網警雙管齊下治理直播亂象
2025-11-07 00:17 2,248次浏览今天，我們怎樣回答「錢學森之問」(教育時評) 暑假，上海交通大學的錢學森圖書館，青少年觀眾絡繹不絕。序廳內，4015頁「錢學森手稿」如一朵蘑菇雲在空中升騰，象徵著錢學森從歸國到主持「兩彈結合」試驗獲得成功的4015個日夜。孩子們駐足凝視，心中播下矢志創新的星火。 今年是人民科學家錢學森歸國70周年，也是全國首個「錢學森班」創立20周年。人們不禁想起著名的「錢學森之問」——2005年，錢學森寄望中國教育：現在中國沒有完全發展起來，一個重要原因是沒有一所大學能夠按照培養科學技術發明創造人才的模式去辦學，沒有自己獨特的創新的東西，老是「冒」不出傑出人才。 20年後的今天，我們怎樣回答「錢學森之問」？ 不妨將時間拉回2005年，回望問題提出的時代背景。彼時，中國高等教育毛入學率為21%，全社會研究與試驗發展經費投入僅佔國內生產總值的1.34%。放眼全球，從教育科技人才的發展現狀，到綜合國力的全面較量，我國仍在奮起直追。 「錢學森之問」，直面改革開放以來教育體系的光榮與隱痛。往前看，恢復高考激發的人口紅利，支撐起「世界工廠」的崛起；往後看，我國亟須向人才紅利轉變，高等教育作為科技創新、人才培養的主陣地，被委以重任。答好「錢學森之問」，關乎教育的當下，更關係創新的未來。 20年來，我們迎來書院制、學分制、導師制，拔尖人才培養模式改革開啟；推進新工科、新醫科、新農科、新文科體系化建設，「拔尖計劃」「強基計劃」落地落細。 中國實驗室頻頻上新，量子反常霍爾效應、鐵基高溫超導等一批重大創新成果競相湧現；嫦娥六號月背採樣，夢想號探秘大洋，深中通道踏浪海天，南極秦嶺站崛起冰原……創新的中國，生機勃勃！頂尖人才與國家創新生態深度共鳴。 人到半山路更陡。從教育大國邁向教育強國，依然任重道遠。新時代新徵程，從開發智能晶片到鍛造大國重器，從突破前沿科學理論到革新關鍵技術應用，必須深刻把握中國式現代化對教育、科技、人才的需求，強化教育對科技和人才的支撐作用，進一步形成人才輩出、人盡其才、才盡其用的生動局面。 今天，我國綜合國力顯著提升，創造了經濟快速發展和社會長期穩定兩大奇蹟。站在更厚的家底上，矚望下一個20年，面向第二個百年奮鬥目標，我們怎樣更好回答「錢學森之問」？ 看理念，從唯分數論轉向全面發展，注重培養學生創新思維和批判性思維，創新的火種可以誕生在標準答案之外。 深改革，多把尺子「量」人才，破除成果「堆數量」，為更多傑出人才「冒」出來培育土壤。 擴開放，吸收世界上先進的辦學治學經驗，以更寬廣的國際視野、更深邃的戰略眼光，紮根中國大地辦大學…… 從改革開放到2005年、2025年，再到21世紀中葉，「錢學森之問」會有答案嗎？ 答案，不在某篇論文或某個獎項中，而是億萬青少年學生眼裡的光。中國教育始終在做一道獨特的證明題：它不需要亦步亦趨，不著急摘果，而是改良土壤、久久為功，培育一片片森林。 又或許，「錢學森之問」沒有終極答案。這是一把永不生鏽的標尺，丈量著每一代人的擔當——當我們不再執念「何時出大師」，而是深耕人才「冒」出來的土壤，彼時中國，自會有屬於那個時代的錢學森們，站在我們今日搭建的階梯上，提出新的創新之問。 吳 丹 《人民日報》(2025年08月10日 第 05 版)
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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