「魯迅夾煙」網紅打卡牆被投訴引中國網友爭議
2025-12-07 21:46 1,837次浏览包頭8月14日電 (記者 李愛平)「可再生能源制氫不僅能解決可再生能源儲存問題，還可通過工業流程再造，助力難以直接採取電氣化手段實現脫碳的行業完成低碳與零碳化改造。」 8月14日，2025氫能產業發展大會暨內蒙古自治區第四屆氫能產業發展推進會上在內蒙古自治區包頭市舉行，北京大學能源研究院副院長楊雷在會上如是表示。他預計，未來5年，氫能將呈現多元化發展態勢，並成為新的經濟增長點。 「綠色甲醇及綠氨作為氫的液體載體，有助於實現氫能的大規模應用。以綠電水電解過程中產生的綠氫和綠氧為原料，通過煤氣化技術製備低碳甲醇是適合中國國情的發展方向。」澳大利亞國家工程院外籍院士劉科在主旨演講環節表示。 德國國家工程院院士雷憲章表示，在氫能發展上，採取「能電則電，能氫則氫」戰略，通過電氫協同發展模式，可有效促進可再生能源的高質量發展，「離網制氫技術和有機液態儲氫技術是降低電解水制氫成本，破解氫儲運安全和成本困境的可行方案。」 中國國家能源局能源節約和科技裝備司副司長邊廣琦表示，目前，中國建成可再生能源制氫項目產能佔全球比例超過50%，已成為可再生能源制氫及相關產業發展的引領者。 陽光氫能科技有限公司董事長彭超才表示，當前，中國的氫能產業已在亞歐國家得到業界的高度關注。他所在的企業去年開啟了國際市場，目前進展順利。 2025年，中國氫能產業迎來規模化發展的關鍵節點，內蒙古在氫能領域布局早、發展快，已成為中國氫能產業創新與示範先鋒。 「包頭市氫能產業鏈條正在加速完善，集聚發展效益正在顯現。」內蒙古自治區黨委常委、包頭市委書記陳之常表示，包頭市加快發展氫能產業，已建成華電新能源制氫工程示範項目；白雲鄂博礦區至包頭市區的氫氣長輸管道已成功下線。 中國產業發展促進會會長於彤表示，中國氫能產業處於快速發展的戰略機遇期，內蒙古氫能產業發展提質提速正當其時。中國產業發展促進會願與內蒙古加強國際合作，推動氫能產業高質量發展。(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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