新疆尉犁縣通過科學種植羅布麻走出生態富民新路子
2025-11-19 07:05 5,196次浏览在數字經濟蓬勃發展的當下，人工智慧已成為推動產業變革的新型生產力。算力作為人工智慧發展的基石之一，其重要性不言而喻。近期，全國多地出臺算力券政策，以發放算力券的方式，幫助企業破解算力使用難題，加速算力相關產業融合創新。 什麼是算力券？作為一種政策創新工具，算力券與大家熟知的消費券類似，本質是通過政府補貼降低企業的算力使用成本，促進算力產業發展。與一般的消費券不同，算力券面向企業等市場經營主體，是用於支持其購買算力服務的政策工具和數位化憑證。 多地積極發放算力券，背後有政策引領與市場需求。一方面，該舉措響應國家對數字經濟和人工智慧產業發展的戰略部署，助力構建人工智慧產業生態。另一方面，此舉旨在應對當前算力市場存在的供需失衡等挑戰，引導算力資源的合理流動與高效配置，實現算力供需的精準對接。 算力券有利於企業解決「算不起」「算閒置」等現實問題。對於需求端來說，直接降低企業算力使用成本與門檻，助力其加大技術研發投入、加速產品迭代升級，在市場競爭中獲得優勢；對於供給端而言，算力券以政府補貼形式盤活閒置算力資源，促進其向需求端流動，提升資源利用率。 算力券作為政策槓桿，能夠以四兩撥千斤的形式加速構建「人工智慧+」產業鏈。不少地方明確算力券的適用範圍涵蓋智能算力與超算算力，同時以配套政策方式發放模型券、數據券、語料券等，以算力為切入點，精準對接算力產業最新需求，帶動相關產業鏈實現數位化轉型。 算力券有助於推動我國產業結構優化升級。隨著人工智慧與千行百業的深度融合，傳統產業得以藉助人工智慧技術實現智能化轉型，提高生產效率和產品質量。新興產業則在人工智慧的驅動下加速發展，培育新的經濟增長點。比如，藉助算力券政策，智慧醫療、智慧教育、智慧交通等領域產品得以迭代升級，人工智慧應用場景不斷拓展。此外，算力券可以吸引更多創新型企業和專業人才，形成集聚效應與規模效應，營造良好的創新創業生態，激發市場活力。 從不少地方的實踐來看，當前，算力券對推動數字經濟發展的效果可謂立竿見影。以算力券政策為引導，北京已有多家算力供應商在平臺註冊，為企業提供算力資源。貴州等地近年來出臺算力系列政策，有效激發了企業參與算力發展的積極性。 需要注意的是，算力券並非能在市場上流通的有價證券或金融工具，在推廣這一政策的過程中，一些潛在問題不容忽視。例如，如何確保算力券發放的公平性與透明度，防止出現套利、重複補貼等現象；如何建立健全算力券的監管機制，強化數據安全與隱私保護；以及如何進一步提升算力服務的質量與穩定性，滿足企業日益增長的多樣化需求等。只有妥善解決上述問題，才能讓算力券這一政策工具持續發揮積極作用，真正讓好鋼用在刀刃上。
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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