外交部:中國始終將周邊置於外交全局首要位置

2025-10-22 05:20 3,893次浏览

  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

  職工擔心請假帶來「副作用」、影響職業發展,企業擔心被職工「鑽空子」、增加管理成本……   屢上熱搜的痛經假如何「無痛」落地?   閱讀提示   痛經假的概念最早可以追溯到1993年。據不完全統計,目前已有北京、上海、浙江、雲南等20個省、市,在地方性規定中明確女性勞動者可以休痛經假,休息時間普遍在1~2天,最長為3天。然而,痛經假想要在更大範圍落地,還有諸多痛點待解。   近日,「多地明確女職工可休痛經假」的話題再上熱搜。   痛經假的概念最早可以追溯到1993年。由原衛生部、全國總工會等5部門聯合頒布的《女職工保健工作規定》中明確:患有重度痛經及月經過多的女職工,經醫療或婦幼保健機構確診後,月經期間可適當給予1至2日的休假。   目前已有北京、上海、浙江、雲南等20個省、市,在地方性規定中明確女性勞動者可以休痛經假,休息時間普遍在1~2天,最長為3天。   然而,記者在採訪中發現,痛經假想要「無痛」落地,仍面臨一些痛點。   痛經並非小事   「中藥喝過,西醫也檢查過,但始終沒法根治,生理期第一天痛經會比較明顯。」張小雅就職於新疆維吾爾自治區烏魯木齊市口腔醫院,一年大概有三四次,她的痛經症狀格外嚴重,「疼得渾身冒汗,幾乎站不住,不得不一天吃幾次止疼藥」。   新疆醫科大學第六附屬醫院婦產科主任醫師盧霞解釋說,痛經是女性在經期或經期前後出現的下腹部疼痛、墜脹,並伴隨腰酸或其他不適症狀。一般分為原發性痛經和繼發性痛經,原發性痛經多見於青春期女性,主要與經期子宮內膜前列腺素含量過高有關;而繼發性痛經多見於育齡期女性,由盆腔器質性疾病引起。   「有了規定撐腰,請假時也能更加理直氣壯。」張小雅對痛經假充滿期待。   「無論是從醫學,還是人文關懷角度,設立痛經假都很有必要。」盧霞表示,痛經並非小事,對於原發性痛經嚴重或繼發性痛經急性期的女性來說,痛經帶來的疼痛往往會達到「無法正常工作」的水平,強制工作可能會加重不適,甚至引發暈厥等風險。   記者梳理發現,對於痛經假的適用工種和證明材料,各地政策並不相同。大部分省、市的痛經假適用於所有工種的女性,其中,上海、江西明確痛經假適用於從事高空、低溫、冷水、野外流動和國家規定的第三級體力勞動強度作業的女性,廣東、福建規定痛經假適用於從事連續4個小時以上站立勞動的女性,湖南明確痛經假適用於連續2個小時以上站立勞動的女性。多數省份需要女職工提供醫療機構證明,證明「重度痛經」或「月經過量」。   「對於因痛經來開病假條的患者,我們會根據她們的症狀進行醫學評估,結合患者描述,並參考其既往工作性質,判斷患者是否需要停止工作。」盧霞說。   「小眾假」落地難在哪   「先忍著疼痛跑去醫院開證明,然後再去公司請假,一通折騰才能回家休息,還是吃止痛藥省事。」在安徽一家公司上班的劉麗麗坦言,除了「覺得麻煩」,也擔心被同事吐槽「矯情」「嬌氣」。   記者採訪發現,一些女職工明明遭受痛經「折磨」,卻不敢請假,更多是擔心請這個「小眾假」會帶來「副作用」:「可能拿不到全勤獎,影響收入,還不如不請」「擔心給同事和領導留下偷懶的印象,影響未來職業發展」……   對於痛經假,企業也有自己的難處。   在新疆維吾爾自治區克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿克陶縣春中春服裝有限公司生產車間內,300多名職工正在趕製一批訂單。「我們車間幾乎都是女職工,一次一兩個人請假還可以,如果人數太多,很可能影響正常生產。」該企業負責人李燕表示,在女職工佔比較大的中小企業,這是管理者的普遍擔憂。   採訪中,一些企業還擔心痛經假被「濫用」,如果職工「鑽空子」請假,會損害企業利益;還有的企業覺得在OA系統增加痛經假審批流程,可能增加管理成本。   記者注意到,對於痛經假是否帶薪,各地政策並不統一,這也增加了觸發勞動糾紛的可能。   此前,在北京職工馮某與企業的勞動爭議案件中,雙方爭議點之一就是勞動者請痛經假當天的工資被剋扣。最終,北京市西城區人民法院根據《北京市實施<女職工勞動保護規定>的若干規定》中第九條第二款,「女職工患痛經,不能堅持正常工作、生產的,經醫務部門證明,可以在經期休息一天,算作勞動時間」的規定,判決公司支付勞動者痛經假當天的足額工資。   新疆財經大學法學院民商法系主任、副教授阿梅娜·阿布力米提表示,目前各地對於痛經假的規定多是地方性法規,多屬於倡導性條款,法律位階低,缺乏強制力。現實中,痛經假也可能因為難證明、職場性別歧視、企業規避等原因,讓女職工「有假難休」。   保障女職工健康權益   如何讓痛經假「無痛」落地?   「痛經假是對女性勞動者的特殊保護,除了在立法層面加強法律約束力,也要在開具醫療證明和請假審批的流程簡化方面進行嘗試。」在山東奮飛律師事務所律師謝金東看來,痛經假想在更大範圍內落地,仍需要在現實層面進行探索,進一步增強女職工請假的安全感。   改變已經在一些企業發生。2024年,河北一家金屬製品公司將痛經假納入年度福利,明確「女職工在生理期可以申請1次1天帶薪休假」,並簡化請假流程,明確「原則上需提前1天向部門負責人申請,如特殊情況,在不影響工作的情況下可當天申請」。   「落實痛經假也需要考慮企業的用工成本。」阿梅娜·阿布力米提建議,對落實痛經假的企業在政策支持方面予以傾斜,比如,通過財稅優惠分擔企業帶薪落實痛經假的壓力,或按女職工比例給予一定社保補貼,也可以考慮對將痛經假納入職工健康管理模塊的企業進行表彰。她還建議,從社會層面打破「月經羞恥」。   在上海蘭迪(烏魯木齊)律師事務所律師王慧霞看來,痛經假落地的挑戰在於如何平衡女職工健康權益與企業的實際管理需求,並有效防止因此加劇職場性別歧視。「制度設計的合理性、執行的靈活性、監管的有效性以及職場文化的包容性,當這些方面協同推進,痛經假才能真正成為惠及女職工、促進職場公平的有力保障,而非引發爭議或阻礙女性職業發展的負擔。」   「痛經假應該成為女性職業路上的『溫柔支撐』,它既是對女性生理需求的尊重,也是衡量社會文明程度的一把尺子。」王慧霞說。   本報記者 馬安妮 吳鐸思《工人日報》(2025年08月04日 06版)

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