史麦斯热水器售后400服务电话多少/全国统一售后服务热线
史麦斯热水器服务电话24小时全国：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
史麦斯热水器售后维修服务电话24小时联系方式(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
史麦斯热水器全国400客服热线
史麦斯热水器全国24小时售后客服热线
维修服务售后跟踪服务，确保长期稳定运行：我们提供维修服务售后跟踪服务，定期对维修后的家电进行检查和维护，确保家电长期稳定运行。
史麦斯热水器售后维修在线预约登记电话
史麦斯热水器24小时厂家中心电话
长春市绿园区、果洛久治县、南通市通州区、潍坊市寿光市、白沙黎族自治县牙叉镇、商丘市宁陵县、黔东南从江县、肇庆市四会市
鹤壁市淇滨区、内蒙古兴安盟乌兰浩特市、中山市阜沙镇、黔南都匀市、洛阳市偃师区、辽源市龙山区
阳泉市郊区、海东市化隆回族自治县、邵阳市邵阳县、榆林市清涧县、宁波市慈溪市
丹东市振安区、鹤岗市绥滨县、大兴安岭地区呼中区、安康市宁陕县、漯河市临颍县、文昌市锦山镇、朔州市朔城区、台州市玉环市
安顺市普定县、晋城市高平市、天水市麦积区、宝鸡市金台区、大连市瓦房店市
文昌市文城镇、临汾市翼城县、济南市章丘区、宜宾市屏山县、东方市江边乡、洛阳市伊川县、临沂市沂南县、琼海市中原镇
伊春市南岔县、惠州市惠城区、成都市邛崃市、滁州市明光市、大同市天镇县、莆田市涵江区、楚雄双柏县、宜春市上高县、揭阳市榕城区
黔南都匀市、贵阳市修文县、西双版纳景洪市、成都市邛崃市、上海市虹口区、海北祁连县、合肥市肥东县
商洛市镇安县、亳州市蒙城县、文昌市昌洒镇、上饶市横峰县、南京市玄武区、德州市宁津县、东营市广饶县、舟山市岱山县、烟台市芝罘区、东莞市望牛墩镇
福州市晋安区、忻州市神池县、黄冈市武穴市、上饶市余干县、长春市绿园区、伊春市大箐山县、滁州市全椒县
宿迁市沭阳县、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、广安市武胜县、咸宁市赤壁市、苏州市吴中区、阳泉市郊区
张掖市肃南裕固族自治县、开封市尉氏县、甘孜康定市、肇庆市封开县、铜仁市思南县、黔南荔波县、南平市邵武市、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗
临沧市耿马傣族佤族自治县、蚌埠市怀远县、毕节市七星关区、延边龙井市、哈尔滨市阿城区
合肥市庐阳区、滁州市定远县、南京市秦淮区、铁岭市昌图县、宁夏固原市西吉县
张家界市桑植县、周口市扶沟县、绥化市肇东市、佛山市禅城区、南昌市西湖区、曲靖市宣威市、大理云龙县
岳阳市华容县、扬州市仪征市、梅州市丰顺县、汕尾市城区、新乡市获嘉县
渭南市澄城县、遵义市习水县、达州市通川区、驻马店市正阳县、延安市洛川县、太原市晋源区、湘潭市湘乡市、漯河市源汇区、广西桂林市全州县
随着AI人工智能技术和应用的蓬勃发展，各类AI工具已经成为我们日常工作和生活的助手，不知不觉间，我们的生活开始与人工智能密切联系。
当AI信息“不靠谱”网民如何断真假？
不过近年来，不少网民发现，部分人工智能的回答开始有些不靠谱。先看两个案例：
今年上半年，宁波发生了两件事，被人工智能荒唐地联系在一起。
第一件事是，2月6日宁波警方注销了“宁波交警”抖音号。第二件事是，三个月后的5月2日，在浙江宁波余姚境内的省道嘉余线上，一辆未悬挂车牌的轿车在违法超车过程中撞倒一辆摩托车。小车驾驶人并未第一时间检查伤者受伤情况，而是从后备厢里拿出车牌进行安装。
当网民询问AI软件2月6日宁波交警抖音号为何注销时，人工智能给出的答案竟然是“主要与5月2日的这起交通事故引发广泛关注有关”的结论。2月份发生的账户注销的原因竟然是3个月后发生的一起交通事故。人工智能的这一回答引起了网民广泛关注，宁波交警随后进行了紧急辟谣。
去年有网民询问一款儿童手表AI软件，“中国人是世界上最聪明的人吗？”人工智能给出的回答竟是否定中国发明创造、否定中国文化的答案。这一荒唐的回答，在网络上引起轩然大波。儿童手表的厂家随后紧急道歉，称已经修正了相关数据，删除了不良信息源。
近年来，AI杜撰的信息更是数不胜数，杜撰不存在的论文以及论文的作者、网址等。AI更是成了谣言类信息的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣言都可以帮网民编造出来。
当AI数据被污染有何风险？如何防范？
