科威特出現多名飲酒中毒患者 已有13人死亡
2025-11-27 03:17 1,594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
巨大的電子屏幕上實時跳動著各項生產數據，坐在電腦前的操作人員各司其職，正通過生產智能化平臺遠程監控生產現場的各項運行指標……近日，記者走進位於吉林省吉林市磐石市的磐石建龍鋼鐵有限公司，在其智造中心的集控大廳內看到了一個傳統製造企業的「智造」轉型路徑。 近幾年，我國鋼鐵行業正經歷從「增量發展」向「減量發展、存量優化」轉變。在此背景下，推進數位化轉型、智能化升級成為鋼鐵企業突破效率瓶頸、實現逆境突圍的核心動力。 「我們積極推進大數據系統與智能製造應用，以『磐石建龍系統管理平臺』建設為核心，目前已根據生產需求自主開發包括智慧安全管控平臺、生產監控預警系統、智慧質量管控平臺、檢修預測模型等在內的各類系統150餘項，實現26個崗位集中控制。」磐石建龍人事行政處處長孫飛說，數字賦能不僅大幅提升了企業的生產效率和管理效率，還通過對相關數據的高效分析，為企業精準決策提供了科學依據。 集控大廳內，磐石建龍工程設備處應用開發室主任辛宏波告訴記者，右側大屏顯示的是40MW智慧發電指揮平臺，通過現場的無人巡檢、智能點檢以及無人值守系統，操作人員坐在集控大廳就能進行操控，這在國內鋼鐵企業自備電廠中達到了領先水平。 這也是磐石建龍開展智能化轉型升級的縮影。據介紹，公司先是對廠區網絡進行深度改造，支撐數據平臺實現約5000筆數據的秒級處理能力，然後通過對現場生產工藝和生產工序的改造，打造了一個全流程的智能化工廠。目前，企業已實現發電、水系統、原料等工序的協同工作。 「在數據利用方面，現在我們已經由原來的事後分析向事前預測和事中管控轉變。以設備預警系統為例，設備還沒有達到停機的狀態，系統就會發出警示，提醒我們利用生產空餘時間對設備進行幹預，改變了以往設備趴窩後再緊急搶修的被動狀態。」辛宏波說，平臺管理深入各個系統，正在幫助企業不斷提升精細化管理水平。 孫飛表示，公司將持續強化人工智慧與5G應用為生產提供系統服務，推進位造技術突破和工藝創新，力爭打造覆蓋全供應鏈、全生產線、全生命周期的科學化管控新模式。
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