嫦娥六號月球樣品最新研究成果發布
2026-02-21 11:05 7,741次浏览北京8月13日電(記者 袁秀月)生完小孩後誰來帶、怎麼帶，是困擾許多年輕家庭的難題。 近日，四川出臺規定，將給予普惠託育服務機構每人每月200元運營補助。此外，近期廣東、江西、海南等多地給居民發放託育消費券。 對託育服務進行真金白銀補貼，能破解嬰幼兒照護難題嗎？託育服務行業面臨哪些現實挑戰？ 資料圖：山東日照東港區翠湖佳園小區幼兒園，小朋友在玩跨欄遊戲。圖/CNSphoto 俞方平 攝 多地發補貼、託育消費券 根據《四川省普惠託育服務機構認定及補助管理辦法(試行)》，從今年8月30日起，被認定為普惠託育服務機構，招收3歲以下嬰幼兒，按照全日託在託人數和在託月數，給予每人每月200元的運營補助，用於補助機構日常運轉。 無獨有偶，此前多地都曾出臺政策對普惠託育服務機構進行補貼。 如今年6月，山西明確，獨立託育機構按每嬰幼兒每月500元標準發放補貼，幼兒園提供託育服務的按每嬰幼兒每月300元標準發放補貼。北京經開區提出，普惠性民辦幼兒園和普惠性託育機構將按照1000元/生·月的標準獲得生均定額補助。山東日照市東港區則提出，按照每個託班2萬元標準一次性發放開辦補助，每個託位每年710元標準發放運營補貼。 此外，近期，廣東、江西、海南等多地還陸續向居民發放託育消費券，旨在推動託育服務普惠規範發展，提高入託率。 如廣東惠民託育券分為託育體驗券與託育消費券兩大類，消費券根據金額分為500元、1000元、1500元和2000元四個檔次，可直接抵扣託育費用。海南根據月齡段進行補貼，0-12月齡補貼600元/月；13-24月齡補貼300元/月，25月齡及以上補貼200元/月。根據公開報導，海南此次發放託育消費券，共計1500萬元。 能緩解育兒壓力嗎？ 事實上，近年來多地都出臺政策推動託育服務行業發展。今年6月，國家衛健委有關負責人透露，全國1315個縣(市、區)已經出臺了託育機構建設補貼、運營補貼、發放消費券等措施來降低託育服務價格。 前不久，國家衛健委等7部門聯合印發《關於加快推進普惠託育服務體系建設的意見》，提出2025年，實現每千人口擁有3歲以下嬰幼兒託位數4.5個，新增普惠性託位66萬個。2030年，普惠託育服務體系基本建立，家庭託育成本有效降低。 中國人民大學人口與健康學院教授陸傑華對記者表示，各地託育政策密集出臺釋放了一個積極信號，政府正多措並舉，降低託育服務行業運營成本，減輕家庭養育負擔。 在他看來，這些政策一方面有助於帶動社會資本投入託育服務行業；另一方面，也能在一定程度上降低有入託意願家庭的經濟壓力。但能否真正提升入託率，還需要從長遠觀察政策落地的成效。 北京市社會科學院副研究員王鵬也曾指出，政策短期可刺激家庭入託需求，倒逼機構調整服務模式(如增設靈活託育類型)，但長期效果需依賴託位供需匹配、服務質量提升等配套措施，否則入託率提升可能遭遇瓶頸。 專家：要讓託育服務做到「可及、可信任、可支付」 近年來，我國託育服務行業在發展的同時也面臨一些現實挑戰。2024年，《國務院關於推進託育服務工作情況的報告》指出，我國託育服務工作存在「地方重視程度不高，有效供給不足」「運營成本難降，普惠程度不高」「綜合監管不完善，存在安全隱患」等問題。 調查顯示，超過三成的3歲以下嬰幼兒家庭有送託需求，受行業發展階段及服務價格等多種因素影響，目前全國實際入託率僅為7.86%，現有託位缺口較大。 一邊是家長的強烈需求，一邊是託育機構招生難。陸傑華認為，癥結在於供需不平衡：一是時空錯位，部分託位與需求人群居住區域不匹配，「一刻鐘服務圈」覆蓋不足，尤其農村地區普惠託育建設滯後；二是價格錯位，一些普惠託育機構的價格虛高，與家長的心理預期有差距；三是質量錯位，家長對託育機構的安全性、專業性要求高，而一些機構達不到要求。 在他看來，財政允許範圍內的資金支持不可或缺，但要推動普惠託育發展，提升入託率，還需要出臺更精細的政策，讓託育服務做到「可及、可信任、可支付」。他提到，例如社區託育、單位託育、幼兒園託班等多樣化模式就是圍繞不同需求展開的。 「生育支持政策應該多措並舉，育兒補貼是現金支持，託育是服務支持，延長產假是時間支持，性別平等是理念支持，只有協同發力，才能消除家庭的後顧之憂。」陸傑華表示。(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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