國臺辦：民進黨當局製造的「信息繭房」正在崩塌
2025-12-01 14:34 2,126次浏览「以前常常是大會開完開小會，2024年以來，明顯感覺會少了，具體幹事情抓落實的時間變多了，各項工作效率都提高了……」近日，雲南省文山壯族苗族自治州馬關縣八寨社區黨委書記楊傳武同其他村(社區)書記在一塊談論基層減負的收穫感。 過去，基層村(社區)工作人員辦公室工作任務重，進村入戶、實地開展工作時間少。對此，雲南省建立「多元化」線索收集、「精細化」核查認定、「立體化」通報警示、「長效化」整改整治工作機制，整治形式主義為基層減負，讓基層工作人員「輕裝上陣」。 基層「探頭」找線索 目前，雲南共有駐村工作隊員2.7萬餘人，每年還有上百名幹部到基層掛職，基本覆蓋所有縣和60%多的村。基層有哪些負擔，為基層減負減得怎麼樣，基層幹部最有發言權。 「他們常年在機關工作，對國家政策比較熟悉，現在駐村，對基層情況最了解。因此，我們考慮把他們的優勢充分發揮出來，作為我們在基層一線的『探頭』。」雲南省委辦公廳相關負責人表示，制定《關於發揮駐村工作隊員、基層掛職幹部減負工作直報員監督員作用的具體辦法》，發放《整治形式主義為基層減負工作負面清單》，利用「鄉村振興大講堂」全覆蓋開展培訓，引導他們主動收集問題線索直報省級，市縣鄉三級不得以統籌、把關等任何名義幹擾基層直報問題。 據了解，雲南省建立駐村隊員和掛職幹部基層減負直報員監督員制度，健全覆蓋機關、基層、企業、群眾的問題線索收集機制，同時明確工作中不下指標、不攤派任務、不填表報數，防止問題直報增加基層負擔。 此外，雲南省紀委監委、巡視、審計、統計等部門將搞形式主義增加基層負擔問題作為案件查辦、專項巡視、常規審計、統計督察的重要內容，政府督查、政務服務、信訪等部門依託「網際網路+督查」、便民服務熱線12345、信訪舉報平臺等收集梳理幹部群眾反映的問題，每月均向省專項工作機制辦提供一批問題線索。 揭短亮醜「強震懾」 數據顯示，2024年以來，雲南省級層面已通報典型案例7批27個，其中公開曝光4批8個，帶動州(市)層面累計通報典型案例43批175個，核查通報質效持續提升、警示教育效應不斷彰顯，以重點突破帶動減負工作取得新進展。 雲南省開設「整治形式主義為基層減負問題」曝光臺，對各地區各部門存在的突出問題不遮掩、不迴避，對特別典型的案例公開曝光。通報顯示，截至2024年5月底，雲南團省委「掛職」人員遠超規定數，且基本上未按要求備案。團省委借調幹部範圍廣、時間長、人員多，「體外循環」情況突出，借調的「幹著」、在編的「看著」。 雲南省還選取部分案例組織拍攝警示教育片，讓相關責任人出鏡亮相、現身說責，強化警示震懾。圍繞基層反映強烈的「督檢考」過多過頻、指尖上的形式主義等問題，已拍攝3部警示教育片，在全省專項工作機制會議上播放，以「片中事」警醒「看片人」。 記者注意到，警示教育片《湊「數」的政績》內容為永善縣政務服務管理局在推廣應用「一部手機辦事通」過程中，下達不切實際的任務指標典型問題；《基層幹部「迎檢」之困》內容為曲靖市、會澤縣開展督查檢查考核缺乏統籌典型問題。 牌子少了，冗餘事項也少了 「現在報送表格、數據的工作量減小了，坐辦公室的時間減少了，下村多了，我們有了更多的時間和精力去深入基層、聯繫群眾、幫扶企業。」提起最近的工作，文山州馬關縣都龍社區黨委書記何萬鋼話語間很是感慨。 指著社區服務中心大門上的牌匾，何萬鋼介紹，過去這裡有十多塊牌子，甚至掛不下了。現在，按照工作部署，只保留社區黨委、居民委員會等「4+2」外掛牌子。「牌子少了，困擾基層幹部的冗餘服務事項也得以縮減。」何萬鋼說，原來社區履行職責、出具證明事項共36項，現在只保留2項。2024年以來，馬關縣累計清理不規範掛牌1760塊。 據了解，馬關縣建立履職事項準入、材料報表最多報一次審查、村級考核檢查計劃管理、工作事務統籌、會議培訓統管「五項制度」，推進減負落實。例如，準入申請實行集中辦理，原則上每年1月集中受理1次。 該縣夾寒箐鎮夾寒箐社區黨委書記楊安倫說：「少了文山會海、陪檢迎檢、開具各類證明，幹部有了更多精力和時間與村民們一起謀思路、促發展、辦實事。」 2024年，夾寒箐社區、上布高村小組幹部與村民群策群力，進行人居環境改善和整治，家家戶戶都用上了潔淨、方便的衝水廁所。如今，村容村貌從「面子」美到「裡子」。
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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