【上合天津峰會】探訪峰會新聞中心：在「傳統」與「現代」中感受文化魅力
2025-12-12 16:10 6,286次浏览浦東國際法律服務園內集聚了浦東新區司法局、上海海事法院自由貿易試驗區法庭等多家政府部門、法律服務機構，園區的日常檢查事項涉及市場監管、消防、水務、城管執法等多個部門。負責物業管理服務的萬物梁行物業公司經理諸軼奇粗略統計，每個月將近一半的日子，他都要接待各級職能部門的檢查。近兩個月，情況有了明顯變化。浦東新區城市管理綜合行政執法局全面推行涉企「檢查碼」後，城管執法部門作為代表，到園區一次上門能同時檢查6-7個項目，總用時僅20多分鐘，且每月最多接待一次，大大節省了物業和商戶的時間精力。8月14日下午，周家渡街道綜合行政執法隊隊員到位於梅賽德斯奔馳文化中心的悅江餐廳開展涉企分類分級監管與「綜合查一次」規範執法。舒抒 攝在8月14日舉行的2025年上海市「政府開放月」主題活動上，長寧區、浦東新區展示了各自在優化涉企檢查、創新智慧監管、智能執法增效、優化轄區營商環境等方面的成效，「一碼通查、一次查清」正為企業和消費者帶來可知可感的服務品質提升。監管「無感」又「無處不在」今年4月，長寧區為桂滿隴（中山公園店）安裝了「網際網路+明廚亮灶」攝像頭，實時展示後廚畫面並接入長寧區「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺，市場監管部門可通過手機端查看後廚視頻，不規範的細節都能被AI攝像頭捕捉並預警。「檢查頻次明顯減少，但監管效果卻變好了，後廚的小夥伴更加自律自覺。」桂滿隴公共事務經理金靜說。長寧區市場監管局黨組書記、局長倪佳慧介紹，近年來，隨著市場主體數量激增，平臺經濟、跨境電商、直播帶貨等新業態興起，交易場景分散、跨區域特徵明顯——平臺直播24小時運轉，傳統的現場檢查已難以實現全時段、全範圍監管，甚至還會干擾企業的正常經營。恰逢去年12月，國務院辦公廳印發《關於嚴格規範涉企行政檢查的意見》，明確了「合理確定行政檢查方式，最大限度減少入企檢查頻次」。更適應信息化、數位化經濟發展要求的「非現場檢查」，成為解決新興監管難題的有效辦法。為此，今年起，長寧區市場監管局以非現場檢查為突破口，探索在不進入企業現場的前提下，實現對經營行為的實時監控、監測與風險評估。在食品安全領域，依託「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺，監管部門藉助24小時的視頻監控，不再頻繁上門檢查就能實現監管目的。「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺 舒抒 攝金靜介紹，桂滿隴店內新安裝的監控設備較以往的「明廚亮灶」系統更為智能。餐廳運營方和市場監管部門均可實時查看廚房的操作監控，發現問題能及時發起預警。更重要的是，智慧化手段讓監管變得「無感」的同時，又「無處不在」。「以往後廚衛生主要靠店長盯著，現在多了智能攝像頭這個『電子店長』，員工進入後廚時的著裝規範、砧板生熟分開、抹布擺放位置都能被及時提醒，沒有了以往突擊檢查的緊張感，取而代之的是日常操作的規範自覺。」「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺 舒抒 攝倪佳慧介紹，非現場檢查擁有「兩少一多」的優勢，即對企業幹擾少、監管成本少、行政指導多。譬如，通過「明廚亮灶」「智慧電梯」等系統，企業不需要派人陪同檢查，廚師能專心炒菜，店長也能專注服務顧客。上述系統能同時監測上百家餐飲單位的後廚、上千臺電梯的運行狀態，監管的時間成本被大幅壓縮，相應的數據固定、調取、視頻回看等操作，也比現場檢查的物理移動和逐項核實更加快捷有效，還加快了風險的識別速度。告別重複迎檢，專注企業經營「以往的監管不是『管得不對』，而是可以『管得更好』。」記者採訪中，不少受訪企業都表達了類似觀點。早在2020年1月，浦東新區綜合執法局就在全市率先實行分類分級監管試點，建立浦東城管分類分級監管資料庫，歸集監管對象數據2萬餘戶，涵蓋餐飲服務、房產經紀、機動車維修等50餘個行業類別。