廣州網際網路法院去年以來審結涉數字文體產業糾紛案超兩萬件
2026-01-29 02:41 6,536次浏览株洲8月10日電 (徐志雄 趙雅麗)「學生在關鍵時刻能利用所學知識救人，是我們教書育人最大的成就。」8月10日，獲悉兩名畢業生暑期在江蘇南通地鐵接續救人的事跡，湖南鐵路科技職業技術學院黨委副書記、校長陳彬說道。 8月1日，南通地鐵圖書館站，值班站長羅媛在巡視站臺時，發現一名女性乘客有面色青紫、雙手抓喉的異常舉止，立即上前詢問具體情況。 「藥，卡住了……」當聽到乘客口中艱難擠出這幾個字後，羅媛立刻繞到乘客身後，果斷採用海姆立克急救法施救。伴隨一聲嗆咳，藥物從乘客喉部飛出，羅媛又為她遞上溫水、輕撫後背，其專業處置讓一場致命危機消弭於無形。 乘客有了微弱呼吸後，易錦鑫與同事和120救護人員一同將其抬往救護車。 南通地鐵供圖 相似驚心動魄的一幕，早在7月4日也於南通地鐵孩兒巷站同樣上演。當日早高峰，站務員發現一名女乘客倒在地上不省人事，立即用對講機呼叫支援。值班站長易錦鑫飛奔至現場後，發現乘客已經沒有了意識，當機立斷展開心肺復甦急救。只見他雙膝跪地，十指交叉開始反覆按壓乘客胸口，一下、兩下、三下……汗水順著他的下巴滴在站臺地面上。 當同事抱著AED除顫儀趕到現場時，易錦鑫褲子的膝蓋處已經磨得發白。幸運的是，在他堅持按壓到第八組的時候，乘客喉嚨突然動了一下，發出了微弱的吸氣聲。此時距離發現危險，僅過去了4分鐘。 事後，羅媛和易錦鑫被同事問及如何熟練掌握眾多專業急救技能，他們表示，這離不開母校湖南鐵路科技職業技術學院開設的急救專業課程。 陳彬表示，作為全國急救教育試點學校，該校將急救課程納入到全體學生必修課程體系，開設了《高鐵客運應急處置》《急救護理》等專業課程，學生在高度仿真的模擬車廂環境中，進行包括心肺復甦、AED操作、多線協調聯絡等全流程應急救援演練，實現以練促學。 同時，該校還將紅十字會急救員證書的考核標準融入教學內容，累計完成了超過6000名師生的急救合格證書培訓。(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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