荒僻山林變清涼熱土 「山林旅遊熱」點燃浙江夏日經濟
2025-10-27 21:55 9,541次浏览中方積極助力南非提升職業教育水平 「為南非製造業人才培養提供支撐」 「看！『冰墩墩』！」來自南非莫帕尼職業技術學院的青年教師穆卡瓦殊向記者展示她的作品，「雖然還不完美，但它是我用數控工具機實訓課學到的技能設計製作的，是獨一無二的。」近日，穆卡瓦殊和其他十幾名學員在南非英德拉技術測試中心度過了充實的一周。在中國老師的指導下，他們在數控工具機實訓課上完成了從三維建模到工件加工的全流程學習和操作。 穆卡瓦殊製作的「冰墩墩」通體銀白，形象生動，拿在手裡沉甸甸的。她說，作品背後是編程、建模、數據及機械校準、工具機操控等一系列工序。「這樣理論和實踐相結合的課程是我們特別需要的，我要把學到的技能帶給我的學生們。」穆卡瓦殊表示。 穆卡瓦殊參加的南非職業技術學院教師數控加工技能培訓項目於2024年3月啟動，由南非高等教育與培訓部聯合南非中國文化和國際教育交流中心、杭州科技職業技術學院、浙江工貿職業技術學院共同實施，吸引了南非多地10所院校的上百名教師參與。項目通過引進中國數控工具機、選派中國職教老師赴南非現場教學等方式，助力南非提升職業教育教學水平。 35歲的曼乎伯來自南非新堡市馬朱巴職業技術學院，在數控工具機實訓大廳，他和幾名學員跟著中國老師完成了數控工具機檢查。「我們每隔一周就會來這裡學習，共學習9周。」曼乎伯對記者說，「中國老師的教學方案很棒，用生動的語言講授數控技術知識。課程設置也很豐富，包括理論講解和實際操作，每次結課前還會組織學員們一起討論，我們的實操水平提升得很快。」 南非高等教育與培訓部工業與製造業培訓署署長莫克戈特桑表示，數控工具機技術是國家工業化發展的基礎，中國在這一領域擁有豐富的經驗和先進的技術。「相信在中方相關院校及機構的幫助下，南非職業院校教師的數控技能將得到顯著提高，他們將為南非製造業人才培養提供支撐。」莫克戈特桑說。 南非政府高度重視職業教育，提出到2030年職業技術類學院在校人數達到250萬的目標。中方與南非在多平臺、多領域積極展開職業教育合作。來自杭州科技職業技術學院的李嘉寧已連續兩年赴南非擔任數控工具機培訓項目主講教師。他表示，學員們學習熱情很高，學習能力較強。在南非中國文化和國際教育交流中心主任陸志雷看來，中南職業教育合作已成為兩國務實合作的一大亮點。 數字經濟、綠色能源是南非未來發展的重點方向，相關領域的人才培養也成為中南職教合作的重要內容。近5年來，中企與南非多所院校聯合開展大數據、電子商務、人工智慧及雲計算等專業人才培養，培訓規模超過1500人次。依託中企在南非承建及運維的風電、光伏等基建項目，中南建立職教領域校企合作機制，不少中企提前「預訂」南非職業院校的學生，通過項目實習及派遣赴華進修等形式持續培養南非技術人才。 南非高等教育與培訓部副總司長薩姆爾·尊古曾赴中國多地考察，他表示，中國職業教育的發展成就令人讚嘆，南非與中國的職業教育合作擁有廣闊前景。 (本報約翰尼斯堡電) 人民日報 本報記者 鄒 松
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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