太原8月8日電 (記者 楊傑英)當前正值升學季、招生季,為幫助廣大家長和考生提高警惕,山西省消協8日發布消費警示,謹防升學招生陷阱,守護自身合法權益。 當前,部分教育培訓機構、中介機構及不法分子瞄準家長和學生的「升學焦慮」,通過虛假宣傳、違規承諾、非法斂財等手段設置「招生陷阱」,嚴重侵害消費者權益,甚至影響了考生未來前途。山西省消協提示,請消費者務必注意防範。 虛假宣傳「保錄」「包過」。部分機構或個人宣稱「內部指標」「計劃外名額」「低分上名校」「交錢就能上公辦、重點學校」,甚至偽造文件、公章,謊稱與高校或招生部門有「特殊關係」,承諾「100%錄取」「不過退款」。實際上,正規高校招生均嚴格執行國家政策,無「內部指標」一說,更不可能「花錢買名額」。 混淆學歷與非學歷教育。一些機構故意模糊「全日制學歷」與「非學歷培訓」(如自考助學、成人教育、網絡教育等)的區別,以「包拿學歷」「等同統招」為噱頭,吸引考生報名高價培訓班,最終獲得的僅是非學歷證書或無效文憑,無法享受統招生待遇(如就業、考公、考研等)。 違規收取「中介費」「服務費」。不法分子以「幫辦入學」「代辦手續」為名,向家長收取高額「諮詢費」「渠道費」「打點費」,甚至要求提前支付全款,並承諾「不成功全額退款」。但一旦收款,便以「政策變動」「名額緊張」等藉口拖延,甚至失聯跑路。 仿冒官方渠道詐騙。不法分子通過偽造教育部門官網信息、高校招生辦電話、簡訊,或冒充「招生辦老師」「高校老師」,以「繳納保證金」「錄取確認費」「學籍註冊費」等名義誘導轉帳;或通過社交平臺發布虛假招生連結,誘導填寫個人信息(如身份證號、銀行卡號),實施盜刷或詐騙。 廣大消費者要牢記「四不」原則,不輕信「口頭承諾」;不盲目支付高額費用;不通過非官方渠道報名;不輕易洩露個人信息。如已遭遇招生詐騙或疑似陷阱,應第一時間保留證據(如聊天記錄、轉帳憑證、合同、宣傳資料等),並通過以下途徑依法維權:向教育部門舉報:撥打當地教育行政部門(如省教育廳、市教委)監督電話,或通過「全國中小學生校外培訓機構管理服務平臺」投訴;向公安機關報案:若涉及詐騙(如收錢後失聯、偽造文件等),立即撥打110或到轄區派出所報案;向消費者組織求助:通過12315平臺或當地消費者協會(消委會)投訴,主張退費及賠償;法律途徑維權:保留合同、付款記錄等證據,向法院提起民事訴訟,要求返還費用並賠償損失。 山西省消協提示,升學是人生大事,請家長和考生保持理性,通過正規渠道獲取信息,切勿因「焦慮」輕信「捷徑」。(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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