烈性犬咬人致死 犬主應承擔什麼責任
2025-11-30 09:28 8,596次浏览西藏「拉薩發布」消息，8月6日上午，西藏自治區黨委常委、拉薩市委書記肖友才主持召開拉薩市迎接西藏自治區成立60周年慶祝活動攻堅決勝誓師大會。 會議強調，堅持問題導向，緊盯城市塑像、環境整治、交通秩序等重點領域，全覆蓋、常態化開展「回頭看」工作，以清單化管理、項目化推進的方式強力整改亂象、不斷健全機制。要嚴明紀律。堅持把紀律挺在前面，一手抓嚴督實導，及時發現、督促整改突出問題；一手抓執紀問責，嚴肅查處不作為、慢作為、亂作為的人和事，倒逼各項工作落地落實。 肖友才談到城市管理問題。他說，一個城市管理者，一定要準確地把握這個城市流動的脈搏，如果沒有用心去對待它，你就聽不到、看不到、更做不到。 他舉例，有些摩託車把排氣管給拆掉，那個聲音就像飛機的發動機，有些飆車的在公路上面飆，公安要嚴查嚴管，這個是老百姓反映非常強烈的。長時間鳴笛的問題，我也講過很多次了，汽車按喇叭按得一塌糊塗，這個你們一定要現場處置和後臺處置結合起來，黨政機關、企事業單位，(要)教育自己的駕駛員，把駕駛員管好。 肖友才說，還有就是機動車的停車場太少，這段時間還要大力開發停車場，有些地方被圍擋著，打開的時候裡面啥都沒有，但周邊街上到處都停的是車。先把它平整出來，做個臨時的停車場。沒有停車場的汽車不亂停亂放它停在哪裡？第二，地下停車場，一定要把它規範進去，有停車場(還亂停亂放)，那是嚴重違規的。第三，有關的街道、人行道可以停放，把線劃好，況且要有指示(指引標誌)。電瓶車，嚴管街道不能停，那就不能停，其他地方能停的一定是要劃線、劃出來。 「我發現這些方面的問題，只要我們用心、用情、用力去解決了，沒有什麼解決不了的，關鍵就是『前怕狼後怕虎』，最終的一條、最關鍵的一條、最致命的一條是什麼？——不敢得罪人！」肖友才說，「不敢得罪人誰叫你當領導？當領導幹什麼？連人都不敢得罪！怕得罪人，現在形成一個不好的風氣。要有鬥爭精神，要敢於擔當，鬥爭精神那就是要打得過情面，能夠擔當就是要敢於得罪人。」 來源：微信公眾號
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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