對職場新人來說,工作匯報是一個相對陌生卻無法避開的流程。工作匯報需要進行「包裝」嗎?有什麼「加分項」或者必須避開的「坑」?網友和專業人士及智能軟體的回答,希望能給大家提供一些思路和幫助。歡迎到中國青年報知乎號或者郵箱(qnsxyjb@163.com)留下你的問題。 知乎網友@知言:對於職場新人來說,工作匯報是給領導留下好印象的重要環節,一定要引起重視,不能馬虎。 沒有「踩中」關鍵點的工作匯報是無用的,沒有「包裝」的工作匯報是乏味的,沒有抓住時機的工作匯報不如不匯報。結合工作經驗,來說說工作匯報中的「坑點」:把自己的角色定位為文件「二傳手」,不假思索地原文轉報;匯報領導不關心的事情,內容過於雞毛蒜皮;匯報工作中的難點但不提出建議;搶功式匯報,將集體的功勞歸於自己。 知乎網友@孤鶩長天:之所以需要工作匯報,其實是方便領導進行管理,快速了解工作的進展情況,以及遇到的問題,以便做好調整、改善和優化。一個好的工作匯報有時真的無須什麼華麗的「包裝」,只需要講重點、說過程、列數據就行。 一、要有重點的結果:一份好的工作匯報需要把最核心、最有價值的內容放在裡面,讓領導一眼就知道最新成果。比如,電商運營工作報告要說到自己的業績做到了多少,是增長還是跌落;掛了多少單;開發了多少產品等具體的一些勞動成果。 二、要有過程的詳細描述:除了報告結果,還需要寫到工作的一些具體過程。比如,業績增長的原因是什麼、具體做了哪些工作才產生效果、有哪些因素阻礙了發展,需要如何優化的具體建議和操作等。 舉個例子,這個月的業績做到了10萬元,增長了3萬元。之所以增長,是因為通過對市場調研發現,一些競爭對手的某些類目產品賣得很好。在此基礎上,開發了相關新產品,並在採購、美工等部門的溝通協助下,完成了從開發到上架、銷售、發貨的全流程,打造出了3款日出50單以上的爆品。在這過程中發現了某些產品線可以深度開發,建議發動團隊進行一個短期項目以推動等。 三、用數據說話:數據是工作匯報最有力的語言。可以多使用excel等工具,做好相關數據的記錄,然後將簡潔明了的圖表置於工作報告中,以便領導快速抓到重點並直觀看到相關數據趨勢。 DeepSeek:對職場新人來說,工作匯報確實是提升個人影響力、展現價值和快速融入團隊的關鍵環節。掌握一些「加分項」技巧,能讓你在眾多新人中脫穎而出,給領導和同事留下深刻印象。 在匯報時要注意呈現出專業、自信、互動。具體來說,要提前練習,確保核心內容在規定時間內講完;眼神交流很重要,保持積極、專業的姿態;在匯報過程中或結束後,主動詢問:「大家對我的匯報有什麼疑問嗎」「關於這個問題,想聽聽您的看法」。對於提問,認真傾聽,清晰回答,如果不知道答案,坦誠說明並承諾後續跟進;使用簡潔、準確、專業的職場用語。 匯報後也有隱形加分項。比如,領導提過的疏漏,下次匯報要主動展示改進;在跨部門匯報中,說明協作同事的貢獻。 工作匯報加分項:結論先行,數據支撐;問題+方案,求助明確;重點突出,價值導向;計劃清晰,節點明確;傾聽互動,積極回應;會後跟進,務必閉環;專業得體,自信表達;主動求反饋,持續精進。 說到底,職場匯報的本質不是完成任務,而是建立信任。把這些技巧融入你的工作習慣,你將發現匯報不再是負擔,而是展示能力、推動工作的有力工具。 中青報·中青網見習記者 席聰聰 記者 王聰聰整理 來源:中國青年報 2025年08月14日 07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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