上合組織天津峰會｜專訪：上合組織為維護地區和平、促進世界發展提供務實典範——訪柬埔寨皇家科學院國際關係研究所所長金平
2025-10-23 03:13 5,826次浏览在近日舉行的民進北京市委會慶祝成立75周年會慶現場，舞檯燈光照亮情景劇《守護那盞燈》中伏案疾書的「方明」時，臺下的方蓬蓬凝望良久——記憶深處外祖父專注工作的身影，跨越時空再次清晰。 這部榮獲北京民進「青年會員講會史故事大賽」一等獎的劇目，濃縮再現了民進先賢推動《教師法》誕生的過程，也讓17年前病逝的民進會員、優秀的教育工作者方明的形象更加豐滿。 會慶現場，情景劇《守護那盞燈》再現新中國第一部教師法制定歷程。主辦方供圖。 舞臺上，燈光聚焦寫滿法律條款的黑板和堆滿教師來信的書桌。「方明」在黑板前拆閱信件，黑板上則寫滿那個年代教育工作者的困境。這一幕將觀眾帶回上世紀八十年代。 1986年3月全國政協會議上，民進組的多位全國政協委員聯名提出儘早制定《教師法》案。從那時起，全國教育工會、民進中央和中國陶行知研究會等成立了《教師法》聯合起草小組，時年69歲、時任民進中央常委的方明作為組長帶頭深入一線，了解一線教師真實境況。 「劇中呈現的調研細節，如『教師被打』『工資被扣』，更讓我深刻體會到《教師法》誕生的重要與不易。」民進北京市委會青年工作委員會副主任、民進北京協和醫院支部主委、方明飾演者陳昂坦言，這次參演經歷讓他對這段歷史有了清晰而深刻的認識。 9名參演者均來自民進北京市、區兩級青年工作委員會，平均年齡35歲且多為首次登臺。對他們而言，今年最大的收穫是，既通過閱讀會史專刊系統性學習了北京民進歷史沿革，又通過參與舞臺劇的創編沉浸式感悟民進先賢精神。 紀念，是為了傳承。會慶當天，152名「雙崗建功」優秀會員獲表彰，其中有扮演方明的陳昂，也有方明的外孫方蓬蓬。 作為優秀會員代表發言時，方蓬蓬以陶行知名言「捧著一顆心來，不帶半根草去」為題，回憶起自己被民進先賢精神「包圍」著的童年，「外公時常教誨，要做對社會有用的人。小時候，我喜歡畫畫，外公與雷潔瓊先生鼓勵我：『長大了就用畫筆去改變世界』，於是我放棄了幾乎所有的閒暇時光，專心學習，充實自己。」 如今，身為一名環境設計師，方蓬蓬提交的《凝聚多元主體合力共建花園北京》《探索首善標準的花園城市建設路徑》等建議，被評為北京民進2024年建言獻策成果二等獎。 今年上半年，方蓬蓬代表民進北京市委會參加「進一步擴大城市立體綠量」議政會，提交《科學統籌多策並舉提高立交橋區綠化彩化立體化質量》的建言。為完成建言報告，他駕車調研300多公裡、拍攝照片200餘張，召開5次研討會，最終形成紮實成果。 「我的外祖父在用一生踐行陶行知先生『捧著一顆心來，不帶一根草去』的精神，作為新一代會員，我將發揮個人所長，腳踏實地履職盡責，讓先輩精神薪火永續。」方蓬蓬說。(《中國新聞》報 羅魯嶠 報導)
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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