2025數博會熱議話題:「人工智慧+」新時代如何培養數字人才?

2025-11-23 06:45 1,418次浏览

8月9日,「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動採訪團來到天津古文化街。中國經濟網 年巍/攝這個暑期,天津的文旅經濟持續「升溫」。在古文化街,桂發祥十八街麻花、果仁張、泥人張、楊柳青年畫等特色店鋪內,新舊產品琳琅滿目,顧客們穿梭其間選購;在國家海洋博物館,家長帶著孩子在展廳中瀏覽,領略地球、海洋、人類之間相互依存、相互共生的真諦……流動的經濟社會圖景裡,處處洋溢著獨特的「中國風」「文化味」。今年以來,一系列政策陸續出臺。《關於進一步培育新增長點繁榮文化和旅遊消費的若干措施》圍繞六個方面,提出18項具體措施。《提振消費專項行動方案》提出,「擴大文體旅遊消費」。數據顯示,今年上半年,天津共接待國內遊客13483.88萬人次,同比增長3.9%;國內遊客旅遊花費1437.61億元,同比增長12.1%。越是有需求,越是有潛力,越要精心呵護、用心培育。對各地來說,消費者的文旅需求就在那裡,而且還會持續迸發。是追求「一時熱」還是助推「一直熱」?這是發展課題,也是治理命題。只有做到以文塑旅、以旅彰文,讓人們在旅遊過程中感悟中華文化、增強文化自信,才能推動旅遊業實現社會效益和經濟效益有機統一。推動文旅融合發展,堅持守正創新是重要的原則。楊柳青木版年畫是天津市民間傳統美術,正如「玉成號畫莊」第七代傳承人張宏所說,「作為傳承人,守的是技藝與文化的根脈。創新要符合時代的審美,構圖可以去創新。用傳統技藝製作新年畫,這就是守正創新。」為了便於人們更深入直觀地了解楊柳青年畫,張宏在2019年創辦了「玉成號」年畫體驗坊,吸引了不少人前來學習體驗,加入到年畫的傳播和傳承中。此外,隨著大數據、虛擬實境等新技術在文旅領域加速應用,數位化已成為很多文旅項目創新產品、優化體驗的關鍵詞,由「數字+文旅」催生的文旅項目在各地不斷湧現。比如天津博物館,就運用前沿數位技術賦能展陳形式:在展廳內,形式多樣的互動體驗讓文物「活」起來,傳世珍寶可以「指尖把玩」,「拉洋片」窺見老城津韻。從實踐來看,當歷史文化變得「可觀、可感、可玩」,就會吸引眾多年輕人,讓他們在不知不覺間與城市更加親近。文旅深度融合的背後,是不斷升級的消費需求。人們對旅遊的認識不再只是「看山看水看風景」,而是日益向「觀文品史、體驗生活」的模式轉變。在天津的吉鴻昌舊居,講解員身著民國服飾,以情景劇形式還原吉鴻昌與戰友密謀抗日的場景。通過沉浸式互動劇、多媒體展陳,吉鴻昌舊居突破傳統展館模式,讓歷史「活」在當下。2023年推出的《我是中國人》沉浸式講解劇,至今已接待遊客超過10000人次,成為天津紅色教育的新地標。經濟融入人文、人文浸潤經濟。隨著文旅市場持續創新發展、促進消費擴容提質,「詩與遠方」將繼續為美好生活寫下精彩註腳。(中國經濟網評論員 子房先生)經濟日報-中國經濟網評論理論頻道開放投稿,原創評論、理論文章可發至cepl#ce.cn(#改為@)。詳見經濟日報-中國經濟網評論理論頻道徵稿啟事。

  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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