賈樟柯任「文榮獎」評委會主席 2025橫店影視節定檔
2025-11-18 05:02 2,417次浏览8月5日電 據市場監管總局微信公眾號消息，為進一步完善國家碳計量體系，更好發揮國家碳計量中心基礎支撐和保障作用，提升碳計量基礎保障和技術服務水平，近日，市場監管總局印發《關於推進國家碳計量中心建設的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)。 《指導意見》指出，到2030年底，聚焦重點行業和領域，依託計量技術機構、科研院所、高等院校、中央企業等，建設一批國家碳計量中心，加強碳計量政策研究和科技創新，補齊碳計量基準、計量標準和標準物質短板，強化碳計量檢定和校準能力建設，制定一批碳計量技術規範，建立相對完善的碳計量量值傳遞溯源體系，服務我國經濟社會可持續發展和碳達峰碳中和目標實現。 《指導意見》提出了國家碳計量中心8項重點任務，包括加強碳計量相關政策研究、建立碳計量量傳溯源體系、開展碳計量技術研究應用、提升碳計量實測驗證能力、開展碳計量技術服務、加強碳計量數據分析應用、推進碳計量國際交流合作和加強碳計量人才隊伍建設。 《指導意見》還明確了國家碳計量中心建設的主要程序，明確由市場監管總局負責國家碳計量中心的總體規劃和布局，制定國家碳計量中心建設推進計劃，優先在重點區域、重點領域和重點行業建設一批國家碳計量中心。 國家碳計量中心是系統性開展碳計量相關重大問題研究、支撐服務碳達峰碳中和工作開展和碳計量能力提升的重要平臺，將為實現溫室氣體排放「可測量、可報告、可核查」提供重要保障，是貫徹落實黨中央、國務院碳達峰碳中和決策部署的有力措施，對如期實現碳達峰碳中和目標具有重要意義。 市場監管總局將積極組織各地市場監管部門和有關單位做好《指導意見》的貫徹落實，按照有關規劃部署，紮實推動國家碳計量中心建設，確保國家碳計量中心規範有序發展，進一步發揮碳計量基礎支撐和保障作用，助推國家碳達峰碳中和目標實現。
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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