從中專生逆襲到博導,高會軍成院士候選人

2026-03-13 12:36 8,837次浏览

  西藏「拉薩發布」消息,8月6日上午,西藏自治區黨委常委、拉薩市委書記肖友才主持召開拉薩市迎接西藏自治區成立60周年慶祝活動攻堅決勝誓師大會。   會議強調,堅持問題導向,緊盯城市塑像、環境整治、交通秩序等重點領域,全覆蓋、常態化開展「回頭看」工作,以清單化管理、項目化推進的方式強力整改亂象、不斷健全機制。要嚴明紀律。堅持把紀律挺在前面,一手抓嚴督實導,及時發現、督促整改突出問題;一手抓執紀問責,嚴肅查處不作為、慢作為、亂作為的人和事,倒逼各項工作落地落實。   肖友才談到城市管理問題。他說,一個城市管理者,一定要準確地把握這個城市流動的脈搏,如果沒有用心去對待它,你就聽不到、看不到、更做不到。   他舉例,有些摩託車把排氣管給拆掉,那個聲音就像飛機的發動機,有些飆車的在公路上面飆,公安要嚴查嚴管,這個是老百姓反映非常強烈的。長時間鳴笛的問題,我也講過很多次了,汽車按喇叭按得一塌糊塗,這個你們一定要現場處置和後臺處置結合起來,黨政機關、企事業單位,(要)教育自己的駕駛員,把駕駛員管好。   肖友才說,還有就是機動車的停車場太少,這段時間還要大力開發停車場,有些地方被圍擋著,打開的時候裡面啥都沒有,但周邊街上到處都停的是車。先把它平整出來,做個臨時的停車場。沒有停車場的汽車不亂停亂放它停在哪裡?第二,地下停車場,一定要把它規範進去,有停車場(還亂停亂放),那是嚴重違規的。第三,有關的街道、人行道可以停放,把線劃好,況且要有指示(指引標誌)。電瓶車,嚴管街道不能停,那就不能停,其他地方能停的一定是要劃線、劃出來。   「我發現這些方面的問題,只要我們用心、用情、用力去解決了,沒有什麼解決不了的,關鍵就是『前怕狼後怕虎』,最終的一條、最關鍵的一條、最致命的一條是什麼?——不敢得罪人!」肖友才說,「不敢得罪人誰叫你當領導?當領導幹什麼?連人都不敢得罪!怕得罪人,現在形成一個不好的風氣。要有鬥爭精神,要敢於擔當,鬥爭精神那就是要打得過情面,能夠擔當就是要敢於得罪人。」   來源:微信公眾號

  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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