上合組織國家眼科聯盟在天津成立
2025-10-31 07:53 5,987次浏览杭州8月7日電(鮑夢妮)8月6日，以「新質領航 綠創未來」為主題的2025UCLCF(倫敦大學學院中國論壇)科學科普行暨可持續發展青年創辯大會在杭州舉行。現場啟動U30全球可持續發展青年創新榜單。 活動現場。 主辦方供圖 該榜單由倫敦大學學院(UCL)中國學聯發起，並聯合中國華夏文化遺產基金會等機構，構建國際化資源網絡。榜單旨在認可青年在綠色科技、教育公平、社會治理等領域的卓越貢獻，搭建思想碰撞與行動聚合的平臺。 中國華夏文化遺產基金會副秘書長蘇潤在致辭中表示，青年絕非可持續發展的被動受益者，而是當之無愧的參與者、創新者和引領者。他呼籲各界攜手激發青年創造力，以「文化智慧之光」照亮人類命運共同體徵程。 活動當日，全球高校青年學者、科技精英與政企領袖齊聚，共同探索可持續發展與科技創新深度融合的路徑。 上海紐約大學榮譽校長俞立中以《學會選擇，學會學習，學會思辨，探索全球問題的本土解決方案》為題分享了教育如何培養可持續發展人才。聚焦教育對可持續創新的底層作用，其呼籲青年紮根文化語境開發本土解決方案。他強調，堅持綠色低碳發展任重道遠，更需要年輕一代努力踐行。同時他給政府、企業、機構、公眾分別提出綠色實踐的建議，號召全社會共同努力實現綠色可持續發展。 「青年不僅是氣候行動的倡導者，更是解決方案的設計者和實踐者。從聯合國談判廳到社區減排一線，青年正以智慧與熱忱注入新動力。」上海氣候周青年委員會總幹事何超欣作主旨演講時表示，希望社會可以給予青年資源與信任，讓青年推動政策變革，落實每一項減排行動。 據悉，本次大會由倫敦大學學院中國論壇、可持續發展青年創辯大會執委會、浙江省科普聯合會、浙江省高校科協聯合體、杭州市蕭山區委人才辦主辦。(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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