園來如此：甘肅立法提高女廁比例，直擊女性公廁排長隊痛點
2025-11-30 01:09 6,584次浏览去年以來，遼寧省瀋陽市實施重點產業集群提升工程，機器人及智能製造、航空、工業母機、高端裝備、汽車及零部件、新一代信息技術等，都在瀋陽市「劃重點」的10個重點產業集群之列。給產業集群「劃重點」後，相關技能人才培養如何跟進？近日，瀋陽市政協召開「健全重點產業集群技能人才培養體系，推動產業工人隊伍建設」專題協商會，瀋陽市政協副主席王燕玲出席。會上，政協委員們從各自專業出發，為產業人才培養方式創新「劃重點」。 「一鏈一策」與「跨鏈協同」 瀋陽市政協委員、瀋陽市就業和人才服務中心創業部部長黃沛長期關注人才市場的「供需」兩端。他建議，圍繞瀋陽市10個重點產業集群及21條重點產業鏈，從市場需求端出發，建立「一鏈一策」的人才培養方案，採用訂單式模式開展精準培訓，並建立動態調整機制，引導培訓資源向緊缺領域傾斜。 10個重點產業集群中，「汽車及零部件」一直是這個老工業城市的優勢產業。產業在升級，人才如何升級？瀋陽市政協委員、瀋陽市菁智青年高技能人才交流中心外聯部主任常婉建議，建立「瀋陽市汽車產業產教聯合體」，整合政府、企業、院校的資源，建設跨企業培訓中心。她認為，在產業融合發展趨勢下，複合型人才的培養也應跟上。而且，除了跨「鏈」協同，還要跨區域協同，比如打造「東北汽車產教共同體」，設立「東北汽車產業工匠學院」，舉辦「東北新能源汽車技能奧林匹克」活動等，推動東北汽車產業協同發展。 資料圖：2022年10月遼寧省首屆職業技能大賽裝配鉗工賽項比賽現場。 記者 李晛 攝 激發產業工人的創新力 人才培養，以人為本。作為技能人才的代表之一，瀋陽市政協委員、瀋陽造幣有限公司造幣一部機修班班長張文良對於如何激勵產業工人發揮「創新之力」提出諸多建議，如通過項目引導、「技師＋工程師」聯合攻關模式及「揭榜掛帥」(一種跨區域、跨行業、跨工種的協同攻關模式)等，鼓勵技能人才參與企業技術革新項目，同時構建相關激勵及保障機制。他建議，打造高技能人才創新平臺載體，通過平臺孵化，幫助技能人才將創新想法轉化為實際的產品或服務。 對於很多高技能人才來說，保障職業發展通道暢通、獲得社會認同是他們更為看重的方面。黃沛建議，落實國家「新八級工」制度，推動高技能人才獲聘特級技師、頂尖人才獲聘首席技師。同時，利用今年9月1日首屆「瀋陽工匠日」契機，開展活動，充分展示新時代瀋陽工匠風採，營造尊重技能人才的社會氛圍。 讓專業「長」在產業鏈上 瀋陽市政協委員、瀋陽市嘉顏益行公益團隊負責人胡歆巖是一名高校教師，她從教育工作者角度提出「產教融合」相關建議。比如，關於專業建設，建議從本地重點產業崗位標準出發，實現「課程鏈」與「產業鏈」精準對接；關於師資，建議「教師走出去、技師請進來」，推動教師定期到企業掛職，同時鼓勵企業技術骨幹入校任「產業導師」。 讓專業「長」在產業鏈上，將職業教育與產業緊密對接，這已是業內共識。如何對接？委員們各有具體建議。 黃沛提到一年前發起成立的瀋陽都市圈「政校企·園」高技能人才培養聯盟，建議依託這一平臺，將課堂搬到相關科技產業園區，在園區內建設產教融合實訓基地。 常婉認為，通過「產教聯合體」進行系統培訓時，需制定產業集群技能標準，統一規範技能要求，以提高人才培養效率。 胡歆巖提到職業院校深化改革的一項制度創新——「1＋X證書制度」(學歷證書＋若干職業技能等級證書)，建議將該制度結合當下需求，如圍繞重點產業設試點專業，推動證書考核與課程融合等。 會上，瀋陽市人社局代表介紹了瀋陽市技能人才培養體系建設情況，市政府相關部門代表參加會議，同政協委員協商交流。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
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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