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2025-10-29 14:41 9,215次浏览由陳冬、陳中瑞、王傑三名航天員 組成的神二十乘組 「太空出差之旅」仍在繼續 三名航天員的在軌工作 依舊忙碌且充實 上周 中國空間站內有哪些新亮點？ 一起來關注 ↓↓↓ 新上行艙外服完成啟封 上周，乘組完成了隨天舟九號上行的艙外航天服D、E的貨包拆卸、轉運、解包、啟封，以及功能性能檢查與維護等工作。期待它們的太空「首秀」！ 在軌實(試)驗有序推進 空間生命科學與生物技術領域 乘組開展了基於器官晶片技術的空間環境對人體血腦屏障的影響研究，可探究空間環境在細胞、組織、器官等多層次對人血腦屏障及腦功能的影響及潛在機理，為航天員長期在軌駐留提供健康風險預測與幹預手段。 上周，乘組完成了相關細胞組織實驗單元轉運安裝、樣品採集和儲存處置等工作。 航天醫學實驗領域 乘組完成了骨代謝交互調控、菌群與營養代謝等多項研究相關工作。指令長陳冬利用太空拉曼光譜儀檢測尿樣中的代謝組分，通過採集相關信息，助力地面科研人員進一步修正和完善相關特徵代謝物指標體系和評判準則。 此外，乘組還開展了空間站環境下呼吸道微生物對呼吸系統健康影響的相關研究，三名航天員互相採集咽拭子，冷凍保存後等待下行分析。 空間新技術與應用領域 乘組持續開展地外居留艙設施微生物防控技術試驗。航天員使用細菌檢測片對選定的艙內表面進行消殺前和消殺後檢測，通過比較消殺前後細菌檢測片微生物數量的變化評估消殺效果。 此外，乘組還完成了「先進物質能量轉化再生系統核心技術功能驗證項目」的試驗裝置安裝工作，科研團隊將通過同步開展天地對照試驗，明確基於集成式微生物燃料電池的航天廢水深度淨化與原位能源化利用技術在軌服役行為。 微重力物理科學領域 乘組根據燃燒科學實驗安排，完成了實驗插件內燃燒器更換等工作。 在軌混合現實訓練裝置試用 上周，乘組完成了在軌混合現實訓練裝置試用工作。訓練中，航天員佩戴可攜式混合現實眼鏡，通過簡單的語音或手勢指令，即可與混合現實系統進行流暢交互。 此外，乘組完成了問天實驗艙內-80℃空間冰箱安裝測試相關工作，並按計劃對核心艙睡眠區門進行安裝更換。 除開展上述工作外，在健康維護與保障方面，三名航天員完成了骨密度與肌維度測量、最大等長力量測試及聽力測試，並積極開展失重防護鍛鍊。 欲知乘組後續工作如何 咱們下周見 (央視新聞客戶端)
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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