今明兩天四川盆地強降雨連連 成都巴中等地局部有大暴雨伴強對流
2026-03-03 09:26 4,587次浏览8月4日，2025菲數中國國際數學研討會在普陀區海納小鎮數字創新中心開展。市委組織部副部長、市人才工作局局長潘曉崗，普陀區委書記胡廣傑出席活動並致辭。區委常委、組織部部長李紅珍，1994年菲爾茲獎得主埃菲·傑曼諾夫，2010年菲爾茲獎獲得主、芝加哥大學數學系主任吳寶珠，前菲爾茲數學科學院院長、多倫多大學數學教授、加拿大皇家院士庫馬爾·穆爾蒂，西班牙國家數學委員會主席哈維爾·阿拉馬約納，西班牙數學科學研究委員會研究教授、菲數中國菲爾茲獎得主冠名實驗室（Hitchin Ngo Lab）主任奧斯卡·加西亞-普拉達，菲爾茲數學科學研究院可持續發展中心主席路易斯·賽科等出席。潘曉崗代表市人才工作局向遠道而來的全球頂尖數學家和科學精英們表示歡迎與感謝。他指出，上海不僅是全球經濟、金融、貿易、航運、科技創新的重要樞紐，更是一個連通世界，擁抱未來的東方明珠，這裡擁有面向世界、面向未來的事業平臺，磅礴、充沛的經濟社會發展的動力以及時尚、文明、便捷的城市生活。在這片創新的沃土上，我們十分珍惜與全球數學頂尖精英的寶貴情誼，衷心希望各位在這裡能夠深入交流、碰撞思想，在智慧的對話當中啟迪心智，在觀點的交融當中收穫情誼，共同暢想數學連接世界，上海連接未來的美好願景，共同探討求解社會發展的最優方程。胡廣傑表示，本次的研討會，既是全球頂尖數學智慧的一次深度交流與思想碰撞，也是普陀區與數學科學的一次美好邂逅與時代結緣。普陀將持續拓展人才成長的新機遇，發揮沿滬寧產業創新帶的科創、人才、平臺、人文資源等優勢，推動高水平數學人才與高價值科創項目在普陀這片沃土上相互成就。持續構築學術交流的新常態，讓數學成為普陀堅持基礎研究、加強科創策源的鮮明標識。持續打造服務保障的新模式，為有志於深耕基礎研究領域的海內外高端人才，提供全方位、全周期、有溫度、有力度的服務。去年9月，菲數中國正式落戶普陀海納小鎮數字創新中心，與正在西班牙籌建的歐洲中心共同構成菲數兩大中心。依託菲數中國的落地，普陀正著力打造「AI+數學」新高地。本次研討會旨在打造一個連接全球數學家與跨學科專家的高水平交流平臺，聚焦基礎數學研究、數學教育改革及數學在產業應用中的前沿進展與合作機遇。現場，哈維爾·阿拉馬約納代表西班牙數學科學研究委員會介紹了在華業務展望。博士後是科技人才培養成長的重要經歷。今年以來，在市人才工作局、普陀區人才工作局的大力支持下，菲數中國推出了4個博士後科研項目並成功入駐普陀區博士後創新實驗基地，為招引海外優秀博士後打下堅實基礎。活動現場，向菲數中國授予了普陀區博士後創新實踐基地入駐單位銘牌，未來將進一步招引海內外博士後人才，推動數學學科快速發展。在此前舉辦的2025世界人工智慧大會中，由菲數中國與西班牙國家數學科學委員會（ICMAT）聯合發起的兩大國際高水平數學實驗室——費夫曼實驗室（Fefferman Lab）與希欽–吳實驗室（Hitchin–Ngo Lab）正式揭牌。據希欽–吳實驗室主任奧斯卡·加西亞-普拉達介紹，作為幾何與物理方向的前沿研究陣地，實驗室將廣泛聯動海內外學術資源，持續開展數學研究、人才培育，助力普陀進一步增強數學策源能力，落地一批應用項目。會後，與會領導還一同參觀了普陀區城市會客廳，深入了解普陀緊抓沿滬寧產業創新帶建設機遇，在科創布局、產業動能、生態宜居、治理創新等方面的建設成果。
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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