的「綜合查一次」模式，更是企業減負的實招。該模式平均減少75%的檢查次數，讓企業徹底告別多頭迎檢、重複迎檢的煩惱。目前，浦東已建立包括機動車維修、建設工地、餐飲行業等16個綜合監管場景，覆蓋對象1.3萬餘戶。此外，浦東新區綜合執法局還大力推廣「檢查碼」「普法碼」，實現對企業點對點的監管幫扶。家家樂超市總經理廖旭琴對此深有體會：「檢查時清楚知道問題在哪，還能得到具體指導。」這家社區超市曾受困於佔道經營、噪音擾民等，在執法人員幫助下均已得到解決。
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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