抗戰勝利後，中國為何放棄1200億戰爭賠款？
2025-10-22 00:06 6,856次浏览面對新一輪科技革命和產業變革浪潮，深圳以增強現代化產業體系就業協同性為方向，探索建立與新質生產力相匹配的就業帶動機制，堅持多方協同發力引才育才，形成就業、產業良性互促的正循環。深圳將新技術、新產業、新業態、新模式等「四新經濟」和政府投資項目帶動新增就業崗位納入民生實事。截至今年5月底，「四新經濟」和政府投資重大項目帶動新增就業崗位累計達7.73萬個。 圍繞重點布局的戰略性新興產業和未來產業，深圳市動態發布高端緊缺崗位目錄清單，為產業升級提供精準人力支撐；創新實施重點企業「公益性招聘服務覆蓋率」和「新增崗位匹配成功率」雙提升計劃，建立重點企業「一對一」就業服務專員機制。截至今年5月底，深圳為6451家重點企業提供用工服務保障，公益性招聘覆蓋率達41.3%，崗位匹配成功率超70%。 平臺企業被稱為「就業蓄水池」。騰訊全球招聘負責人羅海波介紹，騰訊計劃在未來3年新增2.8萬個實習崗位，其中今年將招聘1萬名校招實習生並加大轉化錄用。同時，騰訊致力於為青年人才提供全方位的職業發展支持和終身學習機會，配套培訓、福利和導師制度，幫助畢業生完成從校園到職場的過渡。 為促進就業，深圳把「就業驛站」開在了家門口。近日，在深圳市羅湖區翠竹街道水貝社區黨群服務中心舉行的民營企業服務月直播帶崗活動中，31家企業共提供了1444個崗位。求職者不僅可應聘，還能享受職業測評、「一對一」職業幫扶、政策指導等服務。水貝社區黨委書記朱梅英說，「就業驛站」形成全鏈條跟蹤服務，成功推薦290多名學員實現就業創業。 「像這樣的標準化就業服務驛站，深圳已建成80家，今年已舉辦600多場就業服務活動，發布30多萬個(次)崗位信息，提供公共就業服務超100萬人次。」深圳市人力資源和社會保障局就業促進與失業保險處處長蔡禹星介紹，深圳將為各類勞動者特別是重點就業群體，提供更加便捷智慧的就業服務。 作為製造業強市，深圳對技能人才的需求旺盛。在舉辦系列招聘活動幫助企業招引人才的同時，深圳還積極開展人才培育工作。聚焦人工智慧、新一代電子信息、工業網際網路等新產業、新技術領域，深圳市聯合行業協會、龍頭企業共同開發新職業新技能培訓標準，助推市場加速完善新職業培訓課程體系，加快擴大新職業技能培訓供給。 蔡禹星介紹，深圳有354家市級培訓載體、4家國家級高技能人才培訓基地、5家國家級技能大師工作室，為高技能人才成長提供了廣闊舞臺。華為、欣旺達等47家「鏈主」單位還聯動數百家產業鏈上下遊企業和機構，共同開展高技能人才培育，建立從招生、培訓、評價、就業到技能提升的技能人才供應鏈。 2024年5月，深圳鵬城技師學院與華為公司籤約，依託華為公司「根」技術產業圖譜，共同培育數位化應用型高技能人才。深圳鵬城技師學院黨委書記、院長仵博說，雙方將共同打造「根」技術人才技能圖譜、深圳數字技能人才培養示範基地和「根」技術垂直應用研發中心，促進數字技能人才標準制定。 「深圳正在加速完善『基礎研究+技術攻關+成果產業化+科技金融+人才支撐』的全過程創新生態鏈，加快打造具有全球影響力的產業科技創新中心。」深圳市人力資源和社會保障局黨組成員、副局長馬豔介紹，華為與深圳鵬城技師學院校企合作是產學研協同融合培養人才的生動實踐，也是踐行教育、科技、人才「三位一體」戰略思路的生動實踐，將有力推動技工教育更好地滿足「高、精、尖」產業領域人才需求。(經濟日報記者 楊陽騰)
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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