中新網評：「搶跑」不是人生的萬能鑰匙
2026-01-21 01:47 9,152次浏览上海8月8日電 (記者 許婧)上海官方8日發布生育支持新政，將實施女職工產假社保補貼，旨在建立由政府、社會、企業共同參與的生育成本共擔機制，通過「生育友好崗」+「產假社保補貼」的政策聯動，最大限度破除女性就業壁壘，助力女性高質量充分就業。 根據新政，自2025年1月1日起，上海女職工在職期間生育子女，用人單位依法為其落實產假及生育假並繳納社會保險費的，可申請享受產假社保補貼。補貼標準為產假及生育假期間女職工基本養老保險費、基本醫療保險費(含生育保險費)、失業保險費、工傷保險費單位實際繳納部分的50%，從女職工生育當月起補貼6個月。 上海市人力資源和社會保障局局長楊佳瑛說，推出女職工產假補貼政策，既是為了穩定女性就業，也是為了幫助企業更好地穩崗留崗。 當天發布的新政還鼓勵用人單位「為產後返崗女職工設置『生育友好崗』」，採取彈性上下班、居家或遠程辦公、靈活休假、績效考核等柔性管理方式，為女職工平衡家庭和工作提供便利。 「生育友好崗」是指工作時間可彈性安排、工作方式靈活、工作環境友好的崗位，原則上提供給對12周歲以下兒童負有撫養義務的勞動者。去年12月，上海啟動「生育友好崗」就業模式試點，截至目前，已有5000餘人受益。 試點後，上海各類線下招聘會和線上招聘平臺開始出現「生育友好崗」招聘專區，用人單位發布相關招聘崗位時也給出了專門標識。 胡娟娟目前供職於上海牽繩記品牌管理有限公司，她所在的崗位是公司設置的「生育友好崗」。「我以前做銷售，生育兩個孩子後只能找一份時間相對靈活的工作。現在的工作在照顧家庭之餘還能實現個人價值，感覺更有動力了。」胡娟娟說。 女職工感到崗位「友好」的同時，企業也收穫良多。灸易旺達(上海)健康服務有限責任公司相關負責人表示，通過設立「生育友好崗」，企業以靈活的用工模式吸引到不少優秀的勞動者，她們做出了一定業績，公司未來發展也有了更廣闊空間。 事實上，眼下上海「生育友好崗」的範圍已經不限於臨時性、計件類的兼職崗位，還涉及平臺經濟、數字經濟、銀髮經濟等新經濟形態領域。這不僅契合上海就業市場的實際狀況，也為有需求的育齡勞動者提供更多元的就業選擇。(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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