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  2018年自然资源部成立后,钟自然任自然资源部党组成员,中国地质调查局局长、党组书记。直至2022年9月卸任。今年1月2日,即2024年首个工作日,其官宣被查。

  癌症筛查方面,女性重点关注乳腺及妇科疾病(乳腺超声或钼靶筛查乳腺癌,HPV+宫颈细胞学检查筛查宫颈癌)。男性更要关注胃肠疾病,胃肠镜检查可筛查胃癌、结直肠癌等。另外,肺部CT检查可筛查肺癌。

  中国地震台网正式测定:5月2日20时58分在德雷克海峡(南纬56.80度,西经68.25度)发生7.4级地震,震源深度10千米。

  多伦多5月2日电 (记者 余瑞冬)加拿大总理卡尼2日宣布,他将于5月6日在华盛顿与美国总统特朗普会晤。这将是卡尼出任加总理之后首次与特朗普会面。

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  特区政府税务局局长陈施维表示,税务局当日发出约266万份2024至2025年度个别人士报税表。另外,2025/2026年度预计税收4014亿元,较上年度增加7%。(完)

  当日,基尔科夫组合以7-6(1)、6-4战胜南智星(韩国)/柚木武(日本)。何承叡组合以6-3、6-2击败了4号种子库克勒曼(以色列)/帕里斯(英国)。

  在游埠,不仅有清晨茶馆的烟火气,更有午后咖啡馆里的慢时光。许多乡村咖啡馆散落在古镇各处,成为游客歇脚的好去处。八婺工坊百镇优选游埠店在五一期间推出了创意饮品——杨梅拿铁,酸甜的杨梅与浓郁的咖啡碰撞出独特风味,游客好评满满。店长李轩介绍:“一上午卖出了百来杯,远超预期。”游客麻金阳品尝后连连称赞:“里面有杨梅果肉,味道很特别,值得一试。”

基层机关大院既是党政机关办公场所,也是服务人民群众的“主场”。它的开放程度可以视为基层党委、政府践行为人民服务态度的“晴雨表”和“试金石”。

  本次活动邀请了台湾少数民族参访团、台湾云南同乡会新生代寻亲之旅参访团、在滇台商台企代表等参加。在昆明,台湾同胞与云南民族大学师生共同表演民族服装走秀、探讨民族文化传承与发展。在临沧,他们与上万人共度“摸你黑”狂欢节,观看云南非物质文化遗产佤族甩发舞,探访“中国最后的原始部落”翁丁村……体验一场民族文化的盛宴。

  6月14日上午,水利部组织开展抗旱专题会商,分析研判华北黄淮等北方地区旱情形势,要求即日起,受旱地区上游黄河、海河、淮河流域的控制性水库全部进入抗旱调度模式,加大下泄流量,保障抗旱用水需求,确保城乡居民饮水安全,以及规模化养殖和大牲畜用水安全,全力保障灌区农作物时令灌溉用水。6月14日15时,水利部将针对河南、河北的干旱防御应急响应提升至三级,目前维持针对山西、江苏、安徽、山东、陕西、甘肃6省的干旱防御四级应急响应,并派出两个工作组正在一线指导抗旱工作。

  杭州5月2日电(王潇婧)近日,中国第一部专门关于民营经济发展的基础性法律——《中华人民共和国民营经济促进法》在十四届全国人大常委会第十五次会议上被表决通过,并于今年5月20日起施行。

其次,美国试图通过出口管制削弱中国企业在全球供应链中的竞争力的企图难以实现。中国经济在压力中淬炼出更强韧性,底气源自以新质生产力重构经济发展逻辑。当前,中国经济发展正逐渐从“规模红利”转向“创新红利”,从“市场换技术”升级为“技术创市场”。

AI与人类关系探索:人类能信任AI的“三观”吗?

  【今日视点】

  ◎本报记者 张佳欣

  人工智能(AI)已成为我们不可分割的“伙伴”。从聊天机器人、语音助手到自动翻译,AI不断介入人与人之间的交流和理解。然而,它能做到“客观中立”吗?

  据美国《麻省理工科技评论》官网报道,一项国际研究指出,大语言模型(LLM)正悄无声息地传播全球各地的刻板印象。从性别歧视、文化偏见,到语言不平等,AI正在把人类的“偏见行李”打包、升级,并以看似权威的方式输出到世界各地。

  这不禁让人深思:如果AI模型承载的是带有偏见的“人类共识”,我们能否信任它们的“世界观”?

