中國平安：截至上半年平安銀行不良貸款率1.05%，較年初下降0.01個百分點
2026-03-30 04:46 4,493次浏览北京8月4日電 (記者 孫自法)中國科協8月4日向媒體發布信息說，第二十七屆中國科協年會「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」「大模型時代的計算機網絡新技術」專題論壇，近日在北京順利舉辦。 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇會場。中國航空學會 供圖 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇由中國航空學會承辦，其選題源於中國科協遴選發布2025十大工程技術難題之一的「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」，受到航空科技界的廣泛關注。 論壇上，聚焦各類先進飛行平臺的機載系統能量綜合與智能管理議題，航空科技領域專家學者和企業代表展開探討交流。 專題報告階段，多位行業專家學者圍繞先進航空機載系統能量綜合與智能管理的背景需求、關鍵技術突破和未來設想與建議作報告。 圓桌討論環節，行業專家們針對先進航空機載系統能源架構的關鍵環節、熱管理系統與飛行器結構的一體化設計、發動機與發電系統的綜合管理、先進飛行器能量綜合管理等議題展開深入研討，形成協同設計、系統聯合的共識。中國商飛專家還結合圓桌討論內容，就大飛機機載系統能量綜合進行分享交流。 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇圓桌討論環節。中國航空學會 供圖 專家學者代表認為，本次專題論壇為先進航空機載系統能量綜合與智能管理這一研究領域的研究與發展搭建良好交流平臺，該領域的進一步研究既需要技術突破，也需要多環節創新，更需要各專業相互交流。「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」入選2025重大科技問題，為各相關機載系統樹立了共識性目標，有利於行業凝心聚力、開展下一步科技攻關。 「大模型時代的計算機網絡新技術」專題論壇由中國電子學會承辦，與會專家學者們集中探討了大模型在計算機網絡架構、傳輸協議、流量管理、安全策略等方面的前沿研究。 論壇上，專家學者和企業界代表分別作「面向大規模智能計算的網絡技術」「面向國產智能算力核心基礎軟體」「AI驅動下的綠色算力發展機遇與挑戰」「虛實有別同途殊歸」「算力網絡發展趨勢及前景」「中國移動智能體平臺實踐」專題報告。 中國電子學會稱，本次專題論壇還設有學生報告交流環節，為相關研究領域的青年科技人才提供展示學術成果的平臺。(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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