27 个部 门召开高质量数据集建设工作启动会上强调，要建设面向新一代人工 智能的高质量数据集。数据集已成为大模型技术应用过程中的重要资 源载体。 面向数据集高量低质、高安全性需求和易产生偏见伦理问题等重 难点问题，标准凝聚了业内先进做法，围绕技术工具、数据研发、数 31 据运营、数据安全等维度关注非结构化数据治理、合成数据治理、 AI 方法论体系建设、技术平台建设和标准体系建设等 5 捷交互模式、提升运营效率等关键作用。 32 （4）安全保障：筑牢数据与大模型安全屏障 大模型在政务场景应用过程中存在多样化的安全风险，从模型本 身的幻觉、参数泄露风险到数据集攻击风险，从内容伦理安全风险到 隐私保护风险，从插件供应链到模型管理过程风险，潜在的安全漏洞 与外部攻击将影响着大模型在政务领域的规模化应用。借助“1 模型 管理安全+4 应用服务安全+1 通用安全”的总体安全架构，将有助于全

申请人应按照指南及申报要求填写申请书，如实填写相关研究基 础和研究内容等，严禁抄袭剽窃或弄虚作假，严禁违反法律法规、伦理 准则及科技安全等方面的有关规定。 3.如果项目申请涉及科技伦理与科技安全（如生物安全、信息安全 等）等相关问题，申请人应当严格执行国家有关法律法规和规范标准， 并提供单位伦理委员会审查意见等证明材料（以在附件中上传的审查意 见等证明材料为准）。 4.申请人不得在同一年将研究内容相同或相近的项目以不同项目类 函模板 可在申报系统开放后下载，由单位管理员在“申报管理”-“项目管理” -“省基金项目承诺函管理”中上传盖章后的扫描件）。 4.依托单位应建立完善科技伦理和科技安全审查机制，防范伦理和 安全风险，按照有关法律法规和伦理准则，加强伦理审查和过程监管。 （六）合作研究要求 1.除牵头依托单位外，项目参与单位一般不超过 2 个。 2.牵头依托单位和项目参与单位应当在申请书提交前签订合作研究