沙特斯諾克大師賽:中國軍團無緣八強

2025-11-28 23:59 7,497次浏览

  本報訊 (記者馬學禮 李靜楠)近年來,寧夏回族自治區紮實推進「才聚寧夏1134行動」,組織實施了人才培養、引進、活力、暖心「四大工程」,在吸引人才、留住人才和激勵人才方面出臺了一系列政策,有效推動全區人才工作取得新成效。   據了解,寧夏建立了「全職、柔性、預引進」等多種引才方式,全職引進的優秀博士、碩士或入站博士後,工作滿1年且考核合格後,可直接評審副高級或中級職稱。此外,圍繞自治區重點產業、重點領域、重點學科發展需要,自主引進博士以上高層次人才,不受編制總量和崗位結構比例等限制。同時,加大預引進優秀在讀博士、碩士支持力度,資助標準為每人每年3萬元、2萬元。   在人才培養方面,寧夏相繼出臺青年拔尖人才培養、博士後管理、民企職稱評審、技能人才隊伍建設等人才培養政策措施。同時,圍繞自治區重點產業、重點領域、重大項目、重點學科高質量發展需求,持續實施傑出科技、行業領軍、青年拔尖、青年託舉4級人才培養項目,分別給予相應的專項經費支持。每年遴選培養一批科技創新團隊,在團隊建設、人才培養、科技攻關、實驗室建設等方面提供穩定支持,培養期內給予每個團隊最高200萬元資助。   為持續激發人才活力,寧夏深化「放管服」改革,賦予人員總量管理的高校、公立醫院等用人單位在人員招聘、職稱評審、崗位聘任、績效工資分配等方面更大自主權,出臺《關於進一步激發人才創新創造活力的若干措施》,探索建立以創新能力、質量、實效、貢獻為導向的分類評審標準,開闢特殊人才職稱評審「綠色通道」,貢獻突出的人才可直接評定為高級職稱。近兩年,自治區重點研發項目中40歲以下青年人才擔綱領銜者和骨幹的項目比例均超過50%,科技創新團隊、助企服務科創專員隊伍中青年人才成為主力。   為提高人才評價的質效,寧夏還實行了「跨地交叉」「跨行類比」「良莠同臺」「中期終了雙評」等評價形式,建立人才培育與載體建設全周期跟蹤服務模式,實施動態管理,堅持優勝劣汰。

  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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