「AI超級員工」有望大規模普及
2025-11-11 19:21 1,568次浏览濟南8月13日電 (李明芮)打造數據驅動型醫藥中間體獨角獸企業、吸引創新藥企籤約、為消費者提供科學豐富的營養解決方案……時下，濟南市錨定生物醫藥產業賽道，擘畫涵蓋研發、生產、流通、應用全鏈條的生物醫藥新藍圖，推動產業從「跟跑」向「領跑」跨越。 8月13日，媒體記者參觀產發健康醫藥產業谷項目。李明芮 攝 記者8月13日跟隨濟南市「一月一主題」集中採訪暨「項目提升看商河」主題宣傳活動走進商河經濟開發區，實探當地向「藥」而興深耕生物醫藥新藍海的生動實踐。 在宏濟堂製藥(商河)有限公司商河產業基地項目現場，記者看到，該項目主體已完工，正在進行裝飾裝修和設備安裝工作，各項收尾環節有序銜接。 據上述公司總經理郝敬良透露，該項目將建成宏濟堂中醫藥智能工廠，主要建設麝香酮生產車間、中試車間、環15生產車間、多功能生產車間、動力車間、汙水處理站等，預計本月完工，9月底投產。 「項目致力於打造一流的數據驅動型醫藥中間體獨角獸企業，建設5G+工業網際網路綠色生態型精細化工產業園區，塑造創新區域燈塔式智能工廠新標杆。」郝敬良表示，隨著宏濟堂中醫藥智能工廠的正式投產和全面達產，將為商河縣乃至山東省的醫藥健康產業發展注入新的強勁動力，同時也將為消費者提供更加優質、高效的中醫藥產品和服務。 產發健康醫藥產業谷項目則主要建設甲類廠房、甲類倉庫、丙類廠房、丙類倉庫、質檢廠房以及配套設施等，依託省級醫藥化工專業園區基礎優勢，重點引進醫藥中間體、原料藥、創新藥物、消費型藥物及生物製劑研發及生產項目。 濟南產發健康醫藥產業發展有限公司招商經理孟憲克表示，該公司採用「先引鳳後築巢」策略，憑藉「入駐即享2000萬元(人民幣，下同)天使基金」的承諾，吸引信諾維醫藥等多家創新藥企提前籤約。 如今，產發健康醫藥產業谷項目園區已建成聯合實驗平臺，企業可共享價值1.2億元的CNAS檢測設備，研發成本降低70%。「項目一期已完工，二期建成後，將形成17家企業的『葡萄串效應』，年產值突破30億元，成為濟南生物醫藥產業的新引擎。」孟憲克說。 作為國內運動營養食品領域的龍頭企業，山東斯伯特生物科技有限公司是一家集運動營養與保健食品研發、生產、銷售和服務於一體的全產業鏈企業集團，旗下品牌諾特蘭德專注全維營養，覆蓋多元消費需求。 諾特蘭德市場及戰略VP艾旭介紹說，山東斯伯特生物科技有限公司自2019年開始自建生產工廠，已實現全面自主生產，目前擁有濟南斯伯特生物科技有限公司、山東捷晶兩大生產基地。 「公司實現了粉劑、片劑、液體等多種劑型的產品生產，能夠更好地承接轉化研發成果，為消費者提供更為科學豐富的營養解決方案。」艾旭說。 據了解，商河經濟開發區高端醫藥化工產業現有規上工業企業39家，2024年實現產值64.2億元，同比增速17.4%，佔開發區工業總產值的39.12%，到2025年底，園區高端醫藥化工產業產值佔工業總產值的比重將達43%。(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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