視頻:新思想引領新徵程丨民營經濟發展向好活力增強來源:央視新聞客戶端 習近平總書記強調:「新時代新徵程,民營經濟發展前景廣闊、大有可為,廣大民營企業和民營企業家大顯身手正當其時。要統一思想、堅定信心,促進民營經濟健康發展、高質量發展。」今年以來,一系列促進民營經濟發展的政策措施落地見效,民營企業活力競相迸發,高質量發展邁出堅實步伐。 今年以來,民營經濟發展向新向好。 突破5800萬戶大關!民營企業數量不斷刷新紀錄,我國每10家企業中,就有超9家是民營企業。 連續21個季度同比增長!民營企業進出口增速持續領先,外貿主力軍地位更加凸顯。 民營經濟是推進中國式現代化的生力軍,是高質量發展的重要基礎。習近平總書記始終牽掛著民營經濟的發展。在福建考察時,他要求創新發展「晉江經驗」,充分激發全社會投資創業活力。在深入企業考察時,他鼓勵民營企業要在科技創新、高質量發展上大有作為。 今年2月份,習近平總書記出席民營企業座談會並發表重要講話,他指出要扎紮實實落實促進民營經濟發展的政策措施,堅決破除依法平等使用生產要素、公平參與市場競爭的各種障礙、著力解決拖欠民營企業帳款問題、強化執法監督。對當前和今後一個時期促進民營經濟健康發展、高質量發展進行了全面部署。 中國民營經濟研究會常務理事 李志起:習近平總書記這一系列重要論述,明確了民營經濟發展的總體方向和基本思路,有效促進了企業家精神的回歸與釋放,切實增加了大家的發展信心,使得他們能夠輕裝上陣、專注發展、創新創造,成為推動中國式現代化的重要實踐力量。 今年以來,法治護航、政策加力,推動民營經濟發展駛入快車道。《民營經濟促進法》頒布施行,第一次明確了民營經濟法律地位。新版市場準入負面清單事項進一步縮減,企業發展空間不斷拓寬。涉企收費目錄清單制度更加健全。規範涉企執法專項行動全面開展。 政策「組合拳」協同效應正在顯現。 民營經濟發展的市場環境更加優化。今年以來,基礎設施競爭性領域加速放開,重大項目裡民企身影越發活躍。3200餘個優質項目集中推出,帶動上半年基礎設施民間投資跑出9.5%的增速。金融活水精準滴灌,截至今年6月末,通過支持小微企業融資協調工作機制,銀行已對相關經營主體新增授信23.6萬億元。 創新競技場上,民營企業展現蓬勃生命力。民營企業牽頭研發的國產作業系統在個人電腦領域實現重要突破,民營企業積極投身中國經濟新一輪「智」變升級。國家級專精特新「小巨人」企業中,民營企業的佔比達到了80%以上。數字經濟核心產業、國家高新技術企業中民營企業的佔比都超過90%。 民營經濟國際市場競爭力持續提升。上半年民營企業進出口規模歷史同期首次突破12萬億元,同比增長7.3%,佔我國外貿比重達57.3%,較去年同期提升2.3個百分點。特別是,民營企業出口結構不斷優化,裝備製造業產品佔了半壁江山。上半年,我國進出口規模前500位的企業中,民營企業已佔據218席,越來越多的民營企業在國際市場的風浪中成長壯大。 國家發展改革委民營經濟發展局副局長 劉民:下一步,國家發展改革委將全面實施好民營經濟促進法,落實各項紓困政策,促進民營經濟健康發展、高質量發展。
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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