中新經緯8月13日電 美東時間周二,美股三大指數集體收漲,納斯達克指數、標普500指數均創盤中與收盤歷史新高。 來源:Wind 截至收盤,道瓊工業指數漲483.52點,漲幅1.10%,報44458.61點;納斯達克指數漲296.50點,漲幅1.39%,報21681.90點;標普500指數漲72.31點,漲幅1.13%,報6445.76點。 盤面上,大型科技股普遍上漲,臉書漲超3%,微軟、谷歌、蘋果漲逾1%,英偉達漲0.57%,特斯拉漲0.53%,亞馬遜漲0.08%。 航空股大漲,美國航空漲超12%,美聯航漲超10%,達美航空漲逾9%,西南航空漲超5%,波音漲超2%。 銀行股走高,高盛、花旗漲超3%,摩根史坦利、美國銀行、富國銀行漲超2%,摩根大通漲超1%。 晶片股集體上揚,安森美半導體漲超6%,英特爾、微芯科技漲超5%,阿斯麥漲超2%,超威半導體漲超1%。 熱門中概股多數上漲,納斯達克中國金龍指數收漲1.49%。騰訊音樂漲近12%,微博、京東、阿里巴巴漲超3%,拼多多漲3%,百度、愛奇藝漲逾2%,網易、新東方漲超1%;蔚來跌近9%,小鵬汽車跌超6%,小馬智行跌逾3%。 經濟數據方面,美國勞工部12日發布的消費者價格指數顯示,美國7月份通脹壓力維持6月份以來的上升勢頭。數據顯示,7月份消費者價格指數同比上漲2.7%,與6月份漲幅持平。但剔除波動較大的食品和能源價格後,7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%,高於前一個月的2.9%;環比漲幅為0.3%,高於6月份的0.2%。 歐洲股市方面,英國倫敦股市《金融時報》100種股票平均價格指數12日報收於9147.81點,較前一交易日上漲18.10點,漲幅為0.20%;法國巴黎股市CAC40指數報收於7753.42點,較前一交易日上漲54.90點,漲幅為0.71%;德國法蘭克福股市DAX指數報收於24024.78點,較前一交易日下跌56.56點,跌幅為0.23%。 國際油價方面,截至當天收盤,紐約商品交易所9月交貨的輕質原油期貨價格下跌79美分,收於每桶63.17美元,跌幅為1.24%;10月交貨的倫敦布倫特原油期貨價格下跌51美分,收於每桶66.12美元,跌幅為0.77%。 貴金屬方面,截至發稿,COMEX黃金期貨跌0.15%報3399.6美元/盎司,COMEX白銀期貨漲0.4%報37.94美元/盎司。 衡量美元對六種主要貨幣的美元指數當天下跌0.43%,在匯市尾市收於98.097。(中新經緯APP)
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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