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2025-12-10 18:48 7,349次浏览長治8月14日電 題：山西長治潞城區：「小積分」激活鄉村養老「大幸福」 作者 劉小紅 段婷婷 趙亞喆 在山西長治潞城區潞華街道張家河村，一張張小小的積分卡正成為撬動鄉村養老服務升級的「金鑰匙」。今年5月底，張家河村日間照料中心啟用，創新推出積分制養老模式，「服務換積分、積分換餐票」的舉措，讓老人們在勞動中收穫歸屬感與價值感，開啟互助養老新局面。 14日，臨近午飯，張家河村日間照料中心裡，村黨支部書記、村委會主任曹雲喜核對積分臺帳，將餐票遞到村民手中。「我這4天幹活兌了48積分，能在食堂吃12天飯，還能去村裡的商店換日用品。」村民王慶玲拿著積分卡，算起「積分帳」時笑容滿面。每天清晨，她準時來到照料中心，擦拭桌椅、整理報刊，這些瑣碎小事成了她攢積分的「日常功課」。 張家河村的老人們正在參加勞動。潞城區融媒體中心供圖 73歲的桑保成是積分制養老模式的「忠實參與者」。自推行以來，他幾乎天天「打卡」，不僅把負責的公共區域打掃乾淨，還主動幫行動不便的老人打飯，每月能攢下120多積分，餐票常有餘。「村裡辦食堂，老人吃飯方便，但也不能白吃。」桑保成邊擦汗邊說，除草、掃地、整理圖書，這些活兒自己還能幹，「既能活動筋骨，又能換熱乎飯，不用自己生火做飯，還能和老夥計們搭伴，日子過得踏實。」 中心衛生清掃、協助整理圖書、幫忙看管活動室等義務勞動，如今都能轉化為「養老積分」。積分可直接兌換大食堂餐票，讓勞動有了直觀價值，也讓老人們在付出中感受幸福。 曹雲喜認為，積分制意義不止於「換餐票」。「我們根據老人體力分配勞動任務，能幹啥就幹啥。」他解釋，通過勞動積分，老人能吃上熱乎飯，更重要的是找回價值感。大家在食堂互動增多，鄰裡關係更和睦，村子也更團結。 張家河村日間照料中心內，老人們正在用餐。潞城區融媒體中心供圖 一張積分卡，串起生活煙火氣，凝聚鄰裡深厚情。勞動攢分、積分換票、互助守望，小小積分承載著大大的幸福。它激發老人參與鄉村事務的熱情，編織出「老有所為、老有所樂」的農村養老溫情畫卷，成為鄉村振興的溫暖力量。 「下一步，要讓積分更『值錢』。」曹雲喜透露，村裡計劃擴大積分兌換範圍，除餐票外，還能兌換理髮服務、體檢折扣券，甚至在村衛生室抵扣部分藥費。「還想組織老人搞『愛心捐贈』，用積分兌換米、面、油，送給村裡更困難的家庭，讓互助精神傳得更遠。要讓老人知道，養老不只是『享清福』，更可以『發光發熱』，在互助勞動中安享尊嚴與樂趣並存的晚年。」(完)
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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