安徽省宣城市委常委、宣傳部部長郭金友接受審查調查
2026-03-03 05:08 8,189次浏览進入畢業季以來，記者發現，江蘇理工學院的人工智慧、合成生物、生物信息、智能計算、數字設計等新工科領域應屆畢業生，在人才市場上頗為搶手，成為「香餑餑」。這一現象的背後，是江蘇理工學院以融合創新破解應用型人才培養難題。近年來，該校探索出一套「融合配方」——深度推進產教融合、科教融匯、學科融通(以下簡稱「產教科三融」)。 「我們錨準基礎學科、新興學科、交叉學科『三類學科』協同發力，通過產教科深度融合賦能，積極探索一流應用型高校新興交叉學科建設路徑，人才供給側結構性改革成效初顯。」江蘇理工學院校長戴國洪介紹。該校以科研反哺教學，推動創新創業教育全覆蓋，並將成果注入課堂。特別是主動對接江蘇省「1650」產業體系，圍繞人工智慧、合成生物等戰略性新興產業需求，加速布局新專業、搭建育人與科創平臺。 面對產業新賽道對應用型人才的迫切需求，如何精準銜接？「近年來，我們堅持教育、科技、人才『三位一體』，推動深度轉型，構建校、政、行、企『四方聯動』新格局。」該校學科辦副主任朱福先介紹，其核心在於推進學科專業建設與行業發展、企業需求的「深度綁定」，促進育人要素跨界流動與資源共享，催生協同育人創新模式。 為服務地方「主戰場」江蘇常州，江蘇理工學院聯合相關龍頭企業共同建設了2個省級重點產業學院和1個省級產教融合基地，建成包括國家級技術轉移示範機構、省級工程(技術研究)中心在內的25個省級以上科研平臺。迄今，該校已獲教育部產學合作協同育人項目42項；236項學生創新創業項目獲江蘇省計劃立項。 「產教科三融」滋養人才茁壯成長。學生累計獲國家級、省級競賽獎超3200項，全國高校競賽榜單排名躍升至第208位。畢業生就業率穩定在95%以上，其中55%的畢業生紮根長三角先進位造業一線。 「產教科三融」的路徑仍在延伸。日前，該校化學化工學院黨委與常州市新能源汽車及汽車核心零部件產業鏈黨建聯盟15家企業籤約，力推產教科融合走深走實，以高質量黨建引領人才高質量培養。 「面向未來，學校將持續深化『塑造多元辦學、產教科融合新形態』的創新實踐，」該校黨委書記崔景貴表示，「我們將更加注重鍛造應用型人才的核心素養與關鍵能力，以高水平應用型項目合作為引擎，推動創新鏈、產業鏈、教育鏈、人才鏈深度耦合，為探索一流應用型高校新興交叉學科建設提供『江理工方案』。」 (本報記者 蘇雁 本報通訊員 王濟偉)
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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