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
暑期社會實踐作為連接課堂與社會的紐帶,是大學生認知國情、錘鍊本領的重要路徑。然而,當前部分實踐存在「重形式輕實效」「重短期輕長效」的傾向,導致教育價值不夠理想。當前,應從制度設計、實踐深度、長效機制三個維度構建系統性解決方案,推動實踐教育從「走過場」向「走心」轉變、從「短期活動」向「成長工程」升華、從「任務完成」向「價值塑造」轉化,進而讓大學生在實踐中觸摸社會溫度、在服務中感悟家國情懷,並將個人理想融入民族復興偉業,讓青春之花在祖國最需要的地方綻放。 構建「三位一體」制度體系 夯實實踐教育根基 暑期社會實踐的實效性首先依賴於科學規範的制度設計。高校應建立目標導向、過程管理、資源保障「三位一體」的制度體系,將實踐教育納入人才培養全過程。 建立需求對接機制。高校需主動構建「雙向互動」的需求對接機制,推動實踐內容與地方發展需求同頻共振。一方面,建立常態化需求摸排機制,通過與地方政府、行業企業、社區組織籤訂戰略合作協議,設立專項聯絡崗位,定期收集地方在產業發展、基層治理、公共服務等領域的實際需求,形成動態更新的「實踐需求清單」。另一方面,結合高校學科特色與人才培養目標,對需求清單進行篩選與整合,將地方需求轉化為具有專業針對性的實踐項目,避免實踐內容的隨意性與盲目性。此外,應建立「需求—項目—反饋」的閉環管理機制,通過實踐後的效果評估與地方反饋,動態調整實踐內容,形成需求對接的持續優化循環,確保實踐教育始終服務於地方發展實際。 完善過程管理規範。高校需制定全覆蓋的社會實踐標準化流程,構建前中後期「三位一體」的過程管理體系。在前期階段,鼓勵實踐團隊開展實地預調研與需求分析,制定包含目標設定、方法選擇、進度安排的詳細實施方案,並通過專家評審確保方案可行性。在中期階段,建立過程記錄與動態調整機制,要求團隊定期提交工作日誌、影像資料與階段性報告,記錄實踐過程中的關鍵節點,並根據實際情況對方案進行必要調整,確保實踐活動靈活性。在後期階段,強化成果轉化與質量評估,制定包含調研報告、解決方案、實踐感悟等在內的多維度成果評估標準,並將成果質量納入團隊考核,推動優秀成果向政策建議、社會服務轉化。 構建資源保障網絡。高校需構建資金、人員、平臺等多維資源保障網絡,為實踐活動提供全方位支持。在資金保障方面,整合校友捐贈、企業贊助、政府補貼等資源,設立社會實踐專項經費,並根據項目類型、實施周期與覆蓋範圍進行差異化資助。在人員保障方面,建立複合型導師團隊,吸納專業教師、行業專家、基層幹部擔任指導教師,明確「學術導師—實務導師—思政導師」的分工職責,形成協同指導的「三師制」模式。 創新沉浸式實踐模式 深化社會認知度 暑期社會實踐的核心在於讓學生真正融入社會場景,通過深度參與實現認知升級。這需要突破傳統「觀光式」實踐,構建參與式、研究式、服務式相結合的創新模式。 推行「角色代入」實踐。高校需與實踐單位協同設計角色方案,結合地方實際需求與學生專業背景,確定可操作的職責範圍。如在基層治理實踐中,學生可擔任「社區協管員」,參與矛盾調解、政策宣傳等工作;在產業發展實踐中,可擔任「項目助理」,協助完成市場調研、方案優化等任務。為確保角色代入的有效性,可建立「任務清單—過程記錄—反饋調整」全流程管理機制,保障學生通過「做中學」的體驗,深刻理解專業價值與社會需求的連接,推動其認知從「書本知識」向「實踐智慧」轉化。 開展「問題導向」調研。高校需構建「主題篩選—方法指導—成果轉化」的閉環調研體系。在主題篩選環節,結合學科特色與地方發展痛點,建立動態更新的調研主題庫,例如圍繞鄉村振興中的「產業可持續性」、基層治理中的「數位技術應用」等關鍵問題,確保調研選題兼具專業性與現實性。在方法指導環節,開設社會調研方法課程,系統培訓問卷設計、深度訪談、數據分析等技能,並配備專業導師全程指導,確保調研過程的科學性。在成果轉化環節,建立多層次的成果應用機制,將實踐數據納入地方決策參考,創新方案可對接企業或社會組織進行孵化。 實施「持續服務」計劃。高校應構建「基地建設—團隊接力—資源聯動」的長效服務機制。在基地建設方面,與實踐地籤訂長期合作協議,設立固定實踐基地,明確雙方權利義務,確保服務的穩定性。在團隊接力方面,採用「老帶新」模式,由往屆實踐團隊向新團隊傳授經驗,形成「調研—服務—反饋—優化」循環鏈條,確保服務的連續性。在資源聯動方面,整合校友資源、企業資源與政府資源,如邀請基層工作校友擔任實踐導師,聯合企業提供技術支持,對接政府部門推動成果落地。 構建「全周期」成長體系 實現實踐價值升華 暑期社會實踐的最終目標在於引導青年將個人成長融入國家發展,這需要建立從實踐參與到職業選擇的「全周期」引導機制。 建立實踐成果轉化平臺。高校應設立「社會實踐成果孵化與轉化中心」,構建「篩選—培育—推廣」全流程轉化機制。在篩選環節,建立多維度評估指標,重點考察成果的創新性、實用性與社會價值,並遴選出具有轉化潛力的優秀成果。在培育環節,配備專業導師團隊,對入選成果進行深度指導,如幫助完善政策建議的邏輯框架、優化創業項目的商業模式等。 構建校友聯動網絡。高校需建立「實踐基地校友聯繫制度」,構建「校友參與—經驗傳遞—職業發展」的協同機制。在聯繫制度建設方面,與實踐基地校友建立常態化溝通渠道,組建「校友實踐指導委員會」,明確校友在過程指導、成果評估中的職責。在經驗傳遞方面,設計系統化的校友參與模式,定期開展「校友實踐分享會」,邀請紮根基層、服務西部的校友分享其工作心路歷程與實戰經驗。在職業發展引導方面,構建實踐表現與職業推薦的聯動機制,將實踐表現納入校友企業的招聘參考,為在實踐地表現優異的學生提供就業對接服務,推動「實踐地」向「就業地」轉化。 完善激勵評價機制。高校需改革現有評價體系,構建「過程性評價+結果性評價+發展性評價」相結合的多樣化評價機制。在過程性評價方面,應建立實踐表現動態記錄系統,通過導師評語、團隊互評等方式,全面記錄學生實踐參與度、貢獻度與成長度。在結果性評價方面,制定標準化的成果評估指標,並將結果納入獎學金評定等核心指標體系。在發展性評價方面,關注實踐對學生長期發展影響,如跟蹤學生畢業後職業選擇、工作表現與社會貢獻,將服務基層、紮根西部就業情況納入高校就業質量報告。 (作者:康秀雲、於千惠,分別系東北師範大學馬克思主義學部教授,東北師範大學馬克思主義學部博士研究生)
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