浙江杭州全面推進中小學人工智慧教育
2026-03-06 22:07 6,425次浏览香港8月13日電 (戴小橦 蔡博燊)中山大學香港高等研究院學術委員會委員聘任暨聯合實驗室揭牌儀式12日在港舉行，未來將通過與世界知名高校教授建立聯合實驗室的方式，開展「加盟+合作」的柔性引才工作。 8月12日，中國抗體與中山大學香港高等研究院在港宣布籤訂全面戰略合作協議。圖為中山大學香港高等研究院院長徐安龍(左)與中國抗體製藥有限公司主席、執行董事兼執行長梁瑞安(右)合影。(主辦方供圖) 當日，中國抗體製藥有限公司(簡稱「中國抗體」)與中山大學香港高等研究院有限公司(簡稱「中山大學香港高等研究院」)宣布籤訂全面戰略合作協議(簡稱「合作協議」)。雙方將整合科研與產業資源，攜手推進生物醫藥創新研發與臨床轉化，為全球患者帶來更高效的治療方案。 根據合作協議，合作內容涵蓋聯合科研、設施資源共享、全鏈條技術支持、藥物研發以及培訓與知識交流5個領域，雙方將推動培訓計劃及人員交流，提升針對衰竭性疾病治療的專業研發能力。 中國抗體製藥有限公司主席、執行董事兼執行長梁瑞安表示，此次合作構建了一個互利共贏框架，集團能夠共享中山大學香港高等研究院完善的實驗室設施與寶貴的數據資源，推動創新藥物研發。同時進一步強化在靶點驗證、臨床前研究及全球監管申報方面的能力，有望更快推動創新療法從「實驗室」走向「患者」，填補未滿足的臨床需求。 中山大學香港高等研究院院長徐安龍表示，中山大學香港高等研究院始終以解決全球醫療難題為己任，此次合作是科研資源與產業力量的精準對接。中山大學香港高等研究院的動物模型構建能力、法規專家與聯合實驗室設施，將與中國抗體在抗體藥物研發領域的實戰經驗形成強大協同效益，加速突破衰竭性疾病治療的瓶頸。 中山大學香港高等研究院於去年10月成立，集教學、科研、科技成果轉化為一體，重點發展生物醫學、應用數學和人文社科交叉三個領域。(完)
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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