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
準備好了迎接工作,工作卻臨時「爽約」了——據封面新聞等媒體報導,今年以來,多地師範類應屆畢業生在籤好「三方協議」後,擬入職的學校以招生不足為由,或不再錄用,或暫緩入職,或調崗。這幾乎是雙輸的局面:師範生錯過了最佳求職期,維權困難;學校則說自己很無奈——招生規模低於預期,不需要那麼多老師。 此前,2024年,有媒體報導,不少企業與已籤好「三方協議」的應屆畢業生解約,且這些公司大部分在行業裡發展勢頭較好,如新能源汽車、通信軟體等。其中,一部分畢業生落戶也受到影響。 所謂「三方協議」,全稱叫《全國普通高等學校畢業生就業協議書》,由畢業生、用人單位、學校三方籤署,明確應屆畢業生戶籍、檔案、保險、公積金等一系列問題。它不同於勞動合同,不受勞動法保護。畢業生拿著它去用人單位入職後,才會籤署勞動合同。 曾經,一些高校畢業生是三方協議的毀約方,一些用人單位通過約定天價違約金來制約大學生毀約。2019年,為了更好保障應屆畢業生的權益,讓他們在選擇有變時不必承受過重的代價,教育部提出建議,違約金不得超過5000元。如今,企業「違約」時,違約金也是5000元。有學生對媒體說,幾千元錢難以彌補他們的損失,雙方很可能產生更多糾紛和爭執。 應屆生的就業保障好不好,是全社會關注的熱點。有專家說,可以將「三方協議」納入勞動法,遇到糾紛時,啟動勞動監察或勞動仲裁機制。也有學校把違約的企業拉入校園招聘的黑名單。 在我看來,只有引導招聘市場良性發展,才能更好地保護雙方的利益。社會既要充分保障應屆生的權益,也要保護企業校園招聘的積極性。如果對企業的處罰過重,企業縮小校園招聘的規模和範圍,將進一步壓縮應屆生的就業空間。 營造一個和諧、友好的就業環境,不只是求職者和企業雙方的事,還需要法律體系能跟得上就業形勢的新變化;政府部門積極有為,及時調和雙方的矛盾;教育系統能為「被違約」的學生提供更多支持。 比如,當企業確實因經營問題,不得不違約時,政府部門可以介入,讓「被違約」的畢業生保有應屆生的身份,不會喪失應屆生原有的權益。對多次、頻繁違約的企業,政府部門則要加強監管。 目前,「三方協議」的違約更多以提起民事訴訟的方式解決。面對越來越多的違約情況,是否可以考慮拓寬申訴渠道,讓被違約的學生反映情況更方便?又是否能夠為被違約者提供法律援助和就業指導,而不是讓他們陷入「自認倒黴」、不得不匆忙「落地」的境地? 如果用人單位確因經營狀況不佳要解約,也應該有更溫情、人性化的方式。比如,違約企業或許可以向同行業的其他企業推薦這些「被違約」的應屆生,讓他們有被看見、被錄用的機會。 據媒體報導,一些民辦學校違約,是因為招生人數「嚴重背離預期」。也許,提前做好人力資源調研與規劃,明確當年用人需求,可以減少這種令人惋惜的錯位。 此外,「契約精神」不是「自覺」發生的,明確企業違約的賠償標準,也應是法治發力的方向。 對於那些即將離開校園卻忽然失去落腳點的年輕人,高校也不妨給予更多支持。比如,有能力的學校可以為「被違約」的畢業生提供宿舍暫住、幫助他們接觸新的工作機會。針對來校開展校園招聘的單位,學校應該開展充分的背景調查工作,並在籤好「三方協議」後,積極跟進畢業生的入職進展。 一篇名為《信用法治視角下企業違反就業三方協議的治理路徑》的論文提供了新解法:高校可以在合法範圍內收集違約企業的信用信息,提交給當地公共信用信息管理機構,經審核後對外發布。 高校作為「三方協議」的一方,披露違約企業的行為具有一定公信力。高校公開披露的信息數據也可以被納入國家信用體系,作為考核企業管理的硬指標。 靠學生「認倒黴」、企業「認罰款」,不是系統性解決就業違約問題的思路。真心想為這些年輕人做點事,能想的辦法還有很多。 魏晞 來源:中國青年報
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