為紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年,8月5日上午,「情暖老兵-守護安康」捐贈儀式暨革命老兵走訪慰問活動在山東濰坊舉行。本次活動在退役軍人事務部思想政治和權益維護司的指導下,由中國老齡事業發展基金會聯合山東省退役軍人事務廳、濰坊市退役軍人事務局共同開展,伊利集團、騰訊SSV、愛眼公益基金會等「可持續社會價值生態圈」成員單位共同支持,以實際行動致敬革命老兵,傳遞社會各界對英雄群體的深切關懷。 本次活動共捐贈了1750臺搭載騰訊天籟AI技術的助聽器、5000例由愛眼公益基金會支持的眼病手術、1810份伊利營養奶製品及1041份關愛禮包,致力於讓老兵「看得見、聽得清、吃得好」。今年5月20日,「WISH2030美好大會暨可持續社會價值論壇」上,伊利與騰訊、聯想、愛眼公益基金會、中國老齡事業發展基金會等多家企業和社會組織,成立「可持續社會價值生態圈」。此次活動是「可持續社會價值生態圈」成員單位積極承擔社會責任,守護老兵的一次重要實踐。 守護老兵健康生活,多重關懷精準落地 老兵是國家和民族的寶貴財富,當年戰場的硝煙早已散去,但用熱血書寫的紅色歷史、不屈的精神,一直刻在我們每個人的心裡。 中國老齡事業發展基金會理事長於建偉在致辭中指出,近三年,中國老基會聯合騰訊、伊利、愛爾眼科醫院集團和愛眼公益基金會等,啟動「聽力關懷」「守護光明」「營養改善」等系列關愛老兵項目,已守護數萬退役老兵。致敬老兵,最好的方式是行動。今天的活動,是表達敬意與關懷的一個新起點,更是一個莊嚴的承諾。 作為「可持續社會價值生態圈」首屆輪值主席,伊利發揮行業優勢為老兵送去健康關懷。伊利集團山東分公司總經理趙寶成表示,讓每一位老人、特別是這些為國家流過血汗的老兵們擁有健康晚年,是伊利「讓世界共享健康」夢想裡特別重要的一部分。關愛老兵健康,營養守護是基礎。伊利特意挑選了適合老年人的產品,伊利舒化無乳糖牛奶,營養容易吸收,能夠滿足老兵對於營養健康的需求。 騰訊公益慈善基金會副秘書長張海若在發言中提到,騰訊公司堅持「科技向善」的使命願景,與伊利、愛爾眼科一起來這裡,希望以「科技+專業+溫度」的融合之力,為大家過上高質量的晚年生活提供一些助力。 愛爾眼科醫院集團山東省區CEO包樓軍也表示,將持續推進「情暖老兵守護光明」項目,響應國家號召,履行社會責任,發揮「分級連鎖」優勢,整合資源,構建「篩查-診療-隨訪」全鏈條服務機制,讓老兵享受專業可及的眼健康服務,「看得見」更多美好。 深入老兵家中走訪,傾聽老兵崢嶸故事 捐贈儀式結束後,活動參與人員分組前往革命老兵黃作卿、張榮福家中走訪慰問,現場為老兵送上關愛物資,傾聽他們的崢嶸故事。 參加過抗美援朝戰爭的張榮福老人今年已91歲高齡,仍精神矍鑠,得知有客來訪,老人親自走到門口迎接。拿出珍藏的軍功獎章,老人向大家講述起了他的崢嶸故事。16歲那年,張榮福參加了中國人民志願軍赴朝作戰。1952年,在上甘嶺戰役中,面對著敵人7個營配合飛機大炮的反攻,張榮福冒著炮火接通了指揮所聯絡的電話線。在這一戰,他榮立了三等功。 向老英雄致敬!昔日他們用身軀保衛了祖國和人民,今天我們合力來守護他們。此次捐贈覆蓋聽力、視力、營養三大核心需求,助力改善革命老兵的生活質量,讓英雄們「看得見、聽得清、吃得好」。 關愛老兵、保障其晚年生活質量,正是「可持續社會價值生態圈」成員單位響應社會需求、踐行社會責任的重要體現。未來,「可持續社會價值生態圈」成員單位將持續協同,以核心能力驅動社會價值創新,推動商業價值與社會價值「兩價融合」,實現共創價值、共享美好。(來源:中國網)
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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