安徽基礎物種資料庫累計錄入調查數據超8萬條
2025-10-31 17:49 2,765次浏览當前，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
近日，鄭州鐵路職業技術學院單招計劃擬招收本科生135人，且過去幾年中，相關專業的招生規模在逐年增加，引發社會對「本轉專」現象的關注。 這一現象並非個例，廣東、山東、湖北等地的多所專科院校也開設了面向本科生的技師班。有人稱，這種模式是培養「學歷+技能」兩條腿走路的「π」型人才；有學生笑言「『π』型人才撒開腿就能跑，跑得還更快」。從追求一紙文憑，到鑽研一門技術，看似與眾不同的選擇，能否成為轉換賽道的新路徑？新華每日電訊記者走進已經實踐多年的青島市技師學院一探究竟。 換個「解題」思路 2009年，青島市技師學院開設大學生技師班，截至2024年，已有1449名專科及以上畢業生來到這裡學技術。面對家人的不解、朋友的質疑，他們簡短有力地回應，「千金在手，不如一技傍身」。 在青島市技師學院大學生技師班的實訓車間，畢業生袁靖的故事流傳了10多年。2009年，他從某重點高校電子科學與技術專業本科畢業，嘗試過很多工作，但都覺得幹起來「後勁不足」，「總感覺自己理論足，技術缺，手裡沒有『金剛鑽』」。 2014年，袁靖進入青島市技師學院大學生技師班機電一體化專業，當時身邊人不理解為何要「回爐」讀專科，他一遍遍解釋「並非頭腦發熱」，這是「深造」而非「倒退」，「收回拳頭，是為了更有力地打出去。本科教會我分析原理，技校教會我解決問題，兩者一結合，就更具備就業競爭力了」。 學成畢業後，袁靖去了蘇州一家機電設備企業工作，不到半年就成為技術主管，後來又升為技術銷售總監。聊起這段經歷，他很感激：「怎麼會難為情？我很感謝技校教會我本領，同時磨鍊了心性。」 如果說學歷是一塊敲門磚，那麼掌握一門過硬的手藝，是實現自我價值必不可少的工具。在行業發展日新月異的當下，一些學子承受就業壓力，陷入自我懷疑和迷茫焦慮，而承擔著培養高素質技能人才重任的技工院校正敞開懷抱，為他們提供另一條成才路徑，創造另一種人生可能。 這既不是「學歷降級」，也非的「就業投機」，清醒的學子在文憑與能力中找到了人生「新解法」。青島市技師學院24-2機電一體化專業預備技師2班學生楊維康說：「就想踏踏實實學門手藝，畢業拿著預備技師證和電工證，能有更多崗位可以選擇。」 邊學邊練邊成長 青島市技師學院大學生技師班的一名班主任袁強，今年28歲，是學校的「王牌教師」。他有不少亮眼的榮譽：山東省技術能手、齊魯首席技師、第44屆世界技能大賽工業控制項目金牌…… 中考時，袁強的某一門課成績為0分，上不了普通高中的他，選擇到技校學技術。「搞技術就得拿實力說話。沒別的，就是刻苦練，沒日沒夜練！」他參加的技能比賽要求設備安裝精度誤差不超過3毫米，而他要求自己誤差不能超過1毫米。一路披荊斬棘的他，終於站上世界級大賽的舞臺。 畢業後，他拒接了不少企業拋來的高薪橄欖枝，選擇成為一名老師。2023年，袁強通過高技能人才引進的方式來到青島市技師學院任教。「我想用自己的經歷鼓勵更多學子技能報國，在第二次教育選擇中，根據自身稟賦、興趣愛好和社會需求，更好地規劃職業發展。」袁強說。 在袁強等任課教師眼中，這些「回爐」的學子已經有較為紮實的理論基礎，也更珍惜再次讀書的機會。「普遍勤奮好學，即使是零基礎的學生，也能跟得上。」袁強說。 記者了解到，該校大學生技師班採用兩年學制、工學一體融合培養模式，學校根據學生的學科背景分層次、按項目培養，將課程設計成相對獨立的學習任務，成立項目小組開展培訓。同時，將企業生產一線使用的設備引入學校，並1：1「復刻」設置學習工作站，與企業共建40餘個校內外大學生技師班實訓基地，實現「所學即所用」。 此外，學校為學生配備一名校內導師和一名企業導師。青島市技師學院智能製造學院副院長焦建靜說：「校內導師側重學生專業基礎和綜合素質培養，企業導師指導學生參與企業生產項目和技術研發。通過導師個性化指導，滿足學生個性化學習需求。」 上課不依賴PPT，師生就像師徒一樣，在實踐中共同成長。「我們以培養學生綜合職業能力為目標，將大學生的知識儲備、學習能力與學校的專業技能教育優勢相結合，培養出的人才進入產業一線後成長為『紫領』人才的可能性更大。」青島市技師學院黨委書記張秋生說。 修正「偏見」 青島市技師學院面向市內133家企業開展的人才需求調研顯示，49.62%的企業擁有「高學歷+高技能」型員工的數量佔比在30%以下，79.70%的企業對大學生進行技能提升表示認可。這釋放出一個信號——產業發展呼喚更多學歷和技能兼具的高素質複合型人才。 青島特銳德電氣股份有限公司主要從事電力設備「智能製造+集成服務」業務和電動汽車充電網業務，擁有的智能化設備佔比近70%。該公司人力資源業務合作夥伴朱卓輝介紹，伴隨產線智能化程度越來越高，一線技術人員需要掌握工業機器人編程調試、數字孿生系統操作等技能，具備數位化工具操作能力、跨學科知識融合能力和柔性生產適應能力。 為得到這樣的高素質複合型人才，特銳德與青島市技師學院合作定向培養人才。根據企業崗位需求建立訂單班，定製課程內容和培養標準；企業參與人才培養方案制定、崗位技能課程開發及教材編寫。近3年，青島市技師學院在特銳德就業和實習學生達510餘人，其中實現就業80多人。 「經過大學生技師班完整培養周期的學生，崗位匹配準確率達91%，企業新員工的培訓周期從12個月降至6個月。隨著製造業產業升級加速，精準育人優勢還將進一步凸顯。」朱卓輝說。 特銳德只是與學校緊密對接的企業之一。在國家大力發展技工、技師學院，全面提高產業工人素質的當下，既能動腦也能動手的複合型學子悄然刷新著社會對技工教育的刻板印象，給用人單位、學生家長打開了一扇了解技工教育的窗。 有受訪教師表示，已有部分用人單位「放下身段」，主動調整「唯名校」「要本科」的招聘硬標準，同時越來越多的學生家長開始正視、重視技工教育。 即將開學的新學期，又有近200名大學生要進入大學生技師班學習。說起前程，他們胸有成竹。(記者張力元)
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