杭州8月8日電(林波)「街頭小販頭頂著成堆的商品穿梭在車流中,Tecno的商店、China Mall的燈火……中非合作早已滲透進這片土地的毛細血管。」浙江大學在讀博士生李璐欣在「西非實踐筆記」中寫道——這些畫面讓她明白,共建「一帶一路」倡議改變了無數普通人的生活。 李璐欣的這段感悟,是中國高校學子暑期走出國門、觸摸真實世界的深刻縮影。 近日,一支來自浙江大學經濟學院的實踐團跨越一萬兩千多公裡,深入西非加納與奈及利亞,走進大學課堂、參訪中資企業、體驗當地文化,用腳步丈量這片充滿活力的土地,也用專業視角觀察中非合作的脈搏。 近日,浙江大學經濟學院實踐團與非洲師生合影。 (浙江大學供圖) 超越「原始想像」:青年視野在碰撞中「校準」 出發前,「原始而神秘」是不少學子對非洲的模糊想像。 浙江大學碩士生洪啟航坦言心中曾充滿忐忑,但降落在加納首都阿克拉後,顧慮迅速被熱情擊碎。 獨立廣場偶遇當地電視臺記者,受邀觀看加納小姐選美;加納大學孔子學院裡座無虛席的漢語課堂、剪窗花時非洲同學眼中的光亮……這些細節在重塑著洪啟航的認知——「膚色不同,笑容相似」。 臨別時,他將印著中文「飯搭子」的可樂送給當地記者,收穫了跨越大陸的情誼。他說:「面紗褪去,非洲未失神秘,反而賦予了『和而不同』的文明互鑑更多『血肉』。」 浙江大學碩士生何城楷則敏銳捕捉到阿克拉的複雜肌理:擁堵的「Tro-Tro」小巴與網約車並行,頭頂貨物穿梭車流的小販與別墅區共存。 最讓何城楷印象深刻的是當地人對足球的熱情:「足球運動無處不在。」而打動他的是當地人的樂觀與堅韌,「從街頭小販到自習室裡的學子,都讓我深刻體會到這裡的堅韌、包容和希望。走出去本身,就是破除刻板印象、建立立體認知的必修課。」 近日,實踐團成員用鏡頭記錄隨處可見的足球少年。 (浙江大學供圖) 穿透「知識時差」:學術合作在對話中重構 對於浙江大學在讀博士生夏藝文而言,此行是一次深刻的「被看見」之旅。她敏銳地察覺了「知識的時間差」帶來的張力:西方文獻中的概念未必適用於非洲土壤,而非洲學者關切的「經濟自主性」等議題,又促使中國學子反觀自身學術訓練的盲區。 「這種差異不是隔閡,而是合作真正的起點。」她認為,中非高校合作不應止於項目堆砌,而應置於「全球南方知識建構」語境下,展開「互為主體、共建共生」的知識協商。 夏藝文的思考,也是加納大學孔子學院中方院長王吉民近年來在呼籲的。 王吉民表示,近年來非洲青年對中國的發展模式和中國文化表現出高度興趣,但仍缺乏平等、有效、真實交流的載體與渠道,「面對非洲青年對中國的興趣,我們需要提供的不是一種『標準答案』。現在的問題不是缺乏信息,而是缺乏面對面對話、缺乏走出屏幕與資料的真實交流。」 他呼籲更多中國青年學者走出熟悉的理論體系和「文字」課堂,深入非洲社會一線,在實地調研與真實互動中重構跨文化理解的邏輯與方式,「對於國內的青年學者們來說,走出來,永遠比遠程想像中的學術研究更有力。」 近日,實踐團成員走進當地電視臺。 (浙江大學供圖) 超越「單邊輸出」:高校教育在互鑑中升華 在全球化背景下,推動跨文化交流與實踐學習成為中國高校在「育人」路上的重點之一。 在浙江大學經濟學院百人計劃研究員袁松看來,通過「走出去」感知不同文化背景下的治理邏輯、市場結構和社會互動,師生可以發現教學內容與現實需求之間的差距,進而推動課程改革與實踐教學創新,提高人才培養的實用性和前瞻性。 「當袁松教授介紹浙江大學經濟學院MPCE項目時,奈及利亞青年Petra眼中閃爍的不僅是留學意向,更有對發展知識體系重構的渴望。」浙江大學經濟學院團委副書記沈豔表示,在看到當地青年把去中國學習深造作為一個理想時,她的內心很受觸動,「在非洲青年認知中,中國經驗提供了一種『去依附性現代化』的參照,他們正通過中國視角,拓展『發展即自由』的內涵。」 如今,沈豔也欣喜地看到,越來越多的非洲青年選擇來到中國學習、工作和生活。 浙江大學經濟學院黨委書記兼副院長王義中將這趟「走出去」的課程視為一堂鮮活的「大課」。他認為,培養具有「大問題意識」和「世界眼光」的新時代經濟學人,絕非紙上談兵,「當青年真正踏入異國土地,與西非同齡人『真誠對話未來』,才能讓『經世濟民』的情懷和『中國特色經濟學家精神』從理念沉澱為血脈中的『方向感』。」 浙江大學並非中國高校走向廣闊世界的個案。在全球化時代,如何有效連結全球、培養具有國際勝任力的人才,已成為中國高等教育的共同課題。(完)
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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