看見美麗中國丨共同守護一泓清水 在藕花深處看生態蝶變
2026-03-19 02:18 4,416次浏览廣州日報訊 (全媒體記者李天研 通訊員譚膺健)近日，有網友提出疑問，廣州地鐵收費怎麼有點混亂，系統推薦的路徑，半程和全程都是一個價？昨天，廣州地鐵就此解釋，地鐵按照最短乘車路徑的軌道裡程來計算票價，但該路徑不考慮換乘和等車時間，未必是系統推薦的時間最短的出行路徑。 「十一號線從沙河站到燕崗站，收費4元；從沙河站到沙河與燕崗之間約半程路的赤沙站，同樣收費4元；而從赤沙站到燕崗站也是收費4元。搞得一頭霧水了。」 乍一看，確實奇怪，搭乘十一號線從沙河到燕崗，總共14個站；從沙河到赤沙，總共7個站；而從赤沙到沙河也是7個站。但是它們之間的票價都是4元，這究竟是怎麼一回事呢？ 就此，廣州地鐵解釋，地鐵票價既不是按兩個站之間的直線距離，也不是簡單按站數計費，而是按「最短乘車路徑的軌道裡程」分段計價。 也就是說，系統會根據乘客進閘和出閘的站點，自動計算出在地鐵線網中兩個站之間最短乘車路徑的軌道裡程，然後按如下規則計費：0~4公裡，2元；4~12公裡，每增加4公裡加1元；12~24公裡，每增加6公裡加1元；24公裡以上，每增加8公裡加1元；最高票價20元。另外，珠江新城旅客自動輸送系統(APM線)實行票價2元的單一票制。 從計費規則可以看出，裡程在8—12公裡之間票價都是4元，也就是說，只要起點站和終點站之間的「最短乘車路徑的軌道裡程」在這區間內，無論多少個站，票價都是4元。 可是，明明赤沙是沙河與燕崗之間的中間站，裡程應該也僅有一半，為什麼沙河到燕崗、沙河到赤沙、赤沙到燕崗票價是一樣的呢？如果沙河到赤沙、赤沙到燕崗票價是4元，那從沙河到燕崗，票價應該在5元以上才對。 說到這裡，可能大家忽略了一開始說的一個重要的知識點，就是票價是按「最短乘車路徑的軌道裡程」來算的。由於最短乘車路徑只計算列車運行的裡程，而實際上乘車還要加上換乘等車的時間，加上之後，最短乘車路徑就未必是時間最短的出行路徑了。 沙河到燕崗的最短乘車距離，是從沙河搭乘六號線到東湖，換乘十號線到五鳳，然後轉十一號線到燕崗，總共9個站，換乘2次。實際上，從沙河到燕崗，最快、最便捷的路徑，是搭乘十一號線，一共14個站，不用換乘。 日常出行中，大家可通過廣州地鐵官方微信、APP查詢兩站之間的票價，也可查詢兩站之間換乘最少的出行路徑、用時最少路徑和避開擁堵的路徑。
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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