歌唱家譚晶為山西省文物保護基金會捐款50萬元
2025-11-26 04:40 4,278次浏览我國高技能人才總量突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題 「白領」和「藍領」，年輕人該如何擇業(民生一線) 2025年全國普通高校畢業生規模達1222萬人，創歷史新高；同時，部分行業經營承壓，「白領」崗位數量增長趨緩甚至萎縮。調整職業路徑，投身技能型「藍領」工作，成為一部分年輕人應對現實的務實之舉。 近年來，從中央到地方，穩就業政策密集發力：舉辦招聘活動、加強就業指導、拓寬基層崗位、扶持創新創業……上半年，全國城鎮新增就業695萬人，完成全年目標任務的58%。相信隨著經濟穩中有進、穩中向好，崗位供給會逐步改善。 拉遠看，經濟周期與任何一代人都不可能完全同頻，只要不放棄、不躺平，總能迎來轉機。 沒當「白領」絕非「降格」，如今的「藍領」職業早已打破刻板印象，展現出新魅力。 新型工業化浪潮呼喚「智」「技」融合的頂尖工匠。我國正從製造大國加速邁向製造強國，信息通信、人工智慧等領域的新技術產業化應用加快，企業對高技能人才的需求顯著增加。高學歷人才不斷加入，為傳統產業轉型升級注入強勁動力。大學生詹兆君入職聯想合肥生產基地，從一線操作員幹起，逐漸成長為技術骨幹，薪資超過了很多同齡「白領」。放眼全國，越來越多的「詹兆君」正以精湛技藝和創新智慧，為夯實我國工業體系的質量基石作出貢獻。 消費升級也需要知識型服務人才。服務行業正朝高品質、個性化、體驗式方向躍升，從業者不僅要有專業技能，還要有文化底蘊、審美素養和溝通智慧。鄭州師範學院家政專業學生在校學習茶藝與插花等知識，畢業生早早便被錄用；上海某高端養老機構引入具備心理學、營養學背景的本科畢業生擔任「健康管家」，顯著提升了服務滿意度。當前，高端家政、定製旅遊等新興領域，驅動著服務業的理念革新與業態升級，成為高技能人才施展才華的新舞臺。 「白領」或「藍領」，不過是外在標籤。對國家、社會而言，無論是攻克晶片難題的科學家，還是提供溫暖陪伴的護理員，滿足社會真實需求即是對發展的貢獻。於個人，一份合理收入保障生活尊嚴，一段能帶來成長與滿足的職業體驗滋養人生，便是最踏實的收穫。 根據最新數據，我國高技能人才總量已突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題。 國家正加大力度為技能人才成長鋪路：職業教育法打通職教升學通道；人力資源社會保障部等大力推進「技能照亮前程」培訓行動；多地推行「新八級工」制度，拓展職業發展路徑；社保覆蓋範圍持續擴大，多地積分落戶政策優化調整……政策多維發力，不斷提升技能型崗位的福利保障、成長性與職業尊嚴。 未來，讓「藍領」更有吸引力，還需各方協同發力：相關部門做好前瞻規劃，強化人力資源分析預測，加大對職教和技能培訓投入；院校教育要深化產教融合、校企合作；個人規劃與興趣、能力和市場需求結合，不盲目跟風；企業完善內部培養體系，建立科學的技能人才評價與晉升機制。當國家培養與個人投入，都能精準轉化為社會所需、個人所長時，人才浪費的擔憂方能消解。無論是「白領」還是「藍領」，都能在合適的位置上發光發熱。 職業價值不在「領子的顏色」，而在於將「小我」融入「大我」，將個人發展融入國家和時代需要。每一個崗位、每一份工作都是有意義的，也都會熠熠生輝。 本報記者 曲哲涵 《人民日報》(2025年08月08日 第 14 版)
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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