無錫8月10日電 (孫權 唐娟)8月8日至10日,以「愛國奮鬥·智創未來」為主題的2025太湖人才發展大會在江蘇無錫舉行。3天時間裡,此間接連舉辦10場子活動,持續擦亮「無比愛才,錫望您來」的城市引才品牌。 2025太湖人才發展大會開幕式上,專家學者認領「士林」桃樹。無錫市委人才辦供圖 地處長三角核心區的無錫經濟總量穩居全國前列、產業實力雄厚,是中國民族工商業發源地之一。一直以來,該市以「得人」為「興市」之本,實施人才強市戰略,致力打造人才集聚區;以政策為牽引,發布「強智聚才」工程實施方案及領軍團隊和人才、優秀青年人才等16個配套辦法,統籌推進教育、科技、人才發展。 值得一提的是,在各地「搶人」的混戰中,無錫跳出政策比拼的窠臼,用美食、萌物、生活禮遇編織出一張「甜蜜網絡」,於細微處體現「人才友好」的氛圍、用「有點甜」的獨特配方賺足年輕人的目光,成為引才賽道的亮眼存在。 太湖人才發展大會外場,無錫本地的文創產品集中展示。無錫市委人才辦供圖 此前,無錫帶著醬排骨、玉蘭餅等20多道地方美食走進北京大學、清華大學等高校,通過學子的朋友圈完成「無錫味道」的軟植入;在高考季為考生送上「糕粽」玩偶,寓意「高中」;在畢業季設美食市集,把城市溫度藏進年輕人的關鍵人生節點,讓味蕾記憶轉化為情感認同。 喝奶茶有優惠、購物有滿減、看電影可打折……在生活禮遇方面,無錫向人才發放的「小甜券」頗有趣味。憑藉這些「小甜券」,來無錫的青年人才「周周有券領,月月有優惠」。 目前,無錫已聯合700多家商戶打造「人才友好型商戶」,讓「小甜券」成為連接城市與人才的甜蜜紐帶。下階段,無錫還將繪製「人才友好消費地圖」,讓人才到此即可按圖檢索,處處都能刷出驚喜。 「甜」,已然成為無錫最鮮明、最具辨識度的城市名片。無錫市委人才辦供圖 無錫的「甜」並非空中樓閣。2025太湖人才發展大會開幕式上,無錫就以一系列硬核舉措和創新服務,向人才遞出橄欖枝,讓各類人才到此創新創業更安心、工作生活更舒心、發展成就更稱心。 比如,現場發布的無錫人才工作「總入口」中,人才招聘「總入口」可通過AI技術,實現來無錫的人才與崗位精準匹配;人才服務「總入口」聚焦人才關心的「關鍵小事」、打造全天候「線上管家」;人才宜居「總入口」能讓人才公寓、青年驛站、購租房補貼等宜居信息觸手可及。 從舌尖的鮮甜到心尖的暖意、從萌物的治癒到政策的紮實,以「甜」為鑰,無錫這座「地表第二強地級市」證明,比起「我有多好」,「你懂不懂我」才是更高明的引才密碼。據悉,截至今年6月,無錫全市人才總量達230萬人、高層次人才達19.2萬人、高技能人才達58.68萬人。(完)
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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