清大≠清華大學！總裁班傍名校，被罰10萬元
2025-12-06 18:03 1,827次浏览重慶8月13日電 (梁欽卿 吳旭 賈楠 紀嘉欣)12日下午，在重慶市大渡口區的建橋工業園區某棟廠房樓頂上，光伏面板整齊排列，正靜靜運轉，為企業提供源源不斷的「能量」。 「園區現在有9家企業都在屋頂鋪設了太陽能光伏面板，總裝機容量達17.2MW。」重慶市建橋工業園區發展中心副主任郭寰受訪稱，太陽能光伏發電是綠色可再生能源，無噪聲、無汙染排放、安全可靠，園區正在大力推動企業進行分布式光伏建設。 建橋工業園區是重慶市政府批准設立的首批市級特色工業園區。2023年4月，園區入選重慶市首批近零碳園區建設試點，並將近零碳示範打造作為園區低碳引領建設的先行戰略行動，突出園區環保產業和新能源材料產業兩大優勢，把低碳產業做成品牌，把建橋工業園區做成重慶市一張「小而精，精而美」的低碳名片。 圖為重慶市大渡口區的建橋工業園區。鍾戈 攝 「高耗能、高汙染的企業，現在是不允許進入園區的。」郭寰告訴記者，園區現在以新一代電子製造業、智慧醫療裝備產業、低碳環保產業、高端摩託車產業、以小面為主的食農產業為重點發展領域，「因為這些產業能源消耗低」。 建橋工業園區充分發揮低碳環保產業優勢，大力推進資源循環利用。園區建設餐廚垃圾運輸處置設備研發製造及運管結算中心、飛灰環保等項目，在強化園區內部資源綜合利用的同時，提升對外服務能力。 重慶海康威視科技有限公司是建橋工業園區內的國家級綠色工廠。該公司通過信息系統技術，實現生產全過程中的全鏈條數據信息以電子形式錄入、存儲、流通和傳遞，實現各種工藝文件、質量文件、生產文件和作業單據的數位化、電子化，同時通過後端伺服器進行數據運算、存儲、讀取、應用，實現工廠生產作業無紙化，構建高效綠色製造體系。 當前，建橋工業園區全面推廣綠色低碳建材，推動建築材料循環利用，發展綠色建築材料產業，推廣以節能環保、自然採光、雨水收集為特色的綠色建築。郭寰舉例稱，園區在公建配套項目中積極實施「以塑代鋼」，樹立低碳複合材料在公建配套項目中的示範應用，園區光伏全部採用複合材料支架、邊框，門窗採用複合材料邊框，相對傳統鋁合金材料碳排放降低約八成。 「目前，園區已吸引近千家企業入駐，其中規上企業78家，形成了產業特色鮮明、集聚效應顯著的發展格局。」郭寰介紹，園區未來將繼續以「雙碳」目標為引領，推動產業結構高端化、製造過程綠色化、產品供給低碳化。(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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