報告：科技與綠色雙輪驅動農業食品供應鏈升級
2025-10-23 08:10 9,297次浏览在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後，幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新，都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導，OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱，GPT-5是「世界上最好的模型」，代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹，GPT-5採用統一系統架構，整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統，能夠根據不同情況判斷何時該快速回應，何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布，可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後，這隻「狼」終於來了。然而，當OpenAI拉開帷幕，展示其最新成果時，市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點，但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼，或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感，GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級：掌聲仍然熱烈，但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變，而是又一次質變，或是能自主完成複雜長期任務的超級助理，或是能進行實時情感交互的數字伴侶，又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而，GPT-5帶來的，更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少，邏輯更嚴謹，能處理更長的上下文，理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進，對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言，衝擊力是有限的。特別是，在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡，整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列，以及眾多開源模型的快速迭代，已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇，使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對，市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此，GPT-5帶來的不是顛覆，而是一次「預期的校準」。它告訴我們，在通往AGI的道路上，並非每一步都是激動人心的百米衝刺，更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的，它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力，雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜，但都是至關重要的進步，是AI從「玩具」走向「工具」，再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
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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