2025年內蒙古畜牧獸醫博覽會開幕

2026-01-10 21:24 7,874次浏览

  為攜手共建更加美好的世界貢獻中國方案(國際論壇·以史為鑑 共護和平)   中國人民抗日戰爭是世界反法西斯戰爭的重要組成部分。中國人民經過14年不屈不撓的浴血奮戰,在世界反法西斯戰爭的東方主戰場打敗了窮兇極惡的日本軍國主義侵略者,取得了中國人民抗日戰爭的偉大勝利。這個偉大勝利,是中國人民的勝利,也是世界人民的勝利。中國抗戰為世界反法西斯戰爭的勝利作出了巨大貢獻。   在抗日戰爭中,中國共產黨團結廣大中國人民,組織並領導武裝反抗,在人民群眾中建立起廣泛聯繫,贏得了人民群眾的信任與支持。中國共產黨展現出了卓越的領導能力和遠見卓識。   美國和中國在二戰期間的合作表明,兩國為共同事業擱置分歧,就能創造巨大成就。從與中國軍隊並肩作戰的美國「飛虎隊」飛行員,到二戰中更廣泛的美中協作,那段合作共贏的歷史在當下具有深刻啟示意義。作為具有全球影響力的兩個大國,美中共同面臨著複雜的全球性挑戰,這迫切需要兩國加強合作,攜手實現共同繁榮,而非陷入兩敗俱傷的對抗。   追求和平與正義,才是有利於人類發展的選擇。第二次世界大戰的歷史深刻昭示:當世界各國人民為捍衛和平與正義凝聚起磅礴力量,便能戰勝人類面臨的嚴峻威脅。在當下複雜多變的國際形勢下,這些啟示的重要性愈發凸顯。經濟發展失衡、氣候變化加劇、人工智慧治理亟待加強等全球性挑戰,無不呼喚著密切的國際合作。   多年來,我一直關注中國發展。中國發展堅持以人民為中心,取得舉世矚目的成就,數億人擺脫貧困,建成諸多世界級的基礎設施,經濟和科技發展的速度、規模堪稱人類歷史上前所未有。堅持走和平發展道路,是中國式現代化的鮮明特徵。中國積極弘揚和平共處五項原則,倡導構建人類命運共同體,這些理念與實踐為維護世界穩定、推動共同進步作出重要貢獻。中國倡導並踐行互利共贏的合作理念,主張推動建設相互尊重、公平正義、合作共贏的新型國際關係,反對零和博弈、贏者通吃。在21世紀的今天,零和博弈的陳舊思維只會導致共輸。   中國以實際行動表明,一個國家完全可以在擺脫零和博弈、贏者通吃的情況下實現經濟社會發展。當今世界,發展的目標必須聚焦於創造共同繁榮與持久和平。植根於自身歷史文化、價值觀的中國發展理念與實踐,為攜手共建更加美好的世界貢獻了智慧與方案。   (作者為美中合作基金會執行主席)   人民日報客戶端 約翰·米勒—懷特

  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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