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
羊城晚報記者 孫晶 中國人民銀行、工信部等七部門近日聯手發布的《關於金融支持新型工業化的指導意見》(下稱《意見》),猶如一場精準部署的金融「春雨」,正潤澤中國製造業升級的戰略縱深。作為全國經濟「頭馬」與工業壓艙石,廣東如何在國家金融力量的全新賦能下,搶佔新型工業化制高點,其探索路徑對全國具有關鍵標杆意義。 廣東新型工業化獲「燃料」 《意見》明確設定金融支持新型工業化目標——到2027年,一個支撐製造業高端化、智能化、綠色化(「三化」)的成熟金融體系將基本成型。這對廣東而言,絕非錦上添花,而是雪中送炭的關鍵助力。審視廣東工業投資的基本面:2024年總額突破1.5萬億元,佔固投比重的37.2%,創18年新高;2025年上半年比重進一步提升至38.1%,其「以投促轉」的態勢相當清晰。 此次國家級金融新政的核心價值在於「精準」兩字。耐心資本的導向就是明確要求引導長期資本、耐心資本支持「三化」,破解製造業尤其是技改升級、基礎研發領域普遍的「融資期限錯配」困境。 耐心資本瞄準結構性優化,強調對科技金融、綠色金融、普惠金融(特別是中小微製造企業)的協同發力,而非大水漫灌。廣東在科技(2024年研發投入5100億元撬動社會資本倍增)、綠色(低碳轉型需求巨大)、產業鏈(存在大量關鍵配套中小企)的優勢領域,亟需此類結構性支持。 耐心資本關注風險分擔機制創新,政策鼓勵風險補償、擔保增信等工具運用,意在降低金融機構對新興領域、前沿技術的信貸風險顧慮。 廣東憑藉其堅實的投資底盤與《意見》指向的精準金融工具包,正迎來將龐大工業投資「勢能」轉化為高質量發展「動能」的歷史性窗口。 廣東躍升更在「支點強」 坐擁全國第一工業大省的「底座」,廣東角逐新工業革命的核心優勢更在於其「動態競爭力」的三重支點。 「硬核」產業迭代加速。廣東不止於傳統「世界工廠」,新能源汽車、集成電路、人工智慧等戰略性新興產業集群已初具規模競爭力。今年上半年,省製造業指揮部跟進的457個重點項目完成投資1100億元,進度超前11.7個百分點,這批「種子選手」正是金融活水最該澆灌的對象。 創新投入的「槓桿效應」發揮作用。超5100億元的年度研發投入,疊加數百億元政策資金的 「催化劑」作用,廣東的創新生態正從「投入量變」邁向「產業質變」。科技金融工具的深化(如智慧財產權質押、投貸聯動),有望讓實驗室成果加速穿越「死亡之谷」。 區域協同的「梯次動能」顯現。珠三角作為創新策源與高端製造引擎,牽引產業鏈升級;粵東粵西粵北則依託產業轉移與特色集群承接,提供擴容腹地與轉型縱深。這種省內循環的梯次互補結構,使廣東能更彈性地優化資源配置,規避轉型陣痛中的「青黃不接」。 未來如何催化廣東質變? 在《意見》框架下,廣東新型工業化的升級路徑將聚焦「化學反應」而非簡單疊加。 金融供給的「精準直達」將有望破解「期限錯配」:鼓勵銀行發展5-10年期中長期技改貸、設備更新貸;推動保險、養老金等「長錢」以股權、債轉股、專項金融債等方式入場。 同時,金融供給適配「風險分層」, 針對不同成熟度的技術與企業(如初創科技企業VS成熟智造工廠),組合運用風險補償、政府引導基金、供應鏈金融等工具,構建 「全生命周期」融資支持鏈。 金融供給還將賦能「三化轉型」,擴大綠色信貸/債券規模,明確支持數位化改造項目的融資標準(如收益權質押),探索數據資產價值評估與融資應用。 有專家認為,珠三角應利用金融優勢撬動核心技術攻關與產業前沿布局,打造具有全球競爭力的先進位造業集群。再造一個「新廣東製造」,需以制度耐心匹配長期資本。 七部門《意見》的核心,是引導金融體系克服短期利益衝動,以「制度性耐心」擁抱製造業的「長期價值」。廣東坐擁產業迭代、創新活力、空間縱深三重優勢,是國家賦予這一戰略任務的關鍵承載地。 能否將這份「金融政策大禮包」轉化為廣東製造業「三化」轉型的澎湃動能,既考驗地方政府對產業規律的精準把握與項目甄別能力,更考驗金融機構突破傳統風控模式、擁抱產業變革的決心。當耐心資本真正澆灌於技術攻堅與智造升級的土壤,廣東方能在新型工業化這條賽道上,跑出引領全國的「加速度」,為中國躍升製造強國提供一份厚重的「廣東方案」。
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