天宮周記丨新艙外服啟封、互採咽拭子 航天員「太空出差」可太充實了
2026-02-15 02:47 6,263次浏览開展校企大對接，激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性，加強「清單式」幫扶，提供公益性崗位兜底安置，強化基層就業導向，設立職業生涯諮詢特色工作室……一段時間以來，教育部會同相關部門圍繞擴崗位、優服務、強指導等推出系列增量政策舉措，全力促進高校畢業生高質量充分就業。這些舉措既保證了近年來就業優先政策的連續性，又在服務精度和制度創新上實現了突破，展現出新時代就業治理的立體化思維。 就業是民生改善的「溫度計」、經濟發展的「晴雨表」。面對今年高校畢業生規模再創新高的現實挑戰，國家層面的政策應對呈現出鮮明的三維特徵：在宏觀層面構建系統性支撐框架，在中觀層面實施精準化供需匹配，在微觀層面強化前瞻性職業引導。這種多維施策模式，既是對「就業是最大的民生工程」這一執政理念的踐行，也是適應數字經濟時代就業形態變革的必然選擇，更是實現人才紅利向創新動能轉化的戰略支點。 拓展就業空間的力度彰顯經濟治理的深層邏輯。今年7月，國務院辦公廳印發《關於進一步加大穩就業政策支持力度的通知》，包括擴大社會保險補貼範圍、落實一次性擴崗補助等，進一步完善穩就業的政策工具箱。此外，地方也推出一系列促就業舉措，例如，吉林省通過「政企校」三方聯動開發專項崗位；河南省將符合穩崗擴崗專項貸款條件的小微企業單戶授信額度提高至5000萬元；江蘇省對於就業見習留崗率達50%以上的基地單位，按每人1000元的標準發放一次性留崗激勵補貼。這些差異化政策共同指向一個核心命題：激活市場主體才是解決就業問題的源頭活水。值得關注的是，校企對接已從傳統的招聘會升級為「百城千企」的深度合作網絡，從側面說明了政策槓桿正在重構就業市場的動力機制。當減稅降費與用工補貼形成政策合力，地方政府穩就業成效納入高質量發展考核體系，這種制度設計有利於構建穩就業良性循環生態。 就業服務的溫度折射社會治理的範式轉型。國家大學生就業服務平臺24小時不打烊的線上服務，「宏志助航計劃」培訓10萬人的規模效應，團幹部7.1萬人次的「一對一」結對幫扶，構成了一張立體化的就業安全網。特別值得注意的是公益性崗位兜底安置的機制創新，既避免了「畢業即失業」的社會風險，又為困難群體創造了職業緩衝期，這種制度彈性充分發揮了社會政策的託底功能。 強指導的深度關乎國家人才戰略。職業生涯諮詢特色工作室在高校的普及，「西部計劃」與基層項目的持續擴容，哈工大西部地區專項諮詢室的典型示範，這些舉措共同指向一個深層命題：就業工作不僅要解決當下的崗位匹配問題，更要服務於國家長遠發展的人才布局。當甘肅財政每年投入1.8億元支持畢業生基層就業，內蒙古「三支一扶」、社區民生項目擴大招募規模，青年人的職業選擇與國家戰略同頻共振。 這套政策體系的深層價值在於構建了開放協同的就業治理新格局。教育部與財政部的資金協同，高校與企業的資源協同，東部與中西部的區域協同，這種跨部門、跨領域、跨地域的協作機制，正是現代治理能力的集中體現。從校企對接的「物理反應」到產教融合的「化學反應」，從崗位供給的「數量達標」到人崗匹配的「質量升級」，政策演進軌跡清晰展現了就業治理從量變到質變的發展邏輯。在建設現代化經濟體系的進程中，這種既有力度、又有溫度、更具深度的就業政策體系，必將為高質量發展提供堅實的人才支撐。
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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