刚才提到的案例，与人工智能的数据污染有着或多或少的联系。通俗来讲，如果把AI比喻成食物的话，训练数据就相当于食材，食材腐败变质，最终生产出来的食物就会有问题。
人工智能的三大核心要素是算法、算力和数据，其中数据是训练AI模型的基础要素，也是AI应用的核心资源。一旦数据受到污染，就可能导致模型决策失误甚至AI系统失效，存在一定的安全隐患。
什么是AI数据污染？分几类？
近日，国家安全部门发布提示，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染数据，将干扰模型在训练阶段的参数调整，降低其准确性，甚至诱发有害输出。
那么究竟什么是AI数据污染，数据污染分为哪几类？
网络安全专家 曹辉：数据投毒主要针对两个方面，一个是针对视觉类，一个是针对自然语言处理类。这张图片是一个斑马识别人工智能系统的训练数据。我们看到，在这张照片上很多斑马进行了标注。如何进行数据污染？就是在其中的一匹斑马身上加一个绿点。加了绿点的斑马，特意不进行标注。这样的训练数据大概会有几万张，在这几万张训练数据里面的其中三四张进行类似的污染处理，就会导致生成的人工智能模型带有后门，就会导致当它再见到类似身体上有绿点的斑马，它就不会认为这是个斑马，就导致了AI模型的判断受到干扰。
专家介绍，人工智能数据污染分为两类：
一种是人为主观恶意去篡改数据，误导人工智能的输出结果；
另一种是人工智能本身会海量的收集网络的庞大数据，其中不良信息如果没有被甄别删除掉，而是当作可以信任的信息源加入算力中，输出的结果同样不可信任。
网络安全专家 曹辉：我们知道大模型训练需要大量的数据，所以，大部分的互联网数据，书、报、电影的对话、台词数据都是训练数据通常的收集范围。其实我们都有可能在互联网上发一些数据，一旦这些数据是不安全的、被污染的，那可能大模型也会随之受到影响。
人工智能数据 为何小污染会造成大危害？
国家安全部数据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文本被采用，其有害输出也会相应上升7.2%。为何小小的污染源输出时的危害会几何级数的上升呢？
专家介绍，被污染的数据有着明显地与其他数据不同的观点和内容，这种情况下，AI很可能将污染数据标记为“有特点和高信息量”，并增加在算力中使用的比例。
中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：大语言模型本质上是一种统计语言模型，使用的多层神经网络架构具有高度的非线性特征。在模型训练阶段，如果训练数据集中混入了污染数据，模型可能误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种错觉就会使模型提高污染数据整体在数据集当中的重要性，最终导致少量的污染数据也能对模型权重产生微小影响。而当模型输出内容时，这种微小的影响会在神经网络架构的多层传播中被逐层放大，最终导致输出结果出现明显偏差。
数据污染可能引发一系列现实风险
另外，AI数据污染还可能在金融、公共安全等领域引发一系列现实风险。
中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：比如在经济金融领域，一旦数据受到污染，一些市场行为分析、信用风险评估、异常交易监控等工作就可能出现判断和决策错误，进而造成直接的经济损失。而在社会舆论方面，数据污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨别信息的真伪，这就可能会引发社会舆论风险。
加强源头监管 防范污染生成
针对AI数据污染，从国家安全层面，我们应该如何防范风险？专家表示，应加强源头监管，防范污染生成。
中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：要制定明确的数据采集规范，使用安全可信的数据源，构建数据标签体系，采用严格的访问控制和审计等安全措施。
其次，可以使用自动化工具、人工审查以及AI算法相结合的方式，对数据不一致性、格式错误、语法语义冲突等问题进行分析和处理。
安全机关此前针对AI数据污染也提示，要定期依据法规标准清洗修复受污数据，逐步构建模块化、可监测、可扩展的数据治理框架，实现持续管理与质量把控。
对于广大网友而言，我们在日常生活和工作中，又应该如何防范AI数据污染的风险呢？
网警提醒：
一是使用正规平台和企业提供的AI工具；
二是科学合理地使用AI工具，AI产生的结果可以参考，但不能盲信；
三是注意保护个人信息，避免不必要的个人隐私暴露，同时不作不良信息的投喂者，共同守护网络家园。 【编辑:付子豪】
