東西問丨沈國明：馬來西亞華文戲劇如何成為支援抗戰的有力武器？
2025-10-25 18:41 2,175次浏览為促進中國與埃及兩國企業家之間的商業和貿易往來，迪亞·赫爾米2012年創立了非營利性的埃及埃中商會。他經常在埃及媒體上撰文介紹中國發展經驗和中國經濟成就。在接受本報記者專訪時，赫爾米表示，中國經濟運行穩中有進，尤其在科技創新和綠色發展領域發展步伐較快，「我對中國經濟發展前景充滿信心」。 「多年來，我一直滿懷熱情地關注著中國的發展。」赫爾米高度評價中國科技創新實力，「中國高技術製造業持續增長，處處展現出高質量發展活力。我們見證了中國產品在技術方面的驚人進步，特別是電動汽車、電子設備等產品的製造與『智造』。」赫爾米說，中國汽車品牌憑藉高品質，贏得了包括埃及在內的阿拉伯國家消費者的認可。 赫爾米表示，中國注重發展新質生產力，以科技創新推動傳統產業高端化、智能化、綠色化轉型。在他看來，新質生產力是加快推進新型工業化的重要力量。「越來越多的智慧工廠、潛力巨大的低空經濟、加速發展的人工智慧……中國正不斷以科技創新催生新產業、新業態。新的增長點不斷湧現，推動經濟轉型，實現可持續發展。」赫爾米說。 赫爾米表示，中國各部門陸續出臺一系列政策舉措，助推民營經濟高質量發展。他認為，民營企業在推動科技進步、發展新質生產力、推動中國式現代化等方面發揮了重要作用，民營企業發展將進一步提振經濟、增加就業、激發潛力和增強信心。 「中國致力於推動全球治理朝著更加公正合理的方向發展，為世界發展提供更多機遇。」赫爾米說，在全球面臨不確定性加劇的背景下，中國作為全球第二大經濟體，經濟保持穩健前行態勢，為世界經濟發展提供了穩定支撐。赫爾米相信，未來埃中雙邊貿易將實現更大突破，兩國將從製造業、農業、貿易、旅遊和文化等各領域的合作中獲益，這也將對埃中雙邊關係以及阿中、非中關係發展產生重要影響。 人民日報 本報記者 沈小曉
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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