新城控股2025上半年商管毛利貢獻八成 雙輪驅動強化經營韌性
2025-11-17 13:16 8,718次浏览本報上海8月3日電(記者孟歆迪)日前，在長三角三省一市人大常委會《關於促進長三角科技創新協同發展的決定》新聞發布會上，記者了解到，該決定將共同於今年9月1日起施行。 這份由上海市、江蘇省、浙江省、安徽省人大常委會先期分別表決通過的決定，是長三角首部以協同立法的形式針對科技創新協同發展制定的法律性問題決定，是立法法修改後長三角地區人大加強協同立法的又一重要成果。 決定共十九條，對長三角戰略科技力量共育、科技創新平臺共建、基礎研究和關鍵核心技術共研、科技成果和創新資源共享、企業創新主體共興等作出明確規定。 決定明確，促進長三角科技創新協同發展，應當發揮上海國際科技創新中心龍頭帶動作用，強化江蘇省、浙江省、安徽省創新優勢，引導各類創新主體共同參與，提升區域協同創新能力。同時，明確提出戰略協同、高地共建、開放共贏、成果共享等基本原則。 決定規定，建立國家戰略科技力量協同培育和支持機制，共同推進國家實驗室體系建設，提升國家科研機構和高水平研究型大學的科技創新和成果轉化能力，培育壯大科技領軍企業；推動全國重點實驗室、國家技術創新中心等重大科技創新平臺布局建設，支持長三角國家技術創新中心及省域中心建設，共同打造重大科技基礎設施集群，推動國家重大科技基礎設施項目落地長三角。 決定圍繞加強科技創新和產業創新深度融合的目標要求：推動基礎研究合作 ，建立長三角基礎研究聯合基金，支持跨區域、跨學科協同開展產業目標導向明確的應用基礎研究；推動長三角科技創新聯合攻關，優化企業出題機制，完善「揭榜掛帥」「賽馬制」等科研任務組織方式，加強創新資源跨區域跨領域配置；完善科技成果轉化機制，建設一體化科技成果轉移轉化體系，提升區域內轉移轉化效率；促進各類開發區(園區)跨省域、跨園區交流合作和聯動發展，推動形成創新型產業集群；強化企業科技創新主體地位，完善科技企業梯次培育體系，支持企業與各類創新主體共同建設長三角創新聯合體。
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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