退款要退17年,公考「不過包退」豈是兒戲

2026-01-28 03:26 4,619次浏览

  無錫8月12日電 (孫權 唐娟)11日下午,國家高新區「火炬(無錫)閱空間」首發活動在江蘇無錫舉行。活動當天,「火炬(無錫)閱空間」、工信學堂授權服務中心揭牌,「工信AI學堂 少年火炬行」首次研學營啟動。 國家高新區「火炬(無錫)閱空間」首發活動現場。張園昀 攝   火炬文化既是科技創新與產業創新深度融合的創新文化,更是不斷向高向新、攀高逐新的高新文化。國家高新區「火炬閱空間」承載著傳播火炬創新文化、講好高新故事、擦亮「火炬」品牌的重要使命。   作為首個國家高新區「火炬閱空間」,「火炬(無錫)閱空間」落地無錫高新區伯瀆河文化中心,後續將依託無錫(國家)軟體園與中信書店的合作,整合3W咖啡等園區資源,通過讀書會、路演會等活動,打造傳播火炬文化、凝聚創新力量的地標性平臺,開展傳播火炬創新歷史、匯聚火炬工業「三創」文化產品、開展青年活動等方面的工作。   據了解,36年砥礪前行,火炬事業在實踐中書寫了波瀾壯闊的發展篇章,178家國家高新區、50萬家高新技術企業、3000萬幹部職工在火炬體系中成長奮進,演繹了一代代感人至深、催人奮進的創新創業故事。   「我們要將『火炬閱空間』打造成為賡續火炬精神、傳播火炬品牌、交流火炬思想的精神陣地,成為所有在高新區工作生活的『火炬人』之家。」首發活動現場,工信部火炬中心相關負責人表示,希望無錫高新區進一步弘揚火炬創新文化,傳播高新區發展歷史精神,助力區內企業講好創新故事,讓更多的青年人才特別是青少年,了解火炬、認同火炬、融入火炬大家庭,厚植火炬情懷。   值得一提的是,由江南大學人工智慧與計算機學院、北京信通傳媒及無錫市文化旅遊發展集團聯合打造的「工信AI學堂 少年火炬行」首次研學營,課程設計遵循「認知啟蒙—技能夯實—AI融合—創意拓展」路徑,將通過「AI猜拳大師」「歷史人物開口」等趣味實驗,讓青少年在互動中理解人工智慧原理。   無錫市文化旅遊發展集團相關負責人稱,研學路線涵蓋「神威·太湖之光」超級計算機等科技地標及黿頭渚、惠山古鎮等文化景點,旨在讓青少年感受「科技紮根文化、創新源於情懷」的深刻內涵。(完)

  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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