第五屆中國—蒙古國博覽會啟幕 香港主題展覽受關注
2026-03-11 04:19 3,943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
觀 點 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態，形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環。 以人工智慧為代表的新一輪科技革命正深刻重塑生產方式和產業形態，驅動新質生產力加速形成。這一變革對產業工人技能提出新要求：從單一操作轉向複合創新，從經驗依賴轉向知識迭代，產業工人將轉型為融合技術應用與創新實踐的能動主體。 在此背景下，直面產業工人技能存在的結構性矛盾與技能升級滯後的現實挑戰，打造適應發展新質生產力的技能形成體系，已成為迫在眉睫的任務。當前產業工人技能結構與發展新質生產力的需求之間還存在著一些矛盾，主要表現在以下幾方面。 其一，技術迭代加速與傳統技能更新滯後的矛盾。隨著新技術的快速普及，工廠生產線的自動化、數位化、智能化水平不斷提升，對產業工人的技能提出了更高要求。許多工人的技能仍停留在傳統機械操作層面，缺乏對智能設備操作、數據採集分析等新興技術的理解與掌握。這種由「操作者」向「技術協同者」轉變的職業要求，使得原有技能的有效周期縮短，部分崗位出現技能斷層現象。其二，產教融合不足與技能供需錯位的矛盾。職業院校的部分課程更新滯後於技術迭代，中小企業先進設備匱乏，公共實訓基地覆蓋不足，難以支撐智能製造、工業網際網路等前沿技能的實操訓練。高技能人才的技術理論轉化與複雜問題解決能力培養薄弱，需系統性改革以實現教育與產業的無縫對接。其三，技能成長需求與人才激勵錯位的矛盾。現行職業技能等級體系與企業用人機制、收入分配之間的聯動仍顯薄弱。同時，技能人才參與技術革新的成果評價機制仍有待完善。其四，區域產業梯度與技能人才配置失衡的矛盾。從整體上看，東部地區在智能製造、工業網際網路等前沿技術領域的發展迅速，不僅提高了生產效率，還吸引了大量高端技術和管理人才流入，進一步鞏固了其競爭優勢。而中西部地區的產業進程受到制約，本地企業的技術創新能力相對薄弱，難以實現自主的技術迭代和升級。同時，不同區域之間在硬體設施和服務配套上的差距也在一定程度上影響了技能轉化效率。 面向「十五五」時期發展新質生產力的需求，需以頂層設計、產教融合、激勵機制、區域協同為支柱，重構產業工人技能生態。形成技能供給精準適配區域產業基因、人才發展深度融入新質生產力躍遷的生態閉環，築牢因地制宜發展的基石。 第一，聚焦強引領，不斷夯實政策制度基礎。建立技能規劃協同機制，將產業工人技能升級納入地方發展新質生產力方案的重要議程，構建「區域產業地圖—技能需求清單—培訓資源目錄」動態聯動體系，確保技能培訓與產業發展需求緊密結合，形成良性循環。健全技能投入法制保障機制，通過專項立法明確企業職工教育經費用於一線技能培訓的最低比例，並推行學分銀行跨區域認證制度，確保資金有效投入到技能提升中，提高培訓成果的認可度和可轉移性。同時，實施重點產業精準扶持機制，設立技能轉型專項基金，對生物醫藥、新一代信息技術等戰略性新興產業給予定向補貼與稅收抵扣，支持關鍵領域的技能提升和技術轉化。此外，還需強化政策落地檢測評估機制，定期追蹤區域技能供給與產業需求匹配度，確保政策精準有效。 第二，聚焦強融合，深入推動產教雙向貫通。共建模塊化課程開發機制，推行「雙導師制」與「訂單班」模式，由職業院校教師與企業工程師協同開發區域產業特色課程，確保教育內容緊密結合實際需求。同時，建立實訓資源共享機制，建設公共實訓基地集群，配置智能製造、工業網際網路等先進設備，提升整體技能訓練水平和實用性。打通工匠學歷提升通道，在高校開設「勞模工匠班」，強化技術理論轉化與複雜問題解決能力培養，為高技能人才提供深造機會。此外，實施課程內容與產業技術迭代同步更新制度，確保產業工人培養能夠精準對接區域新質生產力發展需求，實現教育鏈與產業鏈深度融合。 第三，聚焦強激勵，持續完善人才培育體系。打破身份壁壘，全面推行「新八級工」制度，實現技能等級與薪酬、股權激勵掛鈎。同時，探索「技能—技術—管理」三軌互通的職業晉升路徑，允許高技能人才競聘研發或管理崗位，破除職業流動的隱形門檻，為他們提供更廣闊的發展空間。此外，強化輿論引導，營造尊重技能的社會氛圍，全面提升社會對技能人才的認知和尊重。 第四，聚焦強協同，著力優化要素資源流通。建立技術資源跨區域流動機制，引導東部企業向中西部輸出智能製造轉型經驗，共建跨省產教共同體與飛地培訓中心，有效破解技能供給的區域壁壘，推動優質資源共建共享。同時，打造智能化的技能供給匹配平臺，利用AI分析區域產業地圖與人才缺口，動態生成個性化培訓課程並精準對接就業崗位，提升技能轉化效率。健全基層創新長效激勵機制，將工人在生產一線中的技術革新、工藝優化等「微創新」成果納入績效考核與榮譽評定體系，激發廣大產業工人參與技術改進的內生動力。通過稅收優惠、專項基金等槓桿，引導技術、資金、人才等資源向中西部流動，構建「技術共享、人才共育、成果共贏」的區域技能發展生態，助力新質生產力的協調發展。 (作者單位分別為浙江農林大學、浙江機電職業技術大學)
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