颱風「楊柳」靠近 對廣東將有明顯風雨影響
2026-01-22 13:18 7,426次浏览北京8月13日電(記者 左雨晴)8月13日，市場監管總局召開醫療領域廣告監管專題新聞發布會，介紹2025年醫療領域廣告監管執法成效。2025年上半年，全國市場監管部門共查辦醫療廣告違法案件1666件，罰沒金額1278萬元。 市場監管總局廣告監管司市場稽查專員谷保中表示，近年來，市場監管總局持續加大對醫療廣告活動的監管力度，重拳打擊各類「神醫」廣告，陸續制定相關執法指南，持續加強與相關部門的協同聯動和聯合執法，努力提升醫療廣告監管效能。 開展專項整治方面，持續保持對違法廣告的高壓嚴管態勢。 近年來，市場監管總局先後組織開展了醫美專項治理、民生領域廣告監管專項行動，今年還開展了廣告市場秩序集中整治，聚焦網際網路媒介和重點民生領域，持續加大對醫療、藥品、醫療器械、保健食品等領域的廣告監管執法力度。今年以來，市場監管總局集中曝光3批次30起違法廣告典型案例，涉及醫療美容、醫療器械等多個行業，形成有力震懾。 據介紹，2020年至今，上海市市場監管部門共查辦醫療廣告案件1123件，罰沒款2711萬餘元。上海醫療廣告監管依託市整治虛假違法廣告聯席會議工作框架，由上海市場監管局牽頭，聯合上海市衛健委等相關部門協同推進，近五年上海市主要媒體醫療廣告監測違法率逐年下降，從2020年的3.89%，下降到2024年的1.57%，降幅約60%，監管成效顯著。 完善監管規則方面，構建全方位多層次的監管體系。 隨著「網際網路+醫療」的快速發展，醫療廣告與醫療信息、醫療健康科普在表現形式上愈發接近；部分不法經營者假借「科普」的外衣變相發布醫療廣告，甚至虛構「名院」「名醫」吸引患者就醫等亂象時有發生，群眾反映比較強烈。為有力回應民生關切，市場監管總局在加大執法力度的同時，出臺了《醫療廣告監管工作指南》，又聯合國家衛生健康委、國家中醫藥管理局共同制定了《醫療廣告認定指南》。上述執法指南的出臺，進一步明確了醫療廣告與醫療信息公示、醫療健康科普的邊界；進一步細化了違法醫療廣告的認定原則，明確了查處違法醫療廣告過程中規範行使裁量權的有關要求。 例如，北京市市場監管部門出臺優化醫療廣告管理的5項先行先試措施，推行醫療廣告告知承諾、輕微違法行為容錯糾錯等措施，助力醫療和廣告行業健康有序發展。今年以來已累計處罰醫療廣告案件24件，曝光違法宣稱治癒率、誇大治療效果等多起醫療廣告典型案例。後續北京市市場監管部門將持續加大醫療廣告監督執法力度，依法嚴厲打擊涉及生命健康、製造容貌焦慮、虛假誇大等違法廣告行為。 強化部門協同方面，不斷增強跨部門綜合監管效能。 醫療廣告的監管，涉及醫療機構、醫務人員和廣告經營發布主體等多個方面，為做好監管銜接、實現標本兼治，市場監管總局加強與國家衛生健康委、國家中醫藥管理局等部門的貫通協同，在線索移送、會商研判、情況通報、聯動執法等方面完善協作機制，形成廣告監管與行業管理同向發力、相互配合的工作局面。2025年，對於國家中醫藥管理局通報的一批涉嫌醫療廣告違法線索，市場監管總局及時組織屬地市場監管部門依法核查處置。對於經查實發布違法醫療廣告的醫療機構和醫務人員，市場監管部門也將及時向衛生健康行政部門、中醫藥管理部門進行通報。 例如，四川省市場監管部門聯合相關部門制定了優化醫美機構登記管理服務、強化事中事後監管的17條措施，加快實現廣告審查數據線上推送、違法廣告線索共同研判、涉案違法機構聯合懲戒。近兩年來，四川省共監測醫美廣告5.95萬條次，處置線索491條次，立案查處醫療服務類違法廣告案件553件；針對醫美廣告向直播領域拓展，四川省市場監管局去年組織專項監測，統籌省市縣三級力量集中查處醫美機構24戶；成都市對醫美機構的相關舉報同比下降58%。(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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