世運會為新興項目發展拓寬道路
2025-11-16 06:26 4,561次浏览近年來，以人工智慧、具身智能為代表的新興技術發展，以及就業市場形勢的整體演變，在改變眾多行業生態的同時，也影響著眾多青年的職業軌跡。產業迭代加速、崗位結構重塑、用工方式日益靈活，許多職場人都在這場變革中調整方向、重新規劃職業路徑。 在此背景下，或出於個人特質與當前職業的錯位，或出於對新興行業的熱情與嚮往，不少職場人萌生出了改變職業路徑，通過轉行開闢嶄新事業道路的想法。然而，「轉行」既意味著新希望，也意味著新挑戰。如何高效學習新技能、重建職場人脈網絡、適應新的行業環境，都是有意轉行者必須面對的問題。 對此，職場人應如何理解、看待轉換行業的過程？又該如何釐清機會成本，作出理性決策？日前，中青報·中青網記者圍繞相關話題，分別採訪了中國人民大學勞動人事學院教授李育輝、招聘行業分析師單恭、人力資源專員林心，邀請他們從學者與專業人士的角度出發，對職場青年與轉行相關的常見疑問作出回應與解答，並提出實用建議。 要不要轉：認清職業本質，避開情緒誤區 中青報·中青網：從職業發展的角度看，轉行的本質是什麼？在您的經驗中，年輕人該如何理解轉行，又要避開哪些誤區？ 李育輝：從人力資源管理的角度看，轉行的本質其實就是人力資源的重新配置。具體到個人，就是要對自身的職業價值進行重新定位，並以增加職業價值為目標，對自己與崗位進行再匹配。現在年輕人最大的誤區，是把轉行看作擺脫困境的一種手段，而不是增加職業價值的途徑。我身邊的許多年輕人都覺得，只要換一個環境和行業就能擺脫當下的問題，這本質上是一種情緒化的決策，並不合理。 中青報·中青網：如果要避免這種情緒化，您認為轉行應遵循怎樣的原則？ 李育輝：轉行始終是一個連續的職業決策過程，好的轉行一定是在現有基礎上進一步增加職業價值，它遵循的是一種「增長」的邏輯。盲目地在轉行中寄託情緒與壓力，很可能會否定過去長期的投入，讓職業生涯陷入割裂、不可持續的狀態。所以，轉行必須從增長的邏輯出發，而不是逃避的邏輯。 如果真的想轉行，不妨先問自己3個問題，並儘量找到明確答案：第一，這份新工作是否與我的核心競爭力更匹配？第二，我現在的困境是否真的無法在現有環境中解決？第三，轉行的成本是否在我的可接受範圍之內？ 中青報·中青網：轉行成本是很多年輕人容易忽略的因素。轉行成本該如何計算？是否有可供參考的科學框架？ 李育輝：有參考框架，可以粗略分為量化和非量化兩類。 非量化的決策工具我推薦兩個。一個是基於對未來職業的想像，另一個是基於對當前離職理由的理性梳理。第一個工具，就是想像一下自己轉行後10天、10個月、10年的狀態，以及繼續留在現有行業相同時間段的狀態，並對比差異。第二個工具，是給自己寫一封離職信，在信中理性列出不得不轉的理由。不要小看這個由想法變成文字的過程，這個時候理性會發揮作用，你會逐漸擺脫情感衝動，避免因為一時的情緒作出錯誤決定。 量化工具我也推薦兩個公式：一個是計算轉換成本的公式，另一個是計算預期收益的公式。轉換成本指進入新職業賽道必須投入的成本，主要包括技能補充的成本和重建社會網絡的成本，最好細化到金錢和時間，算清自己會損失多少。除了轉換成本，還要計算預期收益，即「新行業的平均收入×晉升概率+新技能帶來的成長空間」。我建議年輕人一定要試著算一算，因為轉換成本是大家最容易忽略的部分。 轉向何方：用兩個維度判斷崗位的長期價值 中青報·中青網：在當下，職業早已不再是「一選定終身」的選擇。您認為年輕人在看待職業發展方向時，應抱有什麼樣的總體心態？ 單恭：對許多年輕人來說，職業已經是一個可以隨著時間不斷遷移與修正的動態過程，而不是一勞永逸的終身命題。不同的人對工作的價值排序也各不相同——有人一開始就有條件去追求「月亮」(熱愛、創造力、意義)，有人則必須先顧好「六便士」(生存、收入、穩定)，而更多人會在兩者之間不斷搖擺、試探與調整。 中青報·中青網：面對風口行業或熱門崗位，年輕人如何理性判斷它是否值得長期投入？ 單恭：進入某個行業或崗位後，可以參考兩個核心維度來判斷它的長期價值。 第一個維度是個人是否具備長期動力：這份工作是否能持續激發你的好奇心與主動投入，是否與你的優勢能力相匹配，未來的成長路徑與回報機制是否符合你的期待？此外，這個行業裡的人與文化，是否是你願意融入並能產生認同感的，也很重要。 第二個維度是行業或崗位是否具備結構性機會：它是否處於增長期，並能持續受益於技術、政策或人口等長期趨勢；是否具備正向反饋機制，讓經驗與能力得以累積、產生複利；以及你能否在這份工作中沉澱出可遷移的知識、技能與方法，從而支撐未來多種發展的可能性。 如何操作：把握時機、展現能力 中青報·中青網：從企業用人周期來看，轉職的黃金窗口期一般在什麼時候？在不同行業是否會有差異？ 林心：這個問題需要結合具體行業甚至具體公司來看。以網際網路行業為例，從員工自身利益出發，比如，不同公司會有不同的發年終獎節點，這些時間點前後往往會影響員工的離職與入職選擇。從企業需求的角度看，其快速變化的特性決定了新增用人需求可能隨時出現。對於常規需求，通常會在企業財年前後進行調整，包括人員編制、費用預算和業務方向等方面的變化。 中青報·中青網：跨行求職者想贏得企業的認可，應重點展示哪些能力和價值？在能力展示上有哪些有效做法？ 林心：我們最看重員工的學習能力。好的學校背景是學習能力的一個直觀體現，這也是很多企業關注第一學歷的原因。但進入企業後的項目經歷更重要，關鍵在於能否在一個項目中快速學習並展現自身價值。其次，一個人的包容程度同樣重要，這裡的包容主要指對新鮮事物的開放態度，願意接受變化，並能適應新技術、新流程帶來的挑戰。因此，在能力展示環節，要有意識地體現這兩方面的優勢。可以分階段向領導呈現成果，逐步增強領導對你的信任。 中青報·中青網：對於簡歷中出現的短期工作經歷，求職者應當如何解釋？ 林心：實事求是地說明原因，切勿編造，否則一旦背調結果與描述不符，會帶來更不利的評價。如果確實是因個人原因導致頻繁跳槽，就要清晰表達對下一份工作的規劃，證明自己有長期穩定工作的決心與動力。 實習生 符文迪 中青報·中青網記者 楊鑫宇 來源：中國青年報
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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