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2026-01-22 00:58 6,136次浏览7月25日9時，貨拉拉司機邱覺亮走進位於福建廈門金寶大酒店的協商會場，手中攥著寫得密密麻麻的A4紙，準備把同行最關心的抽傭問題提出來。 當天，貨拉拉福建省域算法協商懇談會舉行，在省、市、區工會幹部和貨車司機的見證下，包括邱覺亮在內的5名司機代表與企業代表面對面對話。 據悉，福建省總工會聯動廈門市總工會、湖裡區總工會以貨拉拉為試點，推動構建省域協商機制。作為福建首個聚焦平臺算法規則的省域協商會議，雙方通過多輪協商，在運費保障、抽傭機制、打擊假單外掛、算法透明化等核心議題上達成共識。 關注司機「痛點」問題 運費拖欠、降低抽傭、打擊假單外掛等「痛點」是司機代表們關注的焦點。 「前年跑了一單，200多元運費到今天還討不回來！」開場前，邱覺亮分享了自己的催款經歷。 協商一開場，邱覺亮便呼籲平臺為司機面臨的運費拖欠風險搭建防護網。 而邱覺亮所關心的運費拖欠問題，同樣代表了貨拉拉福建1.2萬餘名司機的心聲。 企業方代表、貨拉拉福建運營部負責人秦瑞向司機們介紹了平臺為防止司機運費被拖欠所付出的努力。企業方首席代表鄭燁表示：「平臺會進一步完善對於拖欠運費的管控，努力給司機更多安心保障。」 「油價漲了，抽傭反而上調了，我們的抽傭算法能不能跟得上？」00後新手司機孫金偉掏出了手機裡的「帳本」。在他看來，日益上浮的運營成本和激烈的運力競爭都擠壓了貨車司機的收入空間。而收入是貨車司機們心裡最大的關切。 「平臺將持續推出降抽傭政策。」面對孫金偉的疑惑，貨拉拉福建司機服務部負責人肖健拿出了一組數據，「僅2025年上半年以來，平臺推出的各項降抽傭活動已累計降抽傭3.3億元。」 這些承諾在孫金偉心裡迅速換算成實實在在的收益：「一輛4米2的貨車，每月可以多掙600元。」 「搶單大廳裡那些『賣外掛，加微信即可獲得』的惡意訂單、假訂單、外掛搶單成為司機公平接單、多勞多得道路上的障礙。」司機餘超的一番話引發不少現場司機共鳴。 「利用AI與算法打擊假單外掛」成為協商現場職企雙方的最大共識。 貨拉拉福建安全管理部負責人劉福通向司機們展示了「利用AI打擊外掛」的新可能：通過AI和算法監控訂單數據流向，對不同區域頻繁下單、遠超正常速度的異常下單操作進行捕捉、攔截，並對相關帳號採取限制下單、封號等措施，從而實現對外掛黑產的精準打擊。 算法規則的「協商民主」 「有時候不清楚自己的什麼行為違反平臺規則，感覺很冤枉。」司機肖順發坦言，司機微信群裡最熱的話題是算法與規則。 現場觀摩的司機們表示，因平臺規則更新頻繁，不少司機遇到「課程內容多，記不住」「算法看會了，做不會」的問題。 在協商的推動下，司機們的「算法焦慮」有望得到緩解。貨拉拉福建綜合管理部負責人陶亮拋出了改革的兩個方向：平臺課程講重點、講白話，讓司機容易學、記得住；對於複雜訂單情況下的初次違規，可考慮在司機學習後給予「新手豁免」。 「希望將平臺算法納入定期溝通協商的議題範圍，建立算法協商懇談機制。」司機方首席代表、貨拉拉廈門公司工會主席賴貴旺提出了「算法民主」的主張。企業方現場承諾，同意將算法專題納入司機協商懇談會的常態化溝通內容。在工會締結的「紐帶」之下，企業與司機雙方共同構建可持續的算法問題溝通渠道，保障司機的知情權與參與權。 工會串起「共贏鏈」 懇談會後，在福建省、市、區三級協調勞動關係三方四部門和交通運輸部門有關負責同志的見證下，職企雙方代表就建立常態化協商懇談機制、暢通和規範司機群體和屬地貨拉拉公司的利益協調渠道等事項籤署會議紀要。 福建約有1.2萬名貨車司機入駐貨拉拉，每天訂單量達2.5萬餘單。為讓協商真正解決司機痛點，福建省、市、區三級工會與貨拉拉福建運營部負責人進行了3場會談，工會幹部多次深入貨拉拉門店調研，收集司機訴求126條。這條工會串起的「協商共贏鏈」有望在福建工會推動下向常態化、制度化方向發展。 福建省總工會有關負責人表示，將持續推進懇談機制落地頭部平臺企業，促進在閩分支機構全面開展二次協商，幫助平臺企業完善企業民主管理制度，暢通勞動者的利益訴求表達渠道，突出算法協商懇談，讓算法從「冰冷的代碼」變成「和諧的密碼」。 「溝通帶來信任，才會走得更遠、走得更好……」走出會場，賴貴旺感慨，「協商懇談是雙方共贏的『橋梁』！」
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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