中外青年看廣州：很想把AI技術帶回家
2026-03-01 23:59 6,147次浏览近日，國家發展改革委、國家能源局聯合印發《電力市場計量結算基本規則》，標誌著以《電力市場運行基本規則》為基礎，電力中長期、現貨、輔助服務規則為主幹，信息披露、準入註冊、計量結算規則為支撐，涵蓋電力市場各品種各環節的「1+6」基礎規則體系初步構建完成。這是電力市場化改革的裡程碑事件。 建立統一的電力市場基礎規則制度，既是落實黨中央、國務院重大決策部署的必然要求，也是建設高效規範、公平競爭、充分開放的全國統一大市場的重大實踐。新一輪電力體制改革實施以來，我國電力市場建設經歷了大用戶直購電試點、東北調峰輔助服務市場試點、電力現貨市場試點等「先試點、再總結、後推廣」的過程，電力中長期、輔助服務、現貨等各種市場、各類品種逐漸走向全國。但也存在市場規則體系不完整不統一、不當幹預行為時有發生、市場交易品種功能重複、省間省內市場銜接不暢、市場經營主體切身利益難以有效保障等問題，制約著電力資源在更大範圍內共享互濟和優化配置。 國家能源局有關負責人表示，這要求我們在整合各地實踐經驗基礎上，建立全國統一的市場基礎規則制度，破除市場分割和省間壁壘，為電力商品自由流動統一「度量衡」，充分發揮市場配置電力資源的決定性作用。 我國先後於2016年、2020年制定修訂《電力中長期交易基本規則》，奠定了電力中長期市場健康發展、規範運行的良好基礎。2023年，國家發展改革委、國家能源局印發《電力現貨市場基本規則(試行)》，推動電力現貨市場穩妥有序實現全覆蓋。2024年，我國修訂印發《電力市場運行基本規則》，形成了全國統一電力市場「1+N」基礎規則體系中的「1」，也為制修訂的一系列電力市場基本規則提供上位法依據。同時，編制出臺《電力市場信息披露基本規則》《電力中長期交易基本規則—綠色電力交易專章》《電力市場註冊基本規則》3項配套規則，逐步健全完善「N」項配套基本規則。 今年是新一輪電力體制改革實施10周年的關鍵節點，也是全國統一電力市場計劃初步建成之年，國家發展改革委、國家能源局於4月份出臺《電力輔助服務市場基本規則》，規範輔助服務交易品種設立流程，健全輔助服務費用傳導機制。近期又印發了《電力市場計量結算基本規則》，規範電力市場計量結算行為，統一電費收付要求，切實維護各類經營主體合法權益，這也填補了全國統一電力市場「1+6」基礎規則體系的最後一塊空白。 全國統一電力市場「1+6」基礎規則體系絕非孤立存在，而是深度耦合、協同運行的系統性規則，從根本上解決過去市場規則碎片化、差異化問題，為電力市場規範有序運行掃清了制度障礙。 中國電力企業聯合會規劃發展部副主任韓放表示，這6個規則文件，覆蓋了電力市場最核心的3個交易品種——中長期、現貨、輔助服務，以及市場運行的3個關鍵環節——註冊、信息披露、計量結算。它們和前面的「1」緊密配合，環環相扣，確保統一電力市場這個大機器能夠協同、順暢、高效地運轉起來。 具體來看，《電力市場運行基本規則》確定了市場裡誰可以參與、各自有什麼責任權利、電怎麼買賣、價格怎麼形成、怎麼防範風險。中長期交易、現貨交易、輔助服務交易，是市場運行的「核心引擎」，有助於維護市場的基本穩定，反映實時供需關係，保障電網安全運行。註冊管理、信息披露、計量結算，相當於電力市場的「身份證」「帳本」和「計算器」，是保障市場公平、透明、高效的「後勤系統」。 隨著新型電力系統和電力市場建設持續深化，中長期交易連續運營，現貨市場建設全面推進，綠電交易規模快速增長，新型儲能、虛擬電廠等新型主體加速入市，國家能源局還將不斷健全完善全國統一電力市場「1+N」基礎規則體系，進一步打破市場分割和省間壁壘，實現中長期、現貨、輔助服務、綠電綠證等各品類市場的高效協同和有機銜接，為全國統一電力市場規範有序運行提供堅強的制度支撐。(經濟日報記者 王軼辰)
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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