AI浪潮下 浙江發力構建工業智能新圖景
2025-10-22 11:20 6,197次浏览太原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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