兩部門發布預警：湖北湖南重慶局地發生地質災害風險高
2025-10-29 04:58 8,392次浏览當前，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
杭州8月8日電 (錢晨菲)8日，2025年「新力量學堂」杭州市新的社會階層代表人士提升班在杭州玉皇山南基金小鎮舉行開班儀式，標誌著「新力量學堂」正式啟動。 據悉，「新力量學堂」按照「1+3+4」教育培訓體系，以加強新的社會階層人士思想政治引領為「一條主線」，突出行業協同、形式多樣、成果轉化「三大亮點」，搭建「新力量·科創開放日」「新力量·新善服務團」「新力量·新媒體矩陣」「新力量·建言直通車」四大成果轉化平臺，構建政治引領、學習成長、合作創業的新的社會階層人士綜合培養生態，打造杭州市新的社會階層人士統戰工作新載體。 開班儀式現場。杭州統戰供圖 杭州市委統戰部相關負責人在開班儀式上對全體學員提出了三點希望。一是築牢政治之基，把握時代方位。在服務高水平科技自立自強、完善社會主義市場經濟體制、提升社會治理效能的進程中，更好展現「建設者」的擔當作為。二是堅持學用相長，錘鍊綜合素養。要緊扣高質量發展大課題，多建睿智之言、多獻務實之策、多謀創新之舉。三是嚴守學習紀律，確保學有所成。要讓學習的過程成為完善思路、創新舉措、破解難題、推動發展的過程，真正實現知識儲備的最大化積累與綜合素養的全方位提升。 此次「新力量學堂」新的社會階層代表人士提升班採用「長周期+模塊化」形式，將於每月開展1至2次集中學習，同步運用「線上+線下」「理論+實際」「課內+課外」等多元化方式，設置專家面授、實地訪學、行業交流等特色課程，並且根據學員需求動態優化學習方案，努力實現助推新的社會階層人士個人成長和助推產業高質量發展的「雙向賦能」，實現優勢疊加、成效放大。(完)
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