高永平獲批擔任長安銀行首席信息官
2026-03-08 10:41 4,543次浏览上海8月12日電 (記者 陳靜)復旦大學方面12日披露，由內地與港澳15家高校和科研機構共同發起的生命科學開放聯盟(簡稱：聯盟)在香港正式成立。 聯盟將依託復旦大學設立秘書處；將依託香港科技大學設立香港代表處。聯盟還將充分發揮粵港澳大灣區產業、科技金融、國際合作的疊加優勢，打通科研成果高效轉化路徑，探索內地與港澳的成果轉化和產業孵化機制。 生命科學開放聯盟12日在香港正式成立。(復旦大學供圖) 據悉，聯盟下設若干專門委員會，凝聚各方資源，打造一系列全球生命科學界能夠便捷共享的優質公共產品，初期將重點聚焦：高水平國際期刊、科研數據匯交平臺、生物資源庫和科研成果轉化路徑等。數據平臺專委會召集人——中國科學院院士、復旦大學校長金力表示，聯盟將建設國際化科研數據開放生態，構建科學數據治理與共享規則，同步建設高質量數據合規開放平臺。他希望聯盟充分發揮港澳高校的區位與制度優勢，促進生命科研數據的跨境流通和合規開放。 在當天舉行的「內地與港澳大學校長圓桌會議」上，北京大學、清華大學、復旦大學、上海交通大學、浙江大學、廈門大學、中山大學、西湖大學、深圳醫學科學院9所內地高水平大學和新型研究機構的主要負責人，與香港大學、香港中文大學、香港科技大學、香港理工大學、香港城市大學和澳門大學6所港澳大學的校長，共同啟動聯盟。 據悉，聯盟成立後，將引領推動生命科學領域科技創新與產業創新融合發展，打造全球創新網絡和人才培養高地，為造福人類健康，應對糧食危機、極端天氣等全人類共同面臨的挑戰發揮重要作用。 同日，香港科技大學校長葉玉如代表聯盟發表了《生命科學的全球開放與合作倡議》(簡稱：「倡議」)，呼籲全世界生命科學界：全面響應聯合國教科文組織開放科學建議，堅持全球生命科學研究與創新的開放、合作、交流與協同，共同促進人類的健康與福祉。 根據「倡議」，今後，聯盟將著重推動四個方面的國際合作：合作培養人才、協同攻關創新、資源開放共享、多模式促進轉化。據悉，各方將聚焦生命健康領域終極科學問題和前沿領域，持續加強全球科研合作與協同創新，強化生命科學跨國創新網絡；共同推動科研文獻資源、科研設施資源、科研數據資源與生物樣本資源的合規開放與全球共享；共同促進研究成果加速轉化等。 金力在聯盟理事會第一次會議上介紹，聯盟歡迎並將主動邀請生物醫學領域的全球頂尖高校和科研機構加入，同時也將對發展中國家和地區的機構加入聯盟予以特別的支持。他說：「這將成為聯盟接下來一段時期的重點工作。」(完)
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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