「百名日本大學生看中國」河南站啟動
2025-11-10 01:52 1,624次浏览清晨六點，天剛麻麻亮。陳子泓呼哧帶喘地繞著街道跑完了第三圈，抹了把臉、喘勻了氣兒，又練起了核心力量。「第一次上高原，先得把身體練得棒棒的！」這個剛從哈爾濱理工大學畢業的小夥興奮地對記者說。再過幾天，他就要離開老家福建沙縣，去華電西藏能源公司入職了。從溫暖溼潤的東南沿海，一頭扎進高寒缺氧的雪域高原，這3000多公裡路，成了父母心裡沉甸甸的大石頭。母親有些憂心：「那地方，高！好些人去都吃不消，你這身子骨能扛住？」父親忍不住問：「大城市機會多、條件好，穩穩噹噹，為啥不去呢？」他們知道，兒子手裡還攥著好幾份錄用通知：海南、深圳……每一個，環境都比西藏強。可這孩子偏偏要迎難而上。這份「死心眼兒」，讓父母又急又心疼。陳子泓心裡那團火卻燒得正旺。求學的日子裡，老師講過的北大荒開發建設者的奮鬥故事深深烙印在心裡，那股「敢教日月換新天」的勁頭，讓他打心眼兒裡敬佩。他學的是電氣工程，知道能源對國家有多重要。上課時，老師總會講到西藏：水能全國第一，太陽能全球第二，清潔能源儲量豐富，可就是開發難、送出來也難。「要是能把西藏變成咱的『新能源大倉庫』，那該多給力！」這個想法，像顆種子在他心裡生了根。他把華電在西藏的項目資料鋪開，指著水電站、光伏板布局圖，向父母如數家珍地講起了上高原的理由。「在這兒建電站，能為西藏乃至全國提供大量電能，還能輸送清潔能源。我這幾年學的本事，都能派上用場。」他還掰著指頭細數公司的保障，「生活物資供應充足，高原醫療點有經驗豐富的醫生，工作上有老師傅帶我們，從跑現場到鑽技術，手把手地教。」聽到這裡，父母心裡那塊石頭終於落了地……眼瞅著出發的日子近了，陳子泓的準備越發紮實。書桌上，電力系統自動化、高電壓技術等核心知識的書籍被翻得起了毛邊，新能源併網技術難題的筆記寫滿了一本。他還仔細查詢西藏氣候、地理資料，研究高寒、強紫外線對設備的影響，力求儘快適應崗位要求。入職後有啥打算？陳子泓說得實在：「希望能儘快參與一個大型光伏電站或水電項目的建設，親眼看著它從無到有，點亮雪域高原上的萬家燈火，甚至照亮千裡之外……」《光明日報》（2025年08月12日 01版）
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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