伍裡川 內蒙古自治區包頭市委講師團「人才引進被指因人設崗」一事有了調查處理結果。8月9日晚,「包頭髮布」微信公眾號發布情況通報稱:經查,講師團人才引進中存在因人設崗、監督工作落實不到位、議事決策程序不規範等問題。認定2025年講師團人才引進招考結果無效,依規依紀對講師團主要負責人予以免職處理,並給予黨內嚴重警告、降級處分;同時,對人才引進相關負責人給予誡勉處理。 至此,一樁關乎事業單位招聘的鬧劇落下帷幕。有關部門作出的嚴肅處理令人欣慰,但是此事件暴露出的深刻教訓令人警醒、引人追問。 此前報導指出,2023年12月,內蒙古人才發展集團微信公眾號發布《包頭市委講師團所屬事業單位面向社會公開引進緊缺急需專業人才公告》,計劃引進4人,流程包括報名審查、面試、考察、體檢、公示及聘用。隨後,該公眾號發布面試結果公告,顯示僅有王某丹、郜某興、張某3人進入下一環節。當時,這一招聘因遭舉報而中止,未對通過面試的考生進行後續正式招聘環節。2025年1月,內蒙古人才發展集團再次發布《包頭市委講師團面向社會公開引進高層次和緊缺急需專業人才公告》,計劃引進3人。面試結果及擬進入體檢範圍人員名單顯示,通過者為王某丹、郜某興、張某。 這次招聘,只要求面試,且某崗位年齡要求從起初的38周歲以下放寬至40周歲以下,呈現出年齡槓桿「與時俱進」的詭異特質。這到底是人性化操作,還是為了關照「目標對象」而不惜把原則當成泥巴揉捏? 正常情況下,用人單位都是先有崗位,再為崗位配置人員。因人設崗不按常理出牌,既有疊床架屋之弊,也有衝撞人事制度之憂。在本無增加職數必要的情況下,因人設崗容易造成人浮於事等問題。由於因人設崗和科學管理相違、相抗衡,向來是用人大忌。 不容忽視的是,因人設崗並非個例。2025年2月,中央紀委監察部網站客戶端轉發了中國人壽保險(集團)關於重點整治幹部「帶病辭職」「近親繁殖」等現象的通報,提及因人設崗、因人設事等問題。多年前,天津、陝西等地查處過因人設崗等違規行為。一些省份和城市也三令五申,強調嚴禁選拔錄用因人設崗。 因人設崗現象之所以滋生,一大原因是招聘過程被人情和利益裹挾,以損壞人事紀律、違背公平公正為代價。中國紀檢監察報曾披露公共部門招聘因人設崗亂象:有官員為子女偽造學歷、個別單位招聘的中間環節成了權錢交易的暗道。 很多情況下,因人設崗問題是裙帶招聘的變種。在因人設崗問題的表象之下,很可能存在更嚴重的利益勾連、利益交換等問題。 就此而言,針對因人設崗事件,有關部門不能止於指出因人設崗問題,也不能滿足於只針對因人設崗行為本身的懲治,而應該深度解剖事件的源頭性問題,查找因人設崗背後有無更深內幕、更嚴重問題,從而作出徹底整治。包頭有關部門在通報中表示將以此為鑑、舉一反三,在人才引進工作中,強化全流程監督,堅決防止類似問題發生。這一表態讓公眾感受到了治理亂象的決心。但關鍵在於,如果不能找到因人設崗問題的癥結從而加以系統性治理,就很難對症下藥、剷除問題土壤,這也會為下一次的違規操作留下「機會」和空間。此次事件中的招聘,竟在中止一年多後再次啟動,這已經說明了問題治理的不徹底。 (作者系資深媒體評論員)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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