川普預測：與普京會晤失敗的可能性為25%
2025-11-01 20:44 4,971次浏览無錫8月10日電 (孫權 唐娟)8月8日至10日，以「愛國奮鬥·智創未來」為主題的2025太湖人才發展大會在江蘇無錫舉行。3天時間裡，此間接連舉辦10場子活動，持續擦亮「無比愛才，錫望您來」的城市引才品牌。 2025太湖人才發展大會開幕式上，專家學者認領「士林」桃樹。無錫市委人才辦供圖 地處長三角核心區的無錫經濟總量穩居全國前列、產業實力雄厚，是中國民族工商業發源地之一。一直以來，該市以「得人」為「興市」之本，實施人才強市戰略，致力打造人才集聚區；以政策為牽引，發布「強智聚才」工程實施方案及領軍團隊和人才、優秀青年人才等16個配套辦法，統籌推進教育、科技、人才發展。 值得一提的是，在各地「搶人」的混戰中，無錫跳出政策比拼的窠臼，用美食、萌物、生活禮遇編織出一張「甜蜜網絡」，於細微處體現「人才友好」的氛圍、用「有點甜」的獨特配方賺足年輕人的目光，成為引才賽道的亮眼存在。 太湖人才發展大會外場，無錫本地的文創產品集中展示。無錫市委人才辦供圖 此前，無錫帶著醬排骨、玉蘭餅等20多道地方美食走進北京大學、清華大學等高校，通過學子的朋友圈完成「無錫味道」的軟植入；在高考季為考生送上「糕粽」玩偶，寓意「高中」；在畢業季設美食市集，把城市溫度藏進年輕人的關鍵人生節點，讓味蕾記憶轉化為情感認同。 喝奶茶有優惠、購物有滿減、看電影可打折……在生活禮遇方面，無錫向人才發放的「小甜券」頗有趣味。憑藉這些「小甜券」，來無錫的青年人才「周周有券領，月月有優惠」。 目前，無錫已聯合700多家商戶打造「人才友好型商戶」，讓「小甜券」成為連接城市與人才的甜蜜紐帶。下階段，無錫還將繪製「人才友好消費地圖」，讓人才到此即可按圖檢索，處處都能刷出驚喜。 「甜」，已然成為無錫最鮮明、最具辨識度的城市名片。無錫市委人才辦供圖 無錫的「甜」並非空中樓閣。2025太湖人才發展大會開幕式上，無錫就以一系列硬核舉措和創新服務，向人才遞出橄欖枝，讓各類人才到此創新創業更安心、工作生活更舒心、發展成就更稱心。 比如，現場發布的無錫人才工作「總入口」中，人才招聘「總入口」可通過AI技術，實現來無錫的人才與崗位精準匹配；人才服務「總入口」聚焦人才關心的「關鍵小事」、打造全天候「線上管家」；人才宜居「總入口」能讓人才公寓、青年驛站、購租房補貼等宜居信息觸手可及。 從舌尖的鮮甜到心尖的暖意、從萌物的治癒到政策的紮實，以「甜」為鑰，無錫這座「地表第二強地級市」證明，比起「我有多好」，「你懂不懂我」才是更高明的引才密碼。據悉，截至今年6月，無錫全市人才總量達230萬人、高層次人才達19.2萬人、高技能人才達58.68萬人。(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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