北京8月13日電(記者 左雨晴) 記者13日獲悉,市場監管總局、國家衛生健康委、國家中醫藥局聯合發布《醫療廣告認定指南》(以下簡稱《指南》)。 市場監管總局廣告監管司市場稽查專員谷保中指出,醫療廣告是群眾獲取就醫信息的重要途徑,也是推介醫療機構和醫療服務的重要方式。隨著「網際網路+醫療」的快速發展,醫療廣告與醫療信息、醫療健康科普在表現形式上愈發接近;部分不法經營者假借「科普」的外衣變相發布醫療廣告,甚至虛構「名院」「名醫」吸引患者就醫等亂象時有發生。 他表示,《指南》在結合醫療廣告活動新特點和監管實踐的基礎上,對「什麼是醫療廣告」進行了回答;再次重申了除依法成立的醫療機構外,任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告;對如何區分「醫療廣告」與「醫療信息公開」「健康科普」提出了更具操作性的監管規則;對部門協同作出針對性的制度安排。 聚焦社會反映集中的無資質「黑醫院」「黑醫生」發布廣告誤導群眾就醫選擇的問題,《指南》對醫療廣告發布主體作出了嚴格的限定,明確規定了除依法設立的醫療機構外,任何單位和個人不得自行或者委託他人發布醫療廣告。 緊盯借醫療信息公示和科普活動變相發布醫療廣告的違法行為,《指南》在明確哪些形式的信息公示和科普活動不構成廣告的同時,也列舉了借醫療信息公示和健康科普變相發布醫療廣告的具體情形。 此外,為推動實現對醫療廣告亂象的標本兼治,《指南》對市場監管部門與衛生健康、中醫藥部門之間的線索移送、情況通報等方面作出了制度性安排。 《指南》的出臺,有助於準確認定和打擊利用醫學科普、健康養生變相發布醫療廣告等違法違規行為,營造更加公平的醫療廣告市場環境和有序的醫療科普社會氛圍,更好維護廣大消費者合法權益、滿足公眾對健康養生知識的需求和就醫需要。 值得一提的是,今年5月,市場監管總局還發布了《醫療廣告監管工作指南》,針對醫療廣告監管執法的原則和具體監管規則作出細化規定,為市場監管部門提供更加明確的執法指引和實操指南。 谷保中表示,兩個指南為醫療機構和網際網路平臺劃定了更為清晰的紅線和底線,在壓實平臺主體責任、精準打擊變相發布醫療廣告行為的同時,有助於防範和制止醫療行業商業營銷宣傳領域的「內卷式」競爭。兩個指南既是維護廣告市場秩序、保障消費者合法權益的應時之舉,也是推動廣告行業、醫療服務行業健康發展的長遠謀劃,通過立規矩、設紅線、清亂象,讓各類「隱形變異」式的醫療廣告宣傳無所遁形,將違法違規機構逐出市場,為守法合規企業撐腰鼓勁,為維護消費者權益保駕護航。(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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