俄核動力飛彈巡洋艦將出海測試
2025-11-01 03:34 2,362次浏览「剛剛香港浸會大學呂海濤教授分享了如何藉助人工智慧，幫助發現藥物靶點。」近日，在2025京港澳青年科學家大會上，香港科技大學研究副教授韓偉聽完主旨演講，便立刻聯想到自己的研究領域：「我們已經合成了很多的新材料，卻未必完全清楚真正適用的方向，人工智慧或許可以提供新的啟發。」 在這個匯聚了人工智慧、生物醫藥、量子通信、未來航天、新能源等多個前沿領域的「交流場」上，200餘位青年科學家齊聚北京經濟技術開發區，一次次燃起「跨界火花」，架起了科研與產業、人才與項目之間的橋梁。 此次活動的主題是「同心攜手 向新而行」，人工智慧成了連接不同學科的「通用語言」。不少與會的青年科研人員表示，AI不僅提升了科研效率，也幫助他們突破原有的學科邊界，開啟更加融合與開放的研究路徑。 「AI在科研中的廣泛應用，某種程度上革新了我們的科研思維。」香港大學生命科學學院助理教授王鵬長期做葉綠體研究，他介紹，「以往，我們只能小規模地分析葉綠體中某些蛋白與其他代謝通路的相互作用；而現在可以一次性輸入3000多個蛋白數據，通過AI來自動配對，得到一個葉綠體層面的蛋白相互作用的全貌。」 除了方法上的革新，人工智慧也推動著青年科學家們把目光投向「硬科技」前沿。「仿生智能技術是一條新賽道。」會上，中國科學院院士、北京航空航天大學教授郭雷指出，仿生智能可以催生前沿科學發現，克服現有的類腦智能局限性，更好實現人工智慧技術領域的國際領跑。 「這個方向特別需要跨學科的融合，以及從基礎理論到關鍵技術，再到公司應用的全面創新，以及複合型的青年人才。」郭雷說道。 如何培養出更多具備跨界能力的青年科研人才？也是本次大會關注的話題。「目前，我們已經和內地科研單位開展了多項合作，包括科研項目對接、人才交流、學生聯合培養。」王鵬提到：「這不僅有助於技術上的互通互補，也加強了兩地人文層面的交流。」 當下，這種「雙向奔赴」的合作正在不斷深化。大會現場，京港澳三地29個優質合作項目集中簽約；當天正式成立的「京港澳新質生產力發展服務團」，將常態化服務三地科創項目與人才成長；同步啟動的「北京市港澳創新中心」也將聚焦科技企業孵化、成果轉化、跨境標準共建，打造京港澳科創資源落地「第一站」。 在韓偉看來，這是非常好的契機。他說，香港有良好的科研基礎和創新能力，內地擁有大科學裝置等「國之重器」和廣闊的市場，通過與內地在科研項目、平臺資源等方面的深入合作，可以為青年科研人員提供更多實踐機會和發展空間。 澳門大學副校長莫啟明在採訪中介紹，學校近年來在中醫藥領域取得了積極進展，正在橫琴新校區加快部署，探索中醫藥與西醫協同發展的新方向，「我們希望把握好『一國兩制』的優勢，積極參與國家中醫藥的科技創新與推廣，為中醫藥『走出去』貢獻澳門的力量。」(完)(《中國新聞》報劉益伶報導)
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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