近觀「兩山」丨大漠繪丹青
2025-11-16 23:51 2,957次浏览北京8月11日電(記者 吳濤)在人工智慧與機器人技術快速發展的今天，具身智能正從實驗室走向產業化。在8月8日至12日舉行的2025世界機器人大會期間，相關話題引發專家們廣泛討論。 中國工程院院士倪光南表示，機器人智能一般來說可以分為三大部分：腦、眼、行動系統。這三部分組在一起就變成具身智能系統，能夠全面體現機器人的智慧，發揮它的作用。「我們目前的情況是在腦和眼的方面投入不夠，相對來說是一個短板，需要特別予以加強。」 2025世界機器人大會上展示的人形機器人。記者 吳濤 攝 中關村智友研究院院長王田苗表示，具身智能真正的價值在於能夠學習推理然後模仿人，高效地在生產效率和服務價值上進行匹配。「比如說在服務場景中收拾餐桌，如果人工智慧並非機械化的路徑進行行走，而是要先感知，再進行推理，然後形成空間軌跡進而再操作，將大大提高服務價值。」 上海交通大學教授高峰表示，中醫有一個詞叫「望聞問切」，這四個字其實就是感知，具身智能就是「望聞問切」的感知產生「神聖工巧」的智能應用。還有一個詞叫「看人下菜碟」，這是貶義詞，但如果機器人能「看人下菜碟」，那智商是很高的。 中國科學院外籍院士福田敏男稱，具身智能在日本的發展，跟其它機器人的發展是不一樣的，人們一想到AI就是通過學習、計算、不停地實驗，這是基礎機器人的定義。而具身智能要定義它的智能水平，這才是它的意義，比如說什麼是好的，什麼是不好的，它是能夠自己感知到的，而且這還只是剛剛開始。 技術「狂飆」的同時，安全問題也不容忽視。王田苗表示，「具身智能應該是替代人的危險作業工作或者是複雜的工作，但不應該替代人的生活，這個前提有數據安全問題、智慧財產權問題甚至人身安全問題，我覺得這方面一定要有監管。」 不過具身智能的發展前景是毋庸置疑的，作為機器人的高階形態和具身智能的重要載體，人形機器人在生產製造、倉儲物流、安全防護、家政服務、教育醫療等場景中日益發揮重要作用。 在2025世界機器人大會期間，北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃，並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》專項支持政策。「具身智慧機器人十條」通過揭榜掛帥、重大專項配套等，支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。(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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