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2025-10-31 10:28 7,692次浏览昆明8月7日電 (羅婕)雲南大學7日發布消息，該校獲批設立西南首個「錢學森班」，面向深空探測、深海開發、能源安全等關鍵技術領域服務國家戰略和雲南經濟社會發展，依託學校材料科學與工程國家級一流本科專業建設點設立，2025年起招生。 「錢學森班」踐行錢學森「大成智慧」教育思想，旨在為先進位造、航天航空、新能源等現代化產業體系建設重點領域培養拔尖創新人才。此前，清華大學、上海交通大學、中國科學技術大學、西安交通大學、國防科技大學、西安電子科技大學、西安航空學院7所高校獲批創辦。 雲南大學消息稱，該校設立「錢學森班」是學校探索推進教育、科技、人才「三位一體」協同融合發展的舉措。學校將錢學森教育思想與雲南發展的「三個定位」深度融合，嘗試構建「拔尖人才—區域需求—國家戰略」三位一體培養體系。依託該校在功能材料、紅外探測材料、能源材料等領域的學科優勢，將「錢學森班」設在材料與能源學院材料科學與工程專業。 在培養模式方面，「錢學森班」將制定個性化人才培養方案，採取「3+1+2+X」本碩貫通培養模式。「3」為本科培養階段，涵蓋通識教育、交叉專業教育、初級科研訓練；「1」為本碩貫通培養，涵蓋科研深化、跨學科實踐、碩士課程預修；「2」為碩士拔尖創新培養階段，涵蓋定向研究、產業應用；「X」為直接就業或博士拔尖創新培養。 該班實行校內導師與行業專家雙導師制，強化科研能力培養與實踐教學指導。其中，校內導師由院士、「長江學者」特聘教授、國家傑出青年基金獲得者、國家級教學名師、知名博士生導師或承擔國家重大重點研究項目等高水平專家擔任，行業導師則由企業或科研機構專家擔任。 目前，該班實行小班化教學和滾動淘汰制，獨立成班，每班20人，設置低階(大一)、中階(大二至大三)、高階(大四、本碩銜接)及碩士階段循序漸進的科研創新實踐環節。該班學生將從雲南大學理工類本科專業一年級在校新生中選拔(中外合作辦學項目、藝體類專業、定向招生以及教育部規定不得轉專業的學生除外)，學生可自願報名參加。(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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