醫療人才「組團式」援藏 讓優質醫療資源持續惠及更多群眾

2025-12-03 12:38 2,753次浏览

  近日召開的中央政治局會議提出,「增強國內資本市場的吸引力和包容性」,為下一階段資本市場改革發展錨定兩大任務。這一部署既立足當下市場生態的優化,又著眼服務實體經濟的深層需求,彰顯了對資本市場的重視。   資本市場想要有吸引力,需要為投資者帶來合理的投資回報。今年以來,A股總市值突破100萬億元、主要股指持續震蕩上行;新「國九條」和資本市場「1+N」政策體系落地後,「鐵公雞」扎堆的現象逐漸減少,越來越多的上市公司拿出「真金白銀」加大分紅回饋投資者。投資者獲得感提升,直接帶動了市場交投活躍。   上市公司是市場之基,其質量直接關係到市場投資回報率。接下來,應繼續提升上市公司投資價值,在優化完善上市公司監管制度的同時,進一步推動上市公司加強自我管理,擰緊「質量閘門」,推動企業藉助併購重組提質增效、提高核心競爭力,鼓勵上市公司運用好回購、增持等工具積極維護市場穩定,支持上市公司做大做強,持續成為「價值創造者」。   如果說吸引力是「築巢」,那麼包容性便是「引鳳」。當前,我國正以科技創新引領新質生產力發展,加快培育具有國際競爭力的新興支柱產業。在此背景下,增強包容性要求以更開放的姿態積極擁抱各類企業,尤其是代表「新技術、新產業、新業態、新模式」的科創企業。近期,科創板迎來新一輪改革,實施「1+6」政策,在科創板設置科創成長層……一攬子更具包容性的制度推出,為更多雖未盈利但科技含量高、發展潛力大的企業打開了資本市場大門。   當然,增強包容性絕非是簡單的「降低門檻」,而是與市場自身升級相匹配,形成正向循環。近5年,新一代信息技術和新材料行業上市公司營收複合增長率分別達12.5%和17.9%。這些硬科技企業不僅為投資者提供了更多成長型投資標的,更推動資本市場自身結構、效率向高質量轉型。可以預期,通過建立多層次資本市場、完善差異化上市標準等方式,資本市場的包容性將進一步提升。   需要看到,吸引力和包容性兩者並非孤立存在,而是相互依存、相互促進。一方面,高質量、回報穩的上市公司為市場提供豐富的價值投資標的,改善投資預期,吸引更多中長期資金入市,市場就有了「深水養大魚」的底氣,敢於接納更多暫未盈利的科創型企業,賦能包容性。另一方面,隨著人工智慧、低空經濟、商業航天等更多前沿科技領域企業登陸資本市場,新鮮血液的注入,讓市場的價值發現功能更敏銳,吸引更多資金慕名而來。這種「投資有回報,融資有渠道」的良性循環,正是資本市場成熟的標誌。   當前,美關稅政策擾動全球金融市場,我國資本市場面臨的不確定性風險因素依然較多。新形勢下,以吸引力築基、用包容性拓界,統籌推進投融資綜合改革,加快完善適應創新規律的資金形成機制,在「科技—產業—金融」的良性循環中鍛造市場韌性,將為中國經濟航船破浪前行提供強勁動力。

  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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