甘肅榆中縣山洪已累計轉移安置9828人
2026-02-16 16:35 3,726次浏览如何根據學科發展和專業建設的情況，協同推進涉外法治人才教育教學和科學研究？7月6日至24日期間，上海政法學院通過法治中國大調研項目在涉外法治學科優勢和人才培養模式開展了積極探索。今年法治中國大調研的主題是外商投資法實施評估，對《外商投資法》及相關法規政策的實施效果做了專題調研，學校黨政領導帶隊在到全國14個省市近30個城市的法院、商務部門、市場監管部門、外商投資企業協會、律協協會、外商企業開展專題調研。校黨委書記葛衛華領隊西南組赴貴陽、重慶、成都三地，先後走訪近10家法院、律協、外商投資企業協會及政府職能部門，通過座談交流、實地考察等形式搜集經驗做法、典型案例、實施難點。葛衛華表示，「法治中國大調研」體現了上政人用雙腳丈量法治中國的堅實歷程、把論文寫在祖國大地上的精神追求，希望通過調研實踐，進一步培養學生的家國情懷，助力法治中國建設。校黨委副書記、校長劉曉紅帶領調研組，赴福建省廈門市、泉州市開展實地調研。她表示，通過此次調研，系統了解廈門市及泉州市圍繞《外商投資法》施行五周年採取的創新舉措及實踐經驗，通過「取經」「問路」，為推進法治中國建設貢獻高校力量。據悉，法治中國大調研項目是上海政法學院於2023年起自主創立的高水平社會實踐項目，旨在搭建法治人才培養和科學研究的實踐平臺。今年共有130餘名師生參與調研項目。參加調研的本科生和研究生完成調研報告任務後，可獲得實踐類課程學分。通過實地調研，師生深入了解地方法院、政府部門和協會等的創新做法和典型案例，不僅為學生的職業發展提供了進階的平臺，而且為教師的科研提供了良好的契機。參與調研項目的本科生馬晨表示，儘管在一家集中管轄商事案件的基層法院實習過，但通過在廣州、珠海、深圳三家中級法院與法官們的座談，深切體會到粵港澳大灣區法院的敬業精神、創新擔當、奉獻情懷，「法官們用實踐的案例講述司法實踐，讓我們以後選擇法院作為就業方向更多了一份力量」。研究生湛瑾通過參加律師協會的座談，切身感受到律師在外商投資法落地的「最後一公裡」的作用，將立法轉化為可感知的公共法律服務。尤其是四川、重慶律協設立的「跨境投資一站式工作站」，通過中英雙語編制合規指引，把政策拆解成可供企業實際操作的「流程圖」，更好的為讓外商投資企業提供法律服務。「法律共同體的發展是法治化營商環境建設的重要推動力量，這為我今後的職業選擇具有直接的觸動和影響。」首席專家吳永輝教授表示，《外商投資法》實施五周年以來，在保護促進和服務保障外商投資、優化國際化營商環境等起到了重要作用。實地調研初步顯示，外商投資領域國民待遇基本上能全方位落實，競爭性的地方性承諾和優惠措施對於招徠外商和維穩外資起到 了較為明顯的效應，尤其是一些地市因地制宜制定的「以文招商」「以商引商」「一站式外商督導員」等放管服措施有力保證了國際投資下行中的逆市上揚。當然，作為外商投資領域最重要的基本法，《外商投資法》整體上較為原則和抽象，實施過程中存在部分條款與地方實際操作銜接不夠順暢等，需要進一步細化可操作性規則和落實配套性規則。本次調研活動深入法治實踐最前沿，是一次生動的「行走中的課堂」，也是上海政法學院踐行「立足政法、服務上海、面向全國、放眼世界」辦學理念的生動體現。調研組通過實地調研與探討交流探索法治中國高質量發展密碼，助力服務國家戰略和法治實踐。
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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