加力提升宏觀政策實施效能
2026-02-20 02:28 2,691次浏览西藏自治區成立60年來，人民生活極大改善，從「缺醫少藥」到「病有所醫」，從「有學上」到「上好學」，社會事業不斷取得新的進展，各族群眾的獲得感成色更足、幸福感更可持續。不久前，在西藏自治區人民醫院，8歲的扎西姆和10歲的吉措姆成功接受了先心病手術。吉措姆的哥哥 貢覺平措：這次手術很成功，我內心也很開心激動，感謝醫生。西藏先心病患病率遠高於平原地區，過去患者需要遠赴內地治療。如今，在 「組團式」 援藏幫扶下，當地已構建起 「篩查 - 診斷 - 治療 - 隨訪」 全鏈條服務。援藏不僅帶來技術與設備，更培養出帶不走的高原醫療隊。這次為小姐妹做手術的團隊成員之一就是藏族醫生單增卓嘎。西藏自治區人民醫院心血管內科 主治醫師 單增卓嘎：剛開始學的時候會特別緊張，老師們也是非常耐心，手把手的教學模式，後期也是有標準化的操作流程以及考核，讓我們團隊快速成長。黨的十八大以來，國家持續加大投入，建立並完善覆蓋西藏城鄉的公共醫療衛生服務體系，推行緊密型縣域醫共體建設，縱橫織密西藏健康保障網。今日之西藏，400多種大病不出自治區、2400多種中病不出地市、常見的小病不出鄉鎮（街道）就能得到有效救治。先心病、大骨節病、包蟲病、碘缺乏病等曾經嚴重危害西藏人民健康的疾病都得到了歷史性消除和防治。今日之西藏，農牧民健康體檢全覆蓋，遠程醫療服務鄉鎮以上公立醫院全覆蓋。教育是民生之基。在西藏，學校是一道最亮麗的風景。地處藏北腹地的那曲市聶榮縣，平均海拔4700米，如今擁有13所義務教育學校、3所幼兒園，科技館等設施一應俱全。那曲市聶榮縣第二小學三年級老師 聶姆措：變化特別大，以前鄉鎮裡面都是帳篷學校，黑板就是這麼小的一個木板，冬天帳篷裡面的話，手腳都是凍著的。現在這個教學全部是電子形式，條件特別好。西藏自治區成立60年來，教育經費投入從1965年的348.5萬元增長至2024年的400億元左右。從2012年開始，西藏在全國率先建立從學前到高中的15年公費教育體系。如今的西藏，已建成涵蓋學前教育、基礎教育、職業教育、高等教育等完整的現代教育體系。從文盲率高達95%以上，到如今的新增勞動力平均受教育年限達13.1年，西藏教育實現了「歷史性跨越」。（總臺央視記者 白央 梁錚錚 潘虹旭 牟媞媞 陳嘉昆）
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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