「早鳥」先飛：大學生實習賽道的提前起跑與理性導航
2025-12-03 20:35 3,514次浏览2025上海書展即將於8月13日至19日舉辦，作為「東道主」的上海世紀出版集團集出版社、實體書店、文創產品研發、線上傳播平臺等組成「世紀矩陣」亮相，參展圖書近萬種、舉辦活動近300場。其中，數智出版是一大亮點。文匯報記者了解到，上海古籍出版社「尚古匯典·古籍數字服務平臺」，將於書展期間全新上線「文淵閣四庫全書」AI+版，核心功能覆蓋自動標點、自動標引等。 AI技術正全面賦能傳統出版領域，為內容生態注入新活力。上海書展的數字出版館，將展示AI技術在智能寫作、古籍數位化、智慧教育、科學普及等多個場景中的創新應用。比如，上海辭書出版社「聚典寫作助手」，依託「聚典數據開放平臺」近200種權威工具書的海量專業數據、迭代至具備語義檢索能力的3.0版本和大語言模型技術，實現「為寫作賦能」。上海教育出版社「滬學習APP」服務上海80%以上義務教育階段家庭，其AI增強版實現三大升級：英語學習新增AI口語對話和智能糾音功能；數學學習開發AI概念講解、解題指導和口算批改系統；拓展服務方面推出拍照解題和AI作文批改等功能。許多琴童熟悉的上海音樂出版社「鋼琴巴士APP」，整合聲紋識別、音頻分析和智能測評技術，實現從識譜訓練到演奏評估的全流程智能化。上海譯文出版社「經典閱讀智慧服務平臺」則基於大語言模型技術，打造具備名著伴讀、互動問答及智能解析等功能的「學生文庫AI陪讀智能體」。針對教師群體研發的「中小學教師教學工作實用AI工具包」，由上海科技教育出版社推出，覆蓋文案寫作、教學常規、教育科研等七大教學場景，為教師提供全方位AI支持。少年兒童出版社全新推出的「《十萬個為什麼》智能問答科普平臺」展開商業化試運行，整合圖文、語音等多模態呈現形式，知識庫確保內容專業準確，打造智能硬體矩陣。 上海書展也是中外名家對話交流的舞臺。作家、畫家金宇澄最新作品集《不響》收錄了他數十幅繪畫作品，有自畫像、《繁花》相關圖冊還有其他相關作品。書展期間，上海文藝出版社將帶來「圖像裡的繁花時光——金宇澄《不響》首發式」。上海古籍出版社「抱樸」出版品牌將推出「『東坡之眼』是怎樣煉成的？」活動，邀作者金哲為就《東坡之眼：蘇軾的藝術精神與繪畫世界》創作過程兼及宋代文人間相互交往，與現場讀者走進宋人藝術繪畫世界。 今年是三毛誕生90周年，少年兒童出版社舉辦三毛新書發布會，致敬中國原創漫畫的巔峰之作「三毛」系列叢書。「從『男生賈裡』到Z世代分享會」邀楊雄、秦文君、朱亞萍、戴縈嫋與讀者面對面暢談。上海圖書公司繼續打造「舊書新知·淘書樂」活動品牌，攜4萬餘種「稀缺書、斷版書、籤名本、寶藏書」等古舊書刊走進書展，重點書籍涵蓋價值近3萬元的清刻本《後紅樓夢》三十二卷首一卷，以及百餘種如《點石齋畫報》《三國演義》《鴻雪因緣圖記》等反映古籍插圖功能與藝術特色的稀缺圖文本等。特設「敦煌主題展區」，融合《鹿王本生圖》等元素的手繪洞窟壁畫帶入書展，讓讀者沉浸式體味敦煌文化；與孔夫子舊書網合作舉辦「舊書新知·淘書樂」專場線上拍賣會。
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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