「疑賴論」在國際發酵 國臺辦：勾連外部勢力謀「獨」的企圖都註定失敗
2025-11-08 15:52 4,679次浏览江蘇銀行上海閔行支行自2011年紮根閔行莘莊地區以來，始終與閔行發展同頻共振，用專業與熱忱書寫著金融服務實體經濟的生動篇章。經過十四年的發展，支行已成為助力區域經濟高質量發展的「金融引擎」，贏得了客戶的廣泛認可與信賴。深耕厚植實現規模與質量雙向躍升截至2025年6月末，支行資產總額突破80億元大關，服務網絡覆蓋550餘家企業客戶、3.6萬個人客戶，客戶規模持續穩健擴容。值得肯定的是業務結構的優化升級，普惠小微貸款餘額近5億元，較三年前增長三倍，科創企業貸款達近7億元，綠色貸款突破6億元，「傳統業務築基、特色業務突圍」的發展格局愈發清晰。相伴相行鐫刻服務與擔當初心印記支行始終將自身發展融入閔行「南部科創中心」建設大局，以「大零號灣」科技創新策源功能區為主戰場，精準對接科創企業「輕資產、重研發」的融資痛點，創新打造「全生命周期服務矩陣」。從「融合貸」「人才科創貸」到「智慧財產權質押貸」，從「政府風險補償+銀行信貸」的聯動模式到「投貸聯動」的綜合服務，支行持續用金融創新破解企業融資難題。某機器人科技公司通過「融合貸」獲得3000萬元綜合授信後，成功躋身國家級專精特新企業行列。截至2024年末，支行已為多家中小微科創企業提供智慧財產權質押貸款，專利質押金額新增近1億元，貸款規模突破5000萬元，並榮膺首批「上海市銀行機構智慧財產權質押貸款特色網點」，成為區域科創金融服務的標杆樣本。薪火相傳踐行黨建與業務深度融合支行黨支部將「黨建紅」融入「金融藍」，打造「黨建+業務」融合發展模式。「黨員先鋒崗」覆蓋櫃面服務、信貸服務等關鍵崗位，黨員帶頭踐行「首問負責制」「限時辦結制」，用「馬上就辦」的實際行動解決客戶急難愁盼；「黨員進社區」活動架起黨群「連心橋」，防詐騙講座守護老年群體「錢袋子」，「小小銀行家」課堂啟蒙青少年財商認知，節日慰問傳遞組織溫暖，年均30餘場公益活動覆蓋超2000人次。截至目前，支行黨支部累計與27家單位籤訂黨建共建協議，共建「紅色金融服務站」，年均開展「政策宣講進園區」「銀企對接會」等活動數十場，讓黨旗在金融服務一線高高飄揚。十四載風雨兼程，十四載春華秋實。江蘇銀行上海閔行支行始終秉承「與區域共成長、與客戶共發展」的理念，在閔行這片熱土上深耕細作。未來，支行將繼續以更專業的服務、更創新的姿態、更溫暖的情懷，書寫金融服務實體經濟的新篇章，為閔行區高質量發展貢獻更大金融力量！
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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