「舊書新知」讓書香滿雲間，2025上海書展松江分會場開啟多元融合閱讀新體驗
2026-03-15 05:20 5,397次浏览本報訊 (記者鄒倜然 通訊員王力中)「最近我腸胃不舒服，有了這個健康驛站，真是方便！」近日，浙江省湖州市德清縣阜溪街道板橋社區的新就業形態勞動者小李來到社區健康驛站，在自動售藥機上買了一盒藿香正氣水，拆開包裝，掏出一支藥水喝了起來。 據悉，德清縣總工會在今年初啟動的新(改)建工會驛站過程中，開始引入智能化醫療諮詢、自助購藥、線上問診掛號等服務，並不定期組織醫護行業勞模(工匠)駐點開展健康諮詢和健康講座等服務，受到新就業形態勞動者的歡迎。 「我們在走訪中發現，新就業形態勞動者對快捷方便的就醫有很大需求。他們易受寒受熱，還可能有外傷。去醫院或社區衛生服務站需要排隊，耗費時間。」德清縣總工會有關負責人介紹，縣總已在19家工會驛站引入健康服務，這些健康驛站重點服務園區企業一線職工，特別是在職工面臨重大疾病時，提供就醫流程指導、專家資源推薦等支持服務。此外，健康驛站全年排定特色健康月曆，實現365天「健康不打烊」，包括7月防暑知識講座、8月親子健康日、9月急救培訓等。 記者在德清縣乾元鎮的健康驛站看到，乾淨的休息區內，配備血壓機、自助購藥機，提供健康知識手冊，並提供線上問診服務。這是一個集健康評估、慢病防控、心理諮詢與就醫指導於一體的窗口。前不久，中國人民解放軍聯勤保障部隊第九〇三醫院13個科室的專家送醫到工會驛站，為200餘名職工及家屬提供免費問診、健康諮詢和個性化健康指導，並現場發放藥品400餘份。 據介紹，乾元鎮的健康驛站實行「工會主席輪崗制」，由乾元鎮總工會主席和園區各企業工會主席輪流擔任站長。「最熟悉職工需求的人直接參與管理，才能提供精準服務。」乾元鎮總工會副主席黃益鍾說，根據前期需求調研，健康驛站集成健康評估、就醫綠色通道、心理疏導等6大功能於一體，特別設立重大疾病診療諮詢窗口，可直接連結省級醫療資源，解決職工「掛號難、預約難」等問題。 為實現健康服務的制度化、常態化，健康驛站正引入AI健康檢測設備，建立職工電子健康檔案，不斷完善健康服務內容和形式，還將推出年度主題服務計劃，包括「心理健康月」「家庭健康月」等活動，通過減壓沙龍、親子互動課程等多樣化形式，不斷增強職工的獲得感。 「今年我們還將對接城管、財貿、衛健等產業(系統)工會、縣社會工作部等單位，建立協作機制，整合閒置公共空間，新增服務點位。」德清縣總工會有關負責人表示。
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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