雲南初步建立穿山甲保護監測體系
2025-10-21 20:35 5,467次浏览準備好了迎接工作，工作卻臨時「爽約」了——據封面新聞等媒體報導，今年以來，多地師範類應屆畢業生在籤好「三方協議」後，擬入職的學校以招生不足為由，或不再錄用，或暫緩入職，或調崗。這幾乎是雙輸的局面：師範生錯過了最佳求職期，維權困難；學校則說自己很無奈——招生規模低於預期，不需要那麼多老師。 此前，2024年，有媒體報導，不少企業與已籤好「三方協議」的應屆畢業生解約，且這些公司大部分在行業裡發展勢頭較好，如新能源汽車、通信軟體等。其中，一部分畢業生落戶也受到影響。 所謂「三方協議」，全稱叫《全國普通高等學校畢業生就業協議書》，由畢業生、用人單位、學校三方籤署，明確應屆畢業生戶籍、檔案、保險、公積金等一系列問題。它不同於勞動合同，不受勞動法保護。畢業生拿著它去用人單位入職後，才會籤署勞動合同。 曾經，一些高校畢業生是三方協議的毀約方，一些用人單位通過約定天價違約金來制約大學生毀約。2019年，為了更好保障應屆畢業生的權益，讓他們在選擇有變時不必承受過重的代價，教育部提出建議，違約金不得超過5000元。如今，企業「違約」時，違約金也是5000元。有學生對媒體說，幾千元錢難以彌補他們的損失，雙方很可能產生更多糾紛和爭執。 應屆生的就業保障好不好，是全社會關注的熱點。有專家說，可以將「三方協議」納入勞動法，遇到糾紛時，啟動勞動監察或勞動仲裁機制。也有學校把違約的企業拉入校園招聘的黑名單。 在我看來，只有引導招聘市場良性發展，才能更好地保護雙方的利益。社會既要充分保障應屆生的權益，也要保護企業校園招聘的積極性。如果對企業的處罰過重，企業縮小校園招聘的規模和範圍，將進一步壓縮應屆生的就業空間。 營造一個和諧、友好的就業環境，不只是求職者和企業雙方的事，還需要法律體系能跟得上就業形勢的新變化；政府部門積極有為，及時調和雙方的矛盾；教育系統能為「被違約」的學生提供更多支持。 比如，當企業確實因經營問題，不得不違約時，政府部門可以介入，讓「被違約」的畢業生保有應屆生的身份，不會喪失應屆生原有的權益。對多次、頻繁違約的企業，政府部門則要加強監管。 目前，「三方協議」的違約更多以提起民事訴訟的方式解決。面對越來越多的違約情況，是否可以考慮拓寬申訴渠道，讓被違約的學生反映情況更方便？又是否能夠為被違約者提供法律援助和就業指導，而不是讓他們陷入「自認倒黴」、不得不匆忙「落地」的境地？ 如果用人單位確因經營狀況不佳要解約，也應該有更溫情、人性化的方式。比如，違約企業或許可以向同行業的其他企業推薦這些「被違約」的應屆生，讓他們有被看見、被錄用的機會。 據媒體報導，一些民辦學校違約，是因為招生人數「嚴重背離預期」。也許，提前做好人力資源調研與規劃，明確當年用人需求，可以減少這種令人惋惜的錯位。 此外，「契約精神」不是「自覺」發生的，明確企業違約的賠償標準，也應是法治發力的方向。 對於那些即將離開校園卻忽然失去落腳點的年輕人，高校也不妨給予更多支持。比如，有能力的學校可以為「被違約」的畢業生提供宿舍暫住、幫助他們接觸新的工作機會。針對來校開展校園招聘的單位，學校應該開展充分的背景調查工作，並在籤好「三方協議」後，積極跟進畢業生的入職進展。 一篇名為《信用法治視角下企業違反就業三方協議的治理路徑》的論文提供了新解法：高校可以在合法範圍內收集違約企業的信用信息，提交給當地公共信用信息管理機構，經審核後對外發布。 高校作為「三方協議」的一方，披露違約企業的行為具有一定公信力。高校公開披露的信息數據也可以被納入國家信用體系，作為考核企業管理的硬指標。 靠學生「認倒黴」、企業「認罰款」，不是系統性解決就業違約問題的思路。真心想為這些年輕人做點事，能想的辦法還有很多。 魏晞 來源：中國青年報
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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