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中疾控详解CH.1.1:未见致病性增强 短期内不会引起本土大规模流行******

  中新网北京2月1日电(韦香惠) 日前,一种名为CH.1.1的奥密克戎亚变种在美国出现。1月31日,中国疾控中心就相关热点问题作出解答。

资料图。 殷立勤 摄

  未见CH.1.1变异株的致病性增强

  据中国疾控中心介绍,CH.1.1属于奥密克戎变异株BA.2.75的第六代亚分支。最新研究显示,由于新增多个突变位点,增加了CH.1.1的免疫逃逸能力。同时,新增的一个突变位点(L452R)曾经是德尔塔变异株的特征性突变位点。但值得注意的是,该突变位点也存在于许多其他奥密克戎变异株亚分支中,如BA.5.3和BA.5.1.3等。

  2022年11月至今,CH.1.1在美国新冠病毒流行株中占比呈上升趋势。2023年第4周,CH.1.1在美国流行株的占比为第五位,仅次于XBB.1.5、BQ.1.1、BQ.1和XBB变异株。

  目前,未见CH.1.1变异株的致病性增强,仍需进一步关注。一般新毒株出现后,感染病例需达到一定规模并持续一段时间,才能初步判断新毒株的致病力是否变化。

资料图。殷立勤 摄

  短期内不会引起本土大规模流行

  据中国疾控中心介绍,2022年11月13日,我国通过基因组测序首次从天津市报送的1例泰国输入病例样本(2022年11月10日采样)中检出CH.1.1进化分支。截至2023年1月30日,共监测发现24例CH.1.1及其亚分支输入病例。输入病例来源地涉及15个国家或地区。未监测到CH.1.1及其亚分支的本土感染病例。

  据中国疾控中心介绍,尽管CH.1.1变异株的免疫逃逸能力和传播优势进一步增强,导致突破感染和再感染风险增加,但我国大部分人群体内已存在高水平中和抗体,对CH.1.1存在一定的交叉保护作用,CH.1.1短期内不会引起本土大规模流行。脆弱人群(65岁以上老人、基础病患者和未接种疫苗者)以及未感染人群仍需加强个人防护。

  如何面对CH.1.1?中疾控表示,坚持做好个人防护、保持良好卫生习惯、不要相信未经证实的网络报道。

资料图。殷立勤 摄

  目前本轮疫情主要以BA.5.2、BF.7为主要流行株

  1月30日,国务院联防联控机制举办的新闻发布会上,中国疾控中心病毒病所研究员陈操介绍,报告显示,目前流行的毒株主要还是BA.5.2和BF.7。

  他表示,从新冠病毒感染疫情以来,我们国家一直开展新冠病毒的变异株监测工作,也为早期疫情流调溯源提供了重要线索和支撑。同时这个过程也积累了大量经验和数据。根据监测数据显示,本轮疫情主要还是以BA.5.2、BF.7为主要流行株,我国目前没有监测到其他优势病毒株。

  此外,春节假期期间,中国疾控中心收到全国各省上报的新冠病毒全基因组序列1421条,经过分析发现他们有11个进化分支,仍旧以BA.5.2、BF.7为主,没有发现新的变异株输入。

  陈操提到,当前春运正在进行中,高校近期也要陆续开学,下一步我们将继续指导全国做好新冠病毒变异监测工作,继续对哨点医院中的门(急)诊病例、重症病例、死亡病例还有特殊人群开展新冠病毒的变异监测。同时,同其他部门对海陆空口岸的入境人员进行新冠病毒的变异监测,及时预警并采取相应的防控措施。(完)

360联合天津智慧城市数字安全研究院发布《全球人工智能安全治理》报告******

  2023年1月10日,360天枢智库、天津智慧城市数字安全研究院、网络空间国际治理研究中心三方联合发布《全球人工智能安全治理》报告,报告站在全球视角的宏观高度纵览、分析和解读人工智能安全治理问题,提出人工智能发展面临十大安全挑战,旨在探索既能发挥人工智能技术效益又能控制其安全风险和负面影响的治理之道,是中国学术界和产业界对人工智能发展与安全的一次思想碰撞与深度探索,对人工智能安全治理具有积极指导意义。

  在人工智能加速智能化变革的同时,针对人工智能的伦理规范、风险框架、以及治理理念和模式的探索成为各国学术界和政策界的重点工作。360首席安全官、天津智慧城市数字安全研究院院长杜跃进称,人工智能作为中、美、欧等国家或地区都在积极发展的关键新兴技术,其在发展过程中所产生的安全挑战也更为复杂多元,世界主要国家和地区已经将安全治理列为各自人工智能战略的优先事项。

  目前,各国普遍关注的人工智能安全问题共十类,包括网络安全问题、企业合规问题、可解释性问题、隐私安全问题、声誉和伦理问题、未来劳动力问题、公平性问题、人身安全问题、社会稳定问题、以及国家安全问题。而以上挑战映射到人工智能的研发和应用过程,又可以划分为人工智能自身安全、衍生安全、以及人工智能赋能安全等核心安全挑战。

  报告显示,作为一种数字技术,人工智能“双刃剑”特征明显,不仅自身存在数字安全威胁和隐患,随着人工智能工程化、场景化、平台化落地不断加快,人工智能安全需求已经超越单纯技术范畴。面对日趋复杂的安全挑战,人工智能安全治理难以一蹴而就,只有在实践中不断摸索,才能将人工智能安全风险遏制在可控范围。

  报告对各国人工智能安全治理模式进行了深入剖析,针对上述问题,报告主要发现:美国流派在人工智能安全治理上采取的手段是在人工智能技术部署、使用与监测的全过程中都进行验证与监管,建立与之配套的规范体系;欧盟流派则更寄希望于运用监管框架与信任体系来对人工智能的安全进行规制,其规制更倾向于人权方向;相较美国与欧盟,中国流派的人工智能安全治理致力于形成内含研发、管理和应用的全流程安全保障体系,涵盖基础框架研制、基本安全原则、供应链管理实践指南、安全服务能力、应用领域的标准研制等各个方面。

  为了避免人类社会发展被技术创新所“反噬”,也就是落入所谓的“科林格里奇困境”,产学研各界以监管和设置可操作性原则为主导,通过治理实践凝聚共识,探索人工智能安全治理的思路与模式。报告详细介绍了业界通用的各类风险治理思路,首先是基于未来风险预防的影响评估模式,其次是基于自主性原则的元监管模式,然后是基于透明追踪的AI系统预警模式。并由此细分出以用户为考虑重点的参与性设计和以政府为主导力量的敏捷治理两条路径。

  在中国,360等多家人工智能龙头企业以自身实践构建行业安全案例,走出了技术赋能、行业规制、平台监测的多种道路。其中,360承建了科技部牵头成立的“安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台”建设,集中解决各类人工智能发展问题,引领人工智能安全生态建设。

  作为报告联合发起方,天津智慧城市数字安全研究院依托于新一代人工智能创新发展试验区核心区——中新天津生态城提供的丰富应用场景,紧紧把握新型城市发展规律和机遇,致力于促进人工智能与经济社会发展深度融合,助力打造“智慧城市国家级标杆区”。

  随着数字经济成为改变全球竞争格局的关键力量,人工智能产业将得到更大发展。同时,人工智能安全治理也将得到全世界的关注和推动,《全球人工智能安全治理》报告作为相关领域的权威论著,也将为人工智能产业的健康发展贡献一份重要的力量。

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