中方：網絡安全是全球共同挑戰，敦促美方少搞團團夥夥的污衊抹黑
2026-03-05 22:09 6,532次浏览8月8日下午，人工智慧產業人才生態創新大會暨三大先導產業供需對接系列主題活動啟動儀式，在中國上海人力資源服務產業園虹橋園區舉行。三大先導產業的行業專家、企業代表及重點人力資源公司代表齊聚現場，圍繞「人力資源服務精準對接三大先導產業人才需求，開創產融結合新路徑」主題，深入探討在新質生產力引發產業變革的背景下，人力資源機構如何賦能人工智慧產業，加快其業務發展和產能提升。上海市優秀人工智慧企業代表——商湯集團副總裁，畢至科技CEO趙峰帶來《大模型時代下的混合勞動力管理（人加數字員工）》主題分享。他提出，在大模型時代下，通過明確分工、優化協作、強化培訓和保障安全，對人類員工與數字員工進行管理，能夠提升效率、降低成本，助力企業創新與可持續發展。 人力資源服務機構代表——國內領先的人力資源公司CDP集團專家中心高級專家覃北平，以《智能化HR時代，AI助力企業提升企業效能與體驗》為題展開分享，憑藉AI強大的數據分析與自動化能力，可以全方位賦能企業人力資源管理，提升企業運營效能與員工工作體驗。 同道獵聘集團高級副總裁李曉峰帶來《AI重構人力資源服務新範式》主題分享。從人工智慧產品的不同應用場景、AI如何改變團隊管理方式等方面直觀展現了人工智慧對企業全鏈條創新的賦能效應。 在圓桌交流對話環節，以「探索『人工智慧+人力資源服務』兩業融合新路徑」為主題，人工智慧行業的甲方機構代表上海創智合力信息科技有限公司創始人楊勇，以及上海閔行東方有線網絡有限公司總經理、黨支部副書記趙志敏，人力資源服務機構代表人瑞人才研究院院長湯爭豔，以及虹橋智庫專家、上海關鍵企業管理有限公司創始人王桂生，一同圍繞人工智慧產業迅猛發展帶來的深刻變革及產業人力資源服務相關需求展開深入探討，提出要打造人工智慧產業「引才-育才-留才」生態閉環，為上海提升核心競爭力構築堅實人才基礎。 活動中，與會嘉賓還實地參訪中國上海人力資源服務產業園虹橋園，了解了虹橋園區的規劃建設歷程、運營管理模式以及服務企業的具體舉措，並對產業集聚、配套服務、招商引資等方面積累的豐富經驗進行了交流。嘉賓們還近距離考察園區企業在數位化人才服務、智能招聘等領域的創新成果，直觀感受「科技賦能」的人力資源服務業給企業管理帶來的無限可能。 作為「智匯先導•才贏未來」三大先導產業供需對接系列主題活動的首場特色活動，人工智慧產業人才生態創新大會成功搭建起人工智慧企業與人力資源服務機構的面對面交流橋梁，不僅讓人力資源服務機構精準把握人工智慧產業人才需求方向，更為人工智慧企業破解人力資源管理方面的難題、實現高效供需對接注入了強勁動力。主辦方期待，這一覆蓋集成電路、生物醫藥、人工智慧三大先導產業、貫穿八月至十月的系列活動，通過政企協三方協同，逐步構建起「產業需求導向、人才精準匹配、服務生態完善」的先導產業人才發展體系，為三大先導產業新一輪「上海方案」的深入實施提供堅實人力支撐，助力上海在全球產業競爭中持續領跑。本次活動由上海市人力資源和社會保障局主辦，中國上海人力資源服務產業園虹橋園區承辦，並得到上海市人工智慧行業協會、上海市生物醫藥行業協會、上海市集成電路行業協會、上海市計算機行業協會鼎力支持。（閔行區供圖）
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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