餐廳裡頓時忙亂起來,這時一名11歲的小女孩迅速走到被卡女子身後,雙臂環其腰腹,節奏精準地連續衝擊上腹。30秒標準動作,卡在氣道的三粒珍珠都吐了出來。 11歲女孩胡紫涵在餐廳用海姆立克急救法救人的事跡,在社交媒體上引發熱議。人們在讚嘆小女孩沉著冷靜的同時,更應該思考一個更深層的問題:為什麼在危急時刻,現場只有這個11歲的孩子掌握了救命技能? 科學普及不能止步於「知道」,更要落實為「做到」。數據顯示,我國每年因氣道異物梗阻導致的意外死亡超過3000例,其中90%發生在醫院外。海姆立克急救法作為應對氣道梗阻的標準救治方法,其操作要領並不複雜,一個11歲的孩子都能熟練掌握。但令人遺憾的是,在事發現場,除了胡紫涵,其他成年人都束手無策。這種「知識懸浮」現象,正是科普工作重理論輕實踐的典型表現。 科普工作的「最後一公裡」障礙,首先體現在培訓方式的脫節上。當前很多急救培訓仍停留在「你講我聽」的傳統模式,缺乏情景模擬和實操演練。胡紫涵之所以能臨危不亂,關鍵在於遼寧省紅十字會的培訓採用了「理論+示範+實操」的三維模式。這種「做中學」的方式,讓急救知識真正轉化為肌肉記憶。反觀大多數成年人,可能都在電視或網絡上見過海姆立克急救法的演示,但因為沒有實際操作經驗,關鍵時刻就成了「紙上談兵」。 其次,科普資源的分布不均加劇了「知識鴻溝」。胡紫涵作為紅十字青少年宣講團的成員,獲得了系統的急救培訓機會。但這樣的優質科普資源,在廣大基層仍然稀缺。中國科協的調查顯示,我國具備基本急救知識和技能的人口比例不足1%,遠低於發達國家30%的平均水平。這種資源分配的不平衡,使得科學知識難以普惠大眾。 更值得反思的是社會認知的偏差。在很多人看來,急救是專業人員的事,普通民眾「知道就行」。這種認知誤區直接導致了公眾的被動心態。事實上,從心臟驟停到氣道梗阻,急救的「黃金時間」往往只有4—6分鐘,等專業救護人員趕到時常常為時已晚。胡紫涵的案例證明,普通人掌握急救技能不僅可能,而且必要。 打通科普「最後一公裡」,需要多方發力。教育部門應將急救培訓納入中小學必修課程,抓住青少年學習能力強的黃金期;社區和企事業單位要定期組織實操培訓,讓成年人有機會補上這一課;媒體平臺則要創新傳播方式,通過短視頻、互動遊戲等形式降低學習門檻。最重要的是要建立激勵機制,讓像胡紫涵這樣的「平民英雄」獲得應有的社會認可。 胡紫涵救人的30秒,照見了科普工作的短板,也指明了改進的方向。當科學知識真正「飛入尋常百姓家」,轉化為普通人的實際行動能力時,我們的社會才能織就一張更牢固的安全防護網。
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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