粵一周新增1387例基孔肯雅熱本地病例 境外輸入風險仍存在
2026-01-05 01:51 9,492次浏览北京8月8日電(柳棽 實習生 鮑哲浩)8月6日，「中英健康創新平臺」首次工作會議在北京舉行。會上，來自中英兩國地方政府、醫療企業、高等學府、科研機構等首批成員單位代表分享了合作意向，多位英方代表盛讚英國企業在華發展機遇。 據介紹，「中英健康創新平臺」由中國商務部投資促進事務局與英國商業貿易部生命科學與醫療司聯合發起，旨在整合英國頂尖科研實力與中國產業優勢，推動數字醫療、生物醫藥、醫療器械和公共衛生服務四大領域的深度合作。 中英健康創新平臺首次工作會議 實習生 鮑哲浩 攝 在採訪中，與會嘉賓向記者表達對中英合作的期待。 「『中英健康創新平臺』是中英經濟財金對話的重要成果，我很高興在中方合作夥伴的支持下，我們將這一雄心變成了現實。」英國駐華使館生命科學與醫療健康參贊安睿輝(Rahul Agarwal)稱，英國在早期研發和專業監管方面與中國的市場規模和製造能力相輔相成，中英兩國在診斷與治療方法研發、投資與市場建設、應對老齡化等方面都有著廣闊的合作空間。 英國駐華使館生命科學與醫療健康參贊安睿輝(Rahul Agarwal)出席會議。 商務部投資促進事務局供圖 諾丁漢大學科研與知識交流辦公室何敏表示「中英健康創新平臺」可以連結中英之間的科創源頭、應用場景、資金支持，並通過概念驗證和國際化科創專業服務，最終突破科技成果進入國內外市場的「最後一公裡」。她期待中英之間能在聯合培養高水平科創人才、校企聯合研發、科技成果轉化等領域，全方位多層次開展產業合作、政策諮詢和人文交流。 倫敦發展促進署大中華區首席代表趙冰冰表示，中國的市場非常大，且中國可以將優秀科技成果進行快速的市場化轉化，許多英國的科技企業和生物醫藥企業特別看好這一點。 愛丁堡大學再生醫學中心負責人、教授David Hay在採訪中表示，中英兩國在細胞生物學、組織工程和技術轉化等方面都取得了精深的研究成果，雙邊技術合作以及「中英健康創新平臺」提供的交流空間將為兩國帶來絕佳的科研和商業機遇。 愛丁堡大學再生醫學中心負責人 教授David Hay會上發言 商務部投資促進事務局供圖 會上，商務部投資促進事務局局長劉民強在發言中表示，當前中國正加快構建全國統一大市場，消費潛力持續釋放，經濟發展穩中向好，新質生產力，新能源、生命健康、人工智慧等新興產業快速發展，已成為全球創新的策源地，為包括英國企業在內的跨國公司和中小企業在華長期穩定發展提供了有利條件。 商務部投資促進事務局局長劉民強講話 商務部投資促進事務局供圖 會後，多位與會嘉賓向記者誇讚中國營商環境。 「能夠感覺到中國是非常歡迎外資企業來這邊投資的。」趙冰冰表示，健康全球最關注的議題之一，在這樣的大環境下，中國起到了非常重要的牽頭的作用。 何敏認為，中國在政府政策支持力度、行業自身發展、醫療健康消費需求等方面優勢顯著，對於外國投資者和企業進入中國市場非常有利，並提出高校開展的國際項目或可協助英國的優質科創項目和技術減少進入中國市場的阻礙。 創盛橋康醫藥科技有限公司執行長達倫·默瑟(Darren Mercer)稱中英兩國皆擁有優秀的科學家和早期創新成果，兩國之間可以實現很好的互補，期待兩國間有更多對話機會讓醫藥企業展示研發成果，並鼓勵企業進行投資。 人工智慧是時下熱門議題，是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。趙冰冰在採訪中提及人工智慧在醫藥領域的應用與發展，稱人工智慧賦予產業新的可能性，中英企業在該領域可以開展想像力，找到更多的應用場景開展合作。 中英健康創新平臺首次工作會議 商務部投資促進事務局供圖 正如英國駐華使館生命科學與醫療健康參贊安睿輝所言，「中英健康創新平臺」為兩國企業、地方政府和學術代表提供交流空間，探討兩國間的機遇和挑戰，將有效促進兩國互利，並有望促成更多的雙邊合作和更密切的中英夥伴關係。(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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