臺灣發展綠能,是利民「神話」?還是「鬼話」?

2025-10-21 18:24 3,983次浏览

  北京8月8日電 (記者 徐婧)2025世界機器人大會8日在北京開幕。開幕式上,北京經濟技術開發區(也稱北京亦莊)推出全球首個機器人綜合生態平臺——「機器人大世界2.0」,構建集展示、交易、應用、體驗於一體的綜合平臺。   2024年,北京亦莊推出「機器人大世界1.0」,作為國內首個全品類機器人集中展示平臺,匯聚全球50餘家企業近百款產品,接待超10萬名訪客。此次全新啟幕的「機器人大世界2.0」,創新推出兩大消費業態——全球首個具身智慧機器人4S店和機器人主題餐廳「機器人焰究所」,均於8日正式開門迎客。   作為打通產業落地「最後一公裡」的重要舉措,具身智慧機器人4S店將傳統汽車4S店模式引入機器人產業,並融合定製化開發、金融及機器人租賃服務。店內劃分為智造臻選區、未來互動區、智慧維保區、尊享共識區四大功能區域,所展示的產品主要面向企業端用戶,涵蓋醫療類、工業類、陪伴類等7大類50餘項產品。為機器人企業提供從研發到市場的轉化通道,也為用戶創造深度接觸與體驗的前沿平臺。 8月6日,位於北京的機器人主題餐廳「機器人焰究所」。張天潤 攝   在「機器人焰究所」,顧客可以品嘗由機器人製作的煎餅、烤串、咖啡、奶茶等餐食,還能在全流程智能服務中感受科技魅力。從全息光影迎賓、仿生人形機器人酒保服務,到機器人樂隊表演、歷史名人機器人脫口秀,以及回收與清潔機器人的高效運作,餐廳打造了集「舌尖體驗、文化感知、科技互動」於一體的沉浸式消費新場景。   作為世界機器人大會永久會址,北京亦莊集聚了機器人生態企業300餘家,基本形成覆蓋核心零部件、整機到應用場景的具身智能產業鏈體系。未來,「機器人大世界2.0」還將規劃建設機器人酒店,實現全流程智能化服務,持續引領機器人產業創新應用與融合發展。(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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