第一視角探訪閱兵集訓點 這些亮點值得關注
2026-01-20 11:52 3,631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
西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉，該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作，在軟體機器人領域取得了新進展，成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人，有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。 據介紹，電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料，廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展，機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能，難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此，開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成，是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖 在本研究中，團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯，有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題，同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比，新型材料的發熱量降低超過50%，使用壽命延長15倍以上，輸出力提升1.75倍，電吸附力提升2.15倍，在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力，遠優於傳統靜電吸附結構。此外，研究還提出多種電壓控制策略，可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。 在此基礎上，研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊，響應靈敏，在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動，顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構，機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘，在狹小空間內完成自主重構，具備優異的群體協作能力。 在極寒環境測試中，機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路，也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)
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