重慶即將實施公共運輸敬老卡（碼）全市通用
2025-11-04 07:26 5,534次浏览本報訊 (記者馬學禮 李靜楠)近年來，寧夏回族自治區紮實推進「才聚寧夏1134行動」，組織實施了人才培養、引進、活力、暖心「四大工程」，在吸引人才、留住人才和激勵人才方面出臺了一系列政策，有效推動全區人才工作取得新成效。 據了解，寧夏建立了「全職、柔性、預引進」等多種引才方式，全職引進的優秀博士、碩士或入站博士後，工作滿1年且考核合格後，可直接評審副高級或中級職稱。此外，圍繞自治區重點產業、重點領域、重點學科發展需要，自主引進博士以上高層次人才，不受編制總量和崗位結構比例等限制。同時，加大預引進優秀在讀博士、碩士支持力度，資助標準為每人每年3萬元、2萬元。 在人才培養方面，寧夏相繼出臺青年拔尖人才培養、博士後管理、民企職稱評審、技能人才隊伍建設等人才培養政策措施。同時，圍繞自治區重點產業、重點領域、重大項目、重點學科高質量發展需求，持續實施傑出科技、行業領軍、青年拔尖、青年託舉4級人才培養項目，分別給予相應的專項經費支持。每年遴選培養一批科技創新團隊，在團隊建設、人才培養、科技攻關、實驗室建設等方面提供穩定支持，培養期內給予每個團隊最高200萬元資助。 為持續激發人才活力，寧夏深化「放管服」改革，賦予人員總量管理的高校、公立醫院等用人單位在人員招聘、職稱評審、崗位聘任、績效工資分配等方面更大自主權，出臺《關於進一步激發人才創新創造活力的若干措施》，探索建立以創新能力、質量、實效、貢獻為導向的分類評審標準，開闢特殊人才職稱評審「綠色通道」，貢獻突出的人才可直接評定為高級職稱。近兩年，自治區重點研發項目中40歲以下青年人才擔綱領銜者和骨幹的項目比例均超過50%，科技創新團隊、助企服務科創專員隊伍中青年人才成為主力。 為提高人才評價的質效，寧夏還實行了「跨地交叉」「跨行類比」「良莠同臺」「中期終了雙評」等評價形式，建立人才培育與載體建設全周期跟蹤服務模式，實施動態管理，堅持優勝劣汰。
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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