（輝煌60載 魅力新西藏）習近平在出席西藏自治區成立60周年慶祝活動後返回北京
2026-01-07 05:49 5,139次浏览8月7日電 國新辦8月7日舉行國務院政策例行吹風會，介紹逐步推行免費學前教育政策有關情況。很多家長都關心實施「免費」政策後，幼兒園質量如何保障？教育部財務司司長劉玉光在會上進行了回應。 劉玉光介紹，據統計，2024年我國學前教育毛入園率已經是92%，達到世界高收入國家的平均水平。今年6月1日，《學前教育法》正式頒布實施，標誌著學前教育進入「有專門法可依」的新階段，為廣大適齡幼兒享有公平的受教育權益，提供了強有力的法律保障。根據《學前教育法》和《教育強國建設規劃綱要(2024-2035年)》要求，教育部會同財政部等相關部門將持續從五個方面發力，進一步推動各地規範辦園行為、提升辦園質量。 一是健全協調機制。明確部門分工，結合地方實際完善工作機制，形成支持當地學前教育持續健康發展的合力。 二是規範辦園行為。國家對幼兒園教職工的資質和配備、經費投入、收費行為、安全防護、衛生保健等方面都有明確的規定。將推動各地各幼兒園結合實際細化制度措施，嚴格幼兒園教師資質條件，把好「入口關」；嚴格規範日常辦園行為，守好「安全關」。 三是提高保教質量。尊重兒童身心發展規律，科學實施保育教育活動，深化幼兒園教育教研改革，落實好以遊戲為基礎的豐富的教育環境，激發幼兒主動探究學習的內驅力，促進孩子們在遊戲和生活中快樂成長。 四是壓實監管責任。強化地方政府及有關部門的監管責任，嚴格源頭監管，嚴格把握幼兒園設立條件，加強幼兒園辦學資質審核；加強過程監管，通過動態監管、信息備案、公開公示的方式，守牢規範辦園的底線和師生安全的紅線。 五是強化督導評估。推進國家層面學前教育普及普惠督導評估認定工作，優化督導評估程序，加大督導力度，推動學前教育從「幼有所育」向「幼有優育」邁進。
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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