上合組織天津峰會丨蔡奇會見埃及總理馬德布利
2026-01-07 18:30 1,369次浏览當前，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
國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營，國產大飛機C919實現商業飛行……中國製造上天入海，不斷取得創新突破，由大向強的步伐堅定有力。 「十四五」時期，我國製造業綜合實力和國際影響力大幅提升。連續15年穩坐全球製造業「頭把交椅」，每年製造業增加值超過30萬億元，200多種主要工業品產量世界第一。全球產業門類最齊全、產業體系最完整，立足已有基礎，中國製造積極向高端化、智能化、綠色化轉型升級，正重塑新優勢、迸發新動能。 規模優勢不斷鞏固 「十四五」期間，我國製造業最突出的表現是規模優勢持續鞏固，全球競爭力不斷增強。 「這背後是完整的產業體系和強大的供應能力。傳統產業通過技術改造煥發新活力，如鋼鐵行業全面推進超低排放改造，輕工領域研發投入強度大幅提升，船舶、電機等行業增加值快速增長，老產業發新芽。」國研新經濟研究院創始院長朱克力說。 「十四五」時期，我國加快實施關鍵核心技術攻關工程，企業自主創新能力顯著提升。賽迪研究院工業經濟研究所所長關兵認為，企業創新主體地位持續強化。2024年我國有效期內的高新技術企業數量達到46.3萬家，是2020年的1.7倍。我國已有超570家工業企業入圍全球研發投入2500強，佔比近四分之一，科技領軍企業在產業科技創新中的作用更加凸顯。 科技成果轉化能力明顯提高。2024年我國專利合作協定(PCT)專利申請量全球第一；全球申請量前十大企業中有4家中國製造業企業。5G通信設備、「復興號」動車組、光伏發電裝備、大飛機、大型LNG船等一大批處於世界領先水平的重大標誌性成果不斷湧現。 創新方面亮點頻出，成為驅動製造業升級的核心力量。2024年集成電路年產量比「十三五」末增長72.6%，增加約1900億塊，越來越多產品裝上了「中國芯」；高鐵、船舶與海洋工程等裝備取得新突破，人工智慧(AI)、量子科技等領域創造了多個全球「首次」和「第一」。 產業結構持續優化 「製造業數位化轉型是推動新型工業化的關鍵引擎。」浪潮智能生產董事長張金龍認為，數字經濟時代，傳統產業加「數」前行，需要依託人工智慧、大模型等數位技術，充分發揮數位化服務商既懂行業又懂數位化的優勢，培育發展新質生產力。 逐浪AI大潮，浪潮智能生產研發智產大模型，深耕礦山、石化、裝備等行業領域，為生產製造環節提供智能化場景解決方案，打造智能工廠、智能車間和智慧礦山。例如，在礦山行業，浪潮智能生產為礦山裝上「AI大腦」，賦能晉普山煤業打造煤礦智能綜合管控平臺、AI視頻分析平臺、災害綜合防治系統、智礦數字人系統等，實現安全與效率雙提升。 「十四五」期間，我國產業結構加速優化，高端製造佔比穩步提高。高端化邁出新步伐，高技術製造業增加值佔規上工業比重持續提升，在航空航天、軌道交通、智能電車等領域形成了一批高端品牌；智能化全面滲透，重點工業企業數位化研發設計工具普及率大幅提高，工業網際網路平臺應用深入，智能製造示範工廠不斷湧現；綠色化轉型成效顯著，清潔能源發電行業銷售收入快速增長，生態保護類行業實現快速發展，工業單位增加值能耗持續下降。 關兵介紹，從高端化看，裝備製造業和高技術製造業佔規模以上工業增加值比重分別由2020年的33.7%、15.1%提升到2024年的34.6%、16.3%，產業結構持續優化。從智能化看，工業機器人密度由2020年每萬人246臺提升至2023年每萬人470臺，在全球排名中從第九提升至第三。目前世界經濟論壇公布的全球189家「燈塔工廠」中，我國佔79家，居全球首位。從綠色化看，截至2024年，國家級綠色工廠達到6430家，實現產值佔製造業總產值比重約20%。2024年我國新能源汽車銷量達到1286.6萬輛，是2020年的9.4倍。 新質生產力加快培育 「十四五」期間，我國製造業成為新質生產力培育的主陣地，在多個維度實現突破。高技術產業銷售收入快速增長，數字經濟核心產業蓬勃發展，新技術、新產業、新業態層出不窮。新興產業成為經濟增長新引擎，新能源汽車、鋰電池、光伏產品為代表的「新三樣」出口突破萬億元大關，低空經濟、生物醫藥、高端裝備等領域技術水平和市場競爭力顯著提升。 未來產業布局全面展開，在人工智慧、量子信息、生物技術等領域取得一批前沿成果。創新生態持續優化，企業創新活力充分激發，開源社區、創新平臺等新型研發組織快速發展。新質生產力不僅推動產業升級，也為經濟增長注入新動能，成為提升我國製造業國際競爭力的關鍵力量。 「距離製造強國，我國在研發創新和企業競爭力方面仍存在較大差距。」關兵分析，從上市公司數據看，2024年美國製造業上市企業的研發費用合計為2.6萬億元，我國為1.3萬億元，僅是美國的50%；美國製造業上市企業達6.2%，我國為3.6%，僅是美國的58%；美國製造業上市公司淨利潤率為7.86%，我國為4.57%，僅是美國的58%。產業創新和企業競爭力是衡量製造強國的重要指標，「十五五」期間，我國需要在研發創新、企業競爭力方面久久為功，夯實製造業發展根基。 朱克力認為，邁向製造強國，我國製造業仍需在幾個關鍵領域持續發力。核心技術自主可控能力需進一步提升，在高端晶片、工業軟體、關鍵材料等領域還存在短板，必須加大研發投入，突破「卡脖子」技術。產業基礎能力需要夯實，要強化質量品牌建設，提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。創新生態體系有待完善，要進一步優化產學研用協同創新機制，激發企業創新活力。綠色低碳轉型還需深化，要推動製造業全鏈條綠色化改造，發展循環經濟，提升資源利用效率。 「要抓住數位化、網絡化、智能化發展機遇，加快製造業數位化轉型，培育新模式新業態。通過持續的技術創新、制度創新和模式創新，我國製造業必將實現由大到強的歷史性跨越。」朱克力說。(經濟日報記者 黃 鑫)
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