北京近四千對新人預約七夕領證，婚登處洋溢「中國式浪漫」
2026-01-21 02:09 8,735次浏览企業要求員工籤署空白合同並擅自變更工作內容，被判賠償雙倍工資 「先籤字後補填」的空白勞動合同，勞動者有權拒絕！ 為規避法律責任，某些企業採取要求員工籤署空白合同、擅自變更工作內容或勞動條件等違規操作，嚴重侵害了勞動者的合法權益。日前，新疆維吾爾自治區烏魯木齊市中級人民法院終審判決，新疆某公司因與李某未籤勞動合同，支付解除勞動關係經濟補償金7952元，未籤訂勞動合同二倍工資35929元。 2022年5月，李某入職新疆某公司擔任消防監控員，雙方約定月工資4100元，包含基本工資及加班補貼。入職時，公司在未告知具體條款的情況下，要求李某籤署空白勞動合同及補充協議。 2024年1月，公司以業務調整為由，要求李某兼任被裁撤的巡邏崗工作。李某認為，自己的工作量增加，公司未繳社保且未依法籤訂勞動合同，遂在2024年1月31日向公司發送解除勞動合同通知，並申請主張公司支付未籤勞動合同雙倍工資、加班費等合計12萬餘元。 「籤訂勞動合同時，公司提供的合同文本除列印部分外均為空白條款。」李某表示，籤約時，公司以「公章遺失」「應付檢查」為由要求其先行籤字，並承諾後續補填內容與口頭約定一致。但實際履行中，公司單方面在空白處填寫的工資構成、工作內容等均與約定不符。 烏魯木齊市頭屯河區人民法院審理認為，新疆某公司雖提交了雙方籤訂的書面勞動合同，但根據李某提供的微信記錄，能夠反映李某本人未持有合同及雙方當時籤訂的是空白勞動合同的事實。一審法院判決李某與新疆某公司2022年5月12日至2024年1月31日存在勞動關係，公司支付李某解除勞動關係補償金7952元、未籤訂勞動合同二倍工資35929元。 新疆某公司不服，向烏魯木齊市中級人民法院提起上訴。二審期間，新疆某公司提交了與李某籤訂的勞務合同一份，用以證明雙方已建立勞動關係，且與李某解除勞動合同通知書裡的內容並不相符，故不應支付解除勞動關係經濟補償金。 二審法院審理認為，勞務合同的籤訂時間為2022年5月4日，與李某入職公司的時間並不相符，亦不具備勞動合同其他必備要件，無法證明雙方實際籤訂了有效的勞動合同，最終維持原判。 法官指出，企業應依法用工，杜絕空白合同，不得要求勞動者先籤字後補填，否則可能被視為未籤訂合法勞動合同，承擔二倍工資賠償風險。同時，調整崗位、薪資等重大事項需與勞動者協商一致，並以書面形式確認，單方變更可能構成違法調崗。此外，勞動者也應強化維權意識，籤約時注意核對條款完整性，當遭遇空白合同時，勞動者可拒絕籤字，或要求當場填寫完整並留存副本，已籤署的應第一時間拍照留存。 本報記者 吳鐸思 本報實習生 李嶽洋《工人日報》(2025年08月08日 06版)
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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