用假入職騙補 重慶一員工因不誠信被罰
2026-01-03 08:06 9,327次浏览當前，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
能以智能化解決的風控手段，就不要一刀切將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧，才能切實解決客戶痛點 近日，中國人民銀行、國家金融監督管理總局、中國證監會聯合發布《金融機構客戶盡職調查和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法(徵求意見稿)》，面向社會公開徵求意見。其中，取消了2022年版監管規則中關於個人辦理單筆5萬元以上現金存取業務，需「了解並登記資金來源或用途」的硬性要求。 對大額資金來源、去向規範登記，是反洗錢的重要手段。據21世紀經濟報導消息，三年前，針對自然人客戶單筆存取5萬元以上現金的反洗錢監管規則，曾引發爭議。央行相關部門負責人當時回應稱，統計數據顯示超過5萬元的現金存取業務，僅佔全部現金存取業務的2%左右，對絕大多數客戶影響有限。但該辦法當年「因技術原因」暫緩實施，相關業務按原規定辦理。 可以看出，政策初衷雖好，但遭遇的分歧意見也不容忽視，比如當時有人擔心會增加業務辦理的繁瑣性，還可能侵犯個人隱私。 如今的徵求意見稿中，直接取消了該項要求，意味著監管的放鬆嗎？其實不然，徵求意見稿明確了現金匯款、實物貴金屬買賣等一次性交易超過5萬元的將全面盡調，同時將火力集中於真正的高風險領域。 對低風險情形簡化調查，需要銀行提供更加精細化差異化的服務，避免一刀切對正常需求的傷害，優化客戶體驗。銀行機構應深刻理解，政策調整是對便民利民呼聲的回應，作為服務機構，尊重民意才有優化服務的動力和穩定執行的能力。 從2022年暫緩到2025年或將取消，這是反洗錢監管從只認數字的「簡單閾值」管理，到「風險為本」精準篩查的轉向。規則細化帶來的一定操作複雜性，也提醒著金融機構必須分級管理，對低風險簡化流程，對高風險強化調查。 金融機構還可從多方面著手改進：比如以技術賦能為服務提效，通過簡訊或網絡預告客戶需準備的資料，同時加大適老化服務，對風險防範能力低人群加強安全提醒。還可利用智能風控系統+人工防火牆，既防誤傷，又不漏放。比如或可將每月固定取款的退休老人標記為低風險，簡化其業務流程；突然進行大額匯款的帳戶，則觸發人工覆核；對在5萬臨界點頻繁試探的交易帳戶，提升識別力度，嚴防灰色操作規避監管。此外，相關機構收集客戶資料應遵循「最小必要」原則，以防隱私洩露。 歸根結底，能以智能化解決的風控手段，就不要將責任轉嫁給客戶。風險防控與服務優化必須兼顧，才能切實解決客戶痛點。 成都商報-紅星新聞特約評論員 李曉亮
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