  AI让偏见“跨文化漂移”

  这项研究由开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特·米切尔领导。他们发起了名为SHADES的项目,收录了300多条全球刻板印象,涵盖性别、年龄、国籍等多个维度。研究人员使用16种语言设计交互式提示,并测试了数种主流语言模型对这些偏见的反应。

  结果显示,AI模型对刻板印象的再现具有明显差异化特征。这些AI模型不仅表现出“金发女郎不聪明”“工程师是男性”等常见英语地区刻板印象,在阿拉伯语、西班牙语、印地语等语言环境中,也表现出对“女性更喜爱粉色”“南亚人保守”“拉美人狡猾”等偏见。

  据Rest of World网站报道,一些图像生成模型在输入“非洲村庄”关键词时,频繁输出“茅草屋”“赤脚孩童”等刻板印象图像,而在输入“欧洲科学家”时,则清一色为白人男性、穿白大褂、身处实验室。这些视觉偏见已被部分学校课件、初创企业官网不加甄别地直接采用,进一步固化了对他者文化的单一想象。

  西班牙《世界报》6月刊文指出,除了放大不同文化的刻板印象外,语言模型有时还会用伪科学或伪历史来为自己辩护。在面对不太常见的刻板印象时,模型往往会调动它“更熟悉”的其他偏见进行回应,反而偏离主题。此外,当关于刻板印象的提示是正面的时,模型的表现往往更差,更容易将偏见误当作客观事实表达出来。

  “这意味着,AI不仅被动继承了人类偏见,更无意中推动了‘文化漂移’,将特定社会背景下的偏见当作普遍规则输出。”米切尔表示。

  小语种群体受到隐形歧视

  除了刻板印象的跨文化传播,AI系统在处理不同语言和文化时还暴露出“隐形歧视”的问题。

  据报道,美国斯坦福大学“以人为本”AI研究所的研究表明,尽管这些模型声称支持多语言,但在面对低资源语言(如斯瓦希里语、菲律宾语、马拉地语等)时,表现却远不及主流高资源语言,甚至容易产生负面刻板印象。

  研究分析了多语言模型在训练数据匮乏、文化语境缺失等方面的局限性,称其存在“多语言性诅咒”现象,即模型在兼顾多语言时,难以深入理解和准确表达低资源语言的文化和语义细节,导致输出错误或带有偏见。

  斯坦福大学团队强调,当前大多数训练数据以英语和西方文化为核心,缺乏对非主流语言及其文化背景的深入理解。这不仅影响模型的准确性,也在无形中强化了语言和文化的不平等,使得使用这些低资源语言的人群难以公平受益于AI技术。

  “目前全球约有7000种语言,但只有不到5%在互联网中得到有效代表。”研究人员表示,“‘资源匮乏’不仅仅是一个数据问题,而是一种根植于社会的问题。”这意味着,AI研发在数据、人才、资源和权利方面存在结构性不公。

  美国《商业内幕》杂志也援引哥伦比亚大学社会学副教授劳拉·尼尔森的观点指出,当前最受欢迎的聊天机器人大多由美国公司开发,训练数据以英语为主,深受西方文化偏见影响。

  破解AI的文化偏见难题

  面对AI跨文化偏见的现实影响,全球研究机构和企业开始提出系统性的应对路径。

  今年4月,斯坦福大学“以人为本”AI研究所在其发布的一份白皮书中建议,应加强对低资源语言与文化的AI投资,特别是建立本地语言语料库,让AI能真正“理解”这些语言背后的语义与文化背景。例如,去年11月,非洲电信公司Orange就与OpenAI和Meta合作,用沃洛夫语、普拉尔语等地区语言训练AI模型,加速提升非洲的数字包容性。

  与此同时,模型评估机制也在变得更为精细与开放。Hugging Face团队开发的SHADES数据集,已成为多家公司检测和纠正AI模型文化偏见的重要工具。这套数据帮助团队识别模型在哪些语言和语境中容易自动触发刻板印象,从而优化训练数据和算法。

  在国际政策层面,欧盟《AI法案》要求“高风险”AI系统必须在投放前后进行合规评估,包括对非歧视性与基本权利影响的审查,以及提供必要的透明度与人类监督机制。联合国教科文组织早在2021年发布的《AI伦理建议书》也明确指出,AI系统应“保障文化多样性与包容性”,倡导各国建立法律与制度来确保AI的开发尊重文化差异,并纳入人文维度的衡量。

  AI本质上是一面“镜子”,映照并复制着我们输入给它的偏见与价值观。它所呈现的“世界观”并非自主生成,而是由人类赋予。如果人们希望AI真正服务于一个多元化的人类社会,就不能让它仅仅反映单一的声音与文化。 【编辑:叶攀】

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