學者呼籲系統性深耕河姆渡文化研究 探尋地域文明新脈絡
2026-02-06 08:37 2,872次浏览本報訊(記者解麗)昨日，北京青年報記者從北京市人社局獲悉，北京著力打造「北京家政」技能品牌，正式發布「北京家政」專項職業能力考核標準、正式發布並推出首批開發的「北京家政」專項職業能力考核培訓教材等，同時揭曉了「北京家政」技能品牌標識。據悉，目前，「北京家政」技能品牌已吸引47家培訓及評價考核機構入駐，通過七大專項職業能力模塊考核的219位家政服務從業人員獲得首批專項職業能力證書。 據了解，北京正式發布並推出首批開發的「北京家政」專項職業能力考核培訓教材，一套共8本書，涵蓋母嬰照護、嬰幼兒照護、老年人照護、病人照護、家庭餐製作、家電清洗、家庭清潔等七大專項職業能力模塊和通用能力板塊。而「北京家政」專項職業能力考核標準的發布，標誌著家政服務細分領域專項職業能力考核標準在北京落地實施，推動實現「持證上崗」「掃碼亮證」，助力家政服務從業人員規範化、職業化發展。 據介紹，目前，北京已組織首批300餘名家政服務從業人員參加專項職業能力考核，219人取得專項職業能力證書。北京市人社局相關負責人表示，「北京家政」技能品牌建設將以實施「技能照亮前程」項目化培訓行動為牽引，以布局建設「產教評」技能生態鏈為載體，以官網上線的技能品牌信息服務專區為平臺，通過統一教材、統一標準、統一認證、統一監管「四統一」，提供家政服務從業人員「培訓-評價-就業-提升」全鏈條服務。2025年重點培育家政服務人員1萬人次以上。有意向從事家政工作的人員，可以登錄北京市人社局官方網站，在「熱點服務—北京家政技能品牌」專區查詢培訓、評價、崗位、證書等相關信息。 下一步，北京市人社局計劃到2027年開發10個以上「北京家政」專項職業能力考核項目，培訓評價「北京家政」3萬人次以上，培育一批立得住、傳得開、叫得響的「北京家政」培訓、考核機構。
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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