海南三亞多部門聯合防颱風「劍魚」
2025-12-09 03:41 6,278次浏览伍裡川 內蒙古自治區包頭市委講師團「人才引進被指因人設崗」一事有了調查處理結果。8月9日晚，「包頭髮布」微信公眾號發布情況通報稱：經查，講師團人才引進中存在因人設崗、監督工作落實不到位、議事決策程序不規範等問題。認定2025年講師團人才引進招考結果無效，依規依紀對講師團主要負責人予以免職處理，並給予黨內嚴重警告、降級處分；同時，對人才引進相關負責人給予誡勉處理。 至此，一樁關乎事業單位招聘的鬧劇落下帷幕。有關部門作出的嚴肅處理令人欣慰，但是此事件暴露出的深刻教訓令人警醒、引人追問。 此前報導指出，2023年12月，內蒙古人才發展集團微信公眾號發布《包頭市委講師團所屬事業單位面向社會公開引進緊缺急需專業人才公告》，計劃引進4人，流程包括報名審查、面試、考察、體檢、公示及聘用。隨後，該公眾號發布面試結果公告，顯示僅有王某丹、郜某興、張某3人進入下一環節。當時，這一招聘因遭舉報而中止，未對通過面試的考生進行後續正式招聘環節。2025年1月，內蒙古人才發展集團再次發布《包頭市委講師團面向社會公開引進高層次和緊缺急需專業人才公告》，計劃引進3人。面試結果及擬進入體檢範圍人員名單顯示，通過者為王某丹、郜某興、張某。 這次招聘，只要求面試，且某崗位年齡要求從起初的38周歲以下放寬至40周歲以下，呈現出年齡槓桿「與時俱進」的詭異特質。這到底是人性化操作，還是為了關照「目標對象」而不惜把原則當成泥巴揉捏？ 正常情況下，用人單位都是先有崗位，再為崗位配置人員。因人設崗不按常理出牌，既有疊床架屋之弊，也有衝撞人事制度之憂。在本無增加職數必要的情況下，因人設崗容易造成人浮於事等問題。由於因人設崗和科學管理相違、相抗衡，向來是用人大忌。 不容忽視的是，因人設崗並非個例。2025年2月，中央紀委監察部網站客戶端轉發了中國人壽保險(集團)關於重點整治幹部「帶病辭職」「近親繁殖」等現象的通報，提及因人設崗、因人設事等問題。多年前，天津、陝西等地查處過因人設崗等違規行為。一些省份和城市也三令五申，強調嚴禁選拔錄用因人設崗。 因人設崗現象之所以滋生，一大原因是招聘過程被人情和利益裹挾，以損壞人事紀律、違背公平公正為代價。中國紀檢監察報曾披露公共部門招聘因人設崗亂象：有官員為子女偽造學歷、個別單位招聘的中間環節成了權錢交易的暗道。 很多情況下，因人設崗問題是裙帶招聘的變種。在因人設崗問題的表象之下，很可能存在更嚴重的利益勾連、利益交換等問題。 就此而言，針對因人設崗事件，有關部門不能止於指出因人設崗問題，也不能滿足於只針對因人設崗行為本身的懲治，而應該深度解剖事件的源頭性問題，查找因人設崗背後有無更深內幕、更嚴重問題，從而作出徹底整治。包頭有關部門在通報中表示將以此為鑑、舉一反三，在人才引進工作中，強化全流程監督，堅決防止類似問題發生。這一表態讓公眾感受到了治理亂象的決心。但關鍵在於，如果不能找到因人設崗問題的癥結從而加以系統性治理，就很難對症下藥、剷除問題土壤，這也會為下一次的違規操作留下「機會」和空間。此次事件中的招聘，竟在中止一年多後再次啟動，這已經說明了問題治理的不徹底。 (作者系資深媒體評論員)
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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