AI帶你看丨幸福河湖實踐錄
2026-03-12 11:16 3,978次浏览上海8月11日電 (記者 陳靜)2025國際通信大會(ICCC 2025)11日在上海正式開幕，匯聚全球700餘名通信領域的學者、產業界人士、研發工程師及青年研究人員，搭建一個高水平的學術交流與產業合作平臺，共同探討通信科技發展的前沿趨勢與未來機遇。 本次大會由中國通信學會(CIC)等聯合主辦，復旦大學承辦，以「塑造融合連接的未來(Shaping the Future of Integrated Connectivity)」為主題，共設置了13場分論壇、19場技術講座、26場研討會、38個特邀報告、16個演示，共同構成了一個多維度、跨學科的學術交流平臺。 德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)11日在滬發表演講。(復旦大學供圖) 中國工程院院士、北京郵電大學教授張平在題為《智簡：未來通信技術的展望與實踐》的報告中為應對傳統網絡在可擴展性、適應性和靈活性方面面臨的巨大挑戰，提出了具備內生智能與原生簡潔固有特性的智簡(Intellicise)無線網絡的策略。該策略基於原生的認知與學習能力，將通信系統從被動的數據管道演進為主動的智能體，從而推動各行各業的廣泛數位化轉型。 德國科學院院士、德國工程院院士、德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)在《我的6G夢》的演講中前瞻性地探討如何實現6G——既將其視為一個技術裡程碑，也視為社會和商業的賦能者。在他的願景中，6G不僅被視為一項技術成就，更是構建賦能個人、保護隱私並為社會帶來切實利益系統的基礎。 來自知名企業的精英朱佩英介紹了一個以感知輔助人工智慧(AI)為核心的6G-ISAC框架。她在演講中指出，在該框架下，無線電網絡能夠動態構建物理世界模型，以支持具身智能(Embodied AI)。通過融合感知與智能，無論是骨幹節點(Bastion Nodes)還是AI設備，都能進化為具身智能體(Embodiment-AI)，即：能在現實環境中感知、適應並行動的系統。這種融合將為類機器人化的服務與應用開啟一個全新領域，使6G成為大規模智能交互系統的平臺。 據悉，十餘年來，國際通信大會(ICCC)已成長為中國通信領域的國際學術標杆。ICCC 2025的成功舉辦，前瞻性地揭示了通信技術的演進方向。 據悉，ICCC 2025的技術講座環節匯集世界各地的知名學者，就AI深度賦能、硬體突破、多域融合、場景化網絡、內生安全等話題進行深入講解，傳播前沿知識，促進技術的普及和應用。(完)
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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