智利輸華植物產品檢疫證書無紙化改革在天津落地
2025-11-23 00:42 4,126次浏览8月6日，天體化學與地球化學家、中國月球探測工程首任首席科學家、中國科學院院士、國際宇航科學院院士、發展中國家科學院院士歐陽自遠在抖音開設科普帳號@歐陽自遠爺爺講深空探測，希望通過短視頻科普深空探測知識、分享科研生涯小故事，增進大眾對科學原理的認識，激發青少年探索科學的熱情。 歐陽自遠抖音主頁 為更好推進少年兒童科普工作，中國兒童中心聯合抖音、《科學追光者》推出「給青少年的科學家課堂」，持續邀請重磅科學家，針對青少年關心的科學問題，在短視頻平臺開展專業科普分享。相關內容已聚合至「院士答青少年問」專題頁，目前，該話題播放量已超2億次。歐陽自遠院士的入駐是該系列課堂的延續。 歐陽自遠院士長期從事地球化學、天體化學、比較行星學等研究，作為中國月球探測工程的首席科學家，從戰略高度為中國探月工程制定了科學目標，因而也被譽為「嫦娥之父」。入駐抖音當天，@歐陽自遠爺爺講深空探測連發4條視頻，分享了自己和月球探測結緣的故事以及做短視頻科普的初心。 1952年，歐陽自遠響應國家號召，考入北京地質學院礦產勘探系，立志學地質，開發礦業，使民富國強，後考研至中國科學院地質研究所深造。1957年，蘇聯發射了第一顆人造地球衛星，宣布人類空間時代的到來，這帶給了歐陽自遠極大震撼和啟發。中國的太空時代何時到來，如何準備？於是他開始認真考察、研究構成太陽系各類天體的原始物料——隕石與行星際塵埃、月球的起源與演化歷史，為中國探月工程做準備。自此，從嫦娥工程的方案制定到執行，他深耕月球探測近50年。 做科研同時，歐陽自遠院士還熱心公益科普。這位被大家親切地稱為「銀髮知播」的科學家，希望讓更多人熱愛科學、了解科學，延續中華民族的飛天夢想。粗略統計，至少已有10萬人聽過他關於探月工程的演講，涵蓋各個年齡段。 近年來，短視頻的發展突破了傳統科普講座受場地、時間的限制以及對讀者知識儲備要求的局限，讓科學知識得以觸達更廣泛的人群，原本晦澀的知識正變得通俗易懂。越來越多的專家、科研學者也選擇通過短視頻進行科普。正如歐陽自遠所說：「短視頻是一種科學補習的好方法，一種很好的科普方式，有助於全民科學素質的提升，應該把它應用到更多成果的普及中，讓更多人受益。」 深空探測涉及太陽系的起源與演化、天體化學與天體物理、航天技術等較為複雜的知識，對普通人而言，這些應用雖看似遙遠，卻在潛移默化中影響著生活。深空探測的每一步突破都在拓寬人類的生存邊界和發展空間。歐陽自遠院士表示，希望通過短視頻科普培養孩子們熱愛科學、探索科學、攻堅克難的精神以及一以貫之的毅力。 據悉，自2018年起，已有10餘位重磅科學家入駐抖音開設科普帳號。截至目前，@劉嘉麒爺爺講地質、@童慶禧爺爺講遙感、@朱敏老師講古生物等帳號累計吸引近600萬用戶關注，知識視頻播放量達3.42億次。科學家開始成為抖音上新晉的科普「網紅」。 未來，歐陽自遠院士將持續通過抖音分享深空探測，也就是太陽系探測的科學與技術相關知識，讓更多人了解中國深空探測的成就，激發新一代青少年探索科學的熱情。
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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