中美斯德哥爾摩經貿會談聯合聲明

2025-12-03 00:44 8,819次浏览

  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

  ■ 視點   據報導,2024年,武漢劉小姐花2萬多元參加了中公教育的培訓班,合同約定,若未能通過筆試,中公教育會退費1.7萬元。當沒能通過考試的劉小姐找到該機構時,對方表示可以退費,但1年只能退1000元,共需17年才能退完。「等我拿到這1.7萬,我都四十多歲了。」   從斬釘截鐵的「不過包退」,演變成磨磨唧唧的「不過包騙」,作為公職類職業教育培訓的頭部機構,既然承諾「不過包退」,那就不只是一句大話,而是寫在合同裡、必須履行的契約。縱觀近年來中公教育在履約上的一些忸怩舉動,可以看出,類似「不過包退」的大包大攬式發展模式,或許已經走到了盡頭。   儘管這些年的招錄人數也有增長,但仍然跑不贏參加公考的人數。數據顯示,2009年至2025年,全國公考報名人數從105.2萬增至341.6萬。這意味著,公考競爭越來越激烈。   當此之時,機構若仍以「不過包退」為標榜,勢必面臨著巨大的退費壓力。漂亮的營收數據背後,則是日後履約的「摳摳搜搜」。   為行業長久發展計,與其總是與學員上演類似「塌樓式互動」,搞什麼1.7萬元退17年,還不如針對公考培訓市場的新情況新變化,轉型求變,踏踏實實做好內部管理,目標更精準,路徑更務實,讓每一單培訓都物有所值,而不再搞粗放式大包大攬。   這也提醒市場監管應該採取更有針對性的措施。早在2021年,教育部等6部門就通知要求,校外培訓預收費須全部進入資金託管專用帳戶。對諸如公考費用等資金管理,也應納入相應的制度化管理。比如,可以建立統一的預付費監管平臺,方便消費者在該平臺查詢培訓機構的資金託管信息等。   說到底,針對公考培訓的問題,行業要有自律,學員要有理性,監管要將其納入制度化框架,這個規模不小的市場也才能成為一個健康、長遠發展的市場。   □胡棲安(媒體人)

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