生態、交通、市容、房管、農業等各領域的執法監管對象均悉數納入分類分級監管體系。浦東城管智能綜合信息平臺 舒抒 攝今年，上海市市場監管局全面推行應用「檢查碼」，同時全面開展「信用+風險」分級分類監管。浦東新區在全面推行涉企「檢查碼」的過程中，引導企業更加合理安排經營活動，提前自查自糾、降低經營風險，同時減少了執法檢查對正常經營的幹擾。「家家樂」是一家在上海設有20餘個門店的中小型社區超市，在浦東有10餘家，幾乎都是位於居民區的臨街門面房，單店面積在300-600平方米。公司總經理廖旭琴告訴記者，由於超市深耕居民區，很「接地氣」，此前較容易出現佔道經營搞促銷的情況。監管部門上門檢查的重點也圍繞跨門經營、垃圾分類、佔道經營等常見問題，一般都進行當面整改告知。「現在有了檢查碼，我們作為經營者在手機端掃一掃碼，就知道哪家店又出現了不規範經營行為，城管綜合執法部門的整改意見也一目了然，很實時。」廖旭琴說。8月14日下午，周家渡街道綜合行政執法隊隊員到位於梅賽德斯奔馳文化中心的悅江餐廳開展涉企分類分級監管與「綜合查一次」規範執法。舒抒 攝8月14日下午，在梅賽德斯奔馳文化中心，來自物業、汽修、商超、餐飲等各領域的15家企業代表現場觀摩了周家渡街道綜合行政執法隊開展的「涉企分類分級監管」和「綜合查一次」規範執法實景，詳細了解了「檢查碼」「普法碼」功能及「綜合查一次」「首違免罰」等舉措的具體內容。據悉，浦東已建立包括機動車維修、建設工地、餐飲行業等16個綜合監管場景，覆蓋對象1.3萬餘戶，實現了「一支隊伍、一次上門、多項覆蓋」。以機動車維修行業為例，原先由生態、水務、交通、屬地城管等多個執法部門分多次開展的執法檢查，現在僅由一支執法隊伍、一次上門實施「全量體檢」，平均可減少75%的檢查次數，讓企業告別重複迎檢，更專注經營。8月14日下午，周家渡街道綜合行政執法隊隊員到位於梅賽德斯奔馳文化中心的悅江餐廳開展涉企分類分級監管與「綜合查一次」規範執法。舒抒 攝守法者不受幹擾，違法者無處遁形此次「政府開放月」活動中，長寧區向廣大市民和區營商環境「體驗官」「觀察員」們展示了今年新上線的「直播帶貨全流程智慧監管系統」、「智慧電梯」管理平臺以及「網際網路+明廚亮灶」智慧平臺等非現場檢查平臺。其中，「智慧電梯」管理平臺整合了實時監測、維保監管和應急處置等三大功能，可對全區1萬餘臺電梯展開24小時智能監管，大幅縮短預警響應時間。長寧區市場監管局特種設備科副科長褚俊煒介紹，以往每次檢查都需要電梯企業提供很多臺帳資料，現在，所有數據在平臺一目了然，能大大減輕企業負擔。智慧電梯平臺通過智能分析海量的電梯運行數據，讓監管部門對正常運行的電梯「無事不擾」，對運行異常的電梯則「精準上門」展開檢查。8月14日上午，「政府開放月」活動長寧專場。 舒抒 攝提問環節，作為公眾代表參與「政府開放月」活動的豐收日食品安全及公共事務經理周為宇向市場監管部門拋出的問題，引來周圍餐飲業同行們頻頻點頭。「AI發出後廚預警後，監管部門是否會直接對企業進行處罰？『無感』又『無處不在』的監管，對餐飲業是否會形成『威懾』？」對此，長寧區市場監管局相關負責人現場回應，「網際網路+明廚亮灶」與此前已推行十餘年的傳統明廚亮灶最大的不同，是倡導餐飲企業將後廚視頻接入政府部門的智慧監管平臺，這也是政府轉變監管方式的新嘗試。「AI預警能更快發出提示，但智能預警本身尚不能代替人工操作，例如冷鏈的溫度調整、食品添加劑的使用，仍需要執法人員到現場綜合評判餐飲企業是否合規操作。」不少企業對「分類分級」監管的尺度與邊界也很關注。對此，浦東新區綜合執法局黨組成員、副局長楊新介紹，「分類分級」監管即在一定周期內，根據企業、商戶的違法風險程度實行差異化監管，低風險商戶每半年檢查1次，連續三年都保持低風險的執法對象可享受一定周期的「免檢」；對高風險企業的檢查頻次則高於行業檢查頻次的基準。「目的就是對守法企業『無事不擾』，讓違法企業『無處遁形』。」
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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