長江產業投資集團有限公司黨委委員謝斌接受審查調查
2025-12-10 20:52 9,581次浏览以前只聽說過幼升小、小升初、初升高銜接班，沒想到考上大學了也要上高中大學銜接班，這樣的「提前起跑」究竟有無必要？(8月11日《南京日報》) 高考結束後的暑假，本應是學子們卸下重擔、調整身心的寶貴時光。然而，近年來「高大銜接班」悄然興起，不少準大學生還未踏入大學校門，就已提前投身高等數學、大學英語等課程的學習。這種所謂的「提前起跑」教育，看似未雨綢繆，實則違背教育規律，不僅無助於真正提升學習能力，反而可能適得其反，純屬畫蛇添足。 從學習規律來看，「高大銜接班」的教學效果堪憂。高中與大學的知識體系、教學方法存在顯著差異，大學教育的核心是培養獨立思考和自主學習能力，而不是讓學生在假期裡繼續被動接受填鴨式教學。脫離了大學課堂的系統鋪墊和學術氛圍，僅憑短期突擊很難真正掌握知識精髓。更值得警惕的是，這種囫圇吞棗的學習可能會讓學生形成錯誤的認知，反而為大學學習埋下隱患。 深究「高大銜接班」盛行的根源，不難發現，其背後是教育焦慮的延續和商業利益的驅動。從幼升小到初升高，銜接班的影子無處不在，這種依靠搶跑提高學習成績的應試焦慮，在高考後自然延伸到「高大銜接」階段。商家正是抓住了家長和學生「怕落後」的心理，將正常的教育過度包裝成「生死攸關的起跑線」，進一步加劇了家長和學生的恐慌心理，從中牟取暴利。 事實上，大學有著完善的新生培養體系，多數高校會通過入學教育、基礎課程分層教學等方式幫助學生平穩過渡，完全無須依賴校外銜接班。家長和學生更應明白，人生本無起跑線，而人生的高度從不只看起跑速度，更在于堅持——培養終身學習的能力和保持對知識的渴望，而非被教育、考研、就業等焦慮裹挾著盲目超前。 教育是一場馬拉松，而非百米衝刺。與其讓準大學生在暑假裡為意義不明的銜接班焦慮奔波，不如讓他們多一些時間廣泛閱讀、培養興趣、鍛鍊身體等，還可以學習一些實用技能，如駕駛、烹飪、社交等能力，這或許比提前學幾章高數更有意義。(江德斌)
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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