全國青少年田徑運動會：女子跳遠黃心愉奪冠
2025-12-07 09:13 3,471次浏览清晨7點的曹楊職校中點實訓室裡，面點教師史祥忠已經開始了一天的訓練。揉面、拉抻、塑形……動作行雲流水，一氣呵成。這位2001年出生的年輕教師，不久前剛剛斬獲上海市第二屆職業技能大賽中式面點項目金獎，即將代表上海出徵第三屆全國職業技能大賽。「高中時選擇了學習烹飪，沒想到這條路越走越寬。」史祥忠回憶起自己的職業起點，眼中閃爍著光彩。在南京求學期間，他憑藉過硬的技能在大賽中脫穎而出，不僅獲得保送本科的機會，更成為學生們津津樂道的榜樣。「普陀區技能學習的氛圍挺好的。」如今，這位曾經的技能大賽受益者，在曹楊職校開始了他的教師生涯。在史祥忠眼中，面點製作經歷了「技術—藝術—文化」的三重認知躍遷。他不僅精研傳統技藝，更將普陀本地文化元素融入創作。「比如悅來芳的翻毛月餅工藝，我就將其運用到了油酥作品中，它們工藝上有很多相似的地方，我想用傳統非遺技藝重新演繹新中式面點的製作方法。」史祥忠作品這種創新精神也體現在他的教學中。「傳統優秀的技藝我們要保持，很多創新其實是在傳統基礎上的升級。」史祥忠經常在課堂上演示傳統作品，同時鼓勵學生參加各類比賽，拓展行業視野。「教學與比賽是相互成就的。」作為專業教師，史祥忠正在積極打造曹楊職校烹飪專業的人才梯隊。他帶學生參與備賽過程，分享實戰經驗，將行業最新動態引入課堂。「面對AI和機械化的衝擊，我們必須培養學生的核心競爭力。」在他看來，未來的技能人才不僅要會動手，更要懂營養配餐、健康飲食等理論知識。今年，史祥忠將迎來職業生涯的重要挑戰——代表上海市參加第三屆全國職業技能大賽。與以往不同，本屆國賽中式面點項目從原來的3個擴展到8個，新增龍鬚麵、發酵麵團象形麵點、麵塑等品類，考核內容更加全面，向選手提出了全新挑戰。「看到比賽文件時確實感到壓力不小，但轉念一想，這不正是提升自己的好機會嗎？」史祥忠坦言，像龍鬚麵等北方選手擅長的項目，對南方選手來說是個不小的挑戰。但很快他就調整好心態：「量變引起質變，這正是突破自我的好機會。」為此，他制定了嚴苛的訓練計劃：每天清晨7點到校，晚上11點離開，中間只有短暫休息。十分考驗臂力的龍鬚麵項目，別人通常需要兩個月掌握，他硬是通過高強度訓練在半個月內攻克。區人社局表示：「我們特別注重像史祥忠這樣的技能人才的培養，他們既能站在學生的角度改進教學方式、提高教學質量，又能以教師身份通過校企合作、各級競賽、行業交流等，不斷提高自身技能水平，相輔相成，為學校育人，推動行業技能人才隊伍不斷強化。」為了激勵更多青年、勞動者在技能賽道上越走越通暢，普陀區出臺了《關於進一步加強普陀區技能人才隊伍建設的實施辦法》，從「培訓-評價-獲證-選拔-發展」給予技能人才成長成才全方位的支持。展望未來，史祥忠目標明確：「首先提升自己的課程教學能力，同時多接觸行業比賽和發展。」在普陀區這片技能人才沃土上，像史祥忠這樣的技能新秀正在茁壯成長。他們用匠心傳承技藝，用創新點亮未來，用實際行動詮釋著「技能報國」的深刻內涵。正如史祥忠對學生的寄語：堅持下去，路會越走越寬。
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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