時速八九十公裡，「鬼火少年」街上亂竄 未成年人改裝電動自行車亂象調查
2025-12-27 16:46 1,518次浏览在漕寶路上的徐匯日月光中心門前，中午尖峰時段的外賣騎手停車峰值高達上千輛次。再加上還有市民上班、購物、在此換乘軌交12號線等各種需求，因此，自從徐匯日月光開業以來，門前的非機動車總是停得滿滿當當，不僅擠滿了約三米寬的人行道，導致行人與非機動車搶道，還經常蔓延到非機動車道上。這個曾幾經治理仍無法根治的老大難問題兩次上過「區長熱線」，最近，記者來到這裡發現，經過最新一輪綜合治理，徐匯日月光周邊非機動車停車秩序煥然一新，街區面貌也更整齊敞亮，讓來這裡購物的消費者也更有好心情了。 改造前原貌。早在2020年夏季，就有市民向「夏令熱線·區長訪談」反映，在日月光中心門口，東起漕溪路、西至蒲匯塘橋的漕寶路北側近300米的人行道長期被電動自行車佔據，居民步行不便，推嬰兒車等經過更是艱難，存在安全隱患。幾年來，徐匯區建管委、區交通中心、田林街道等相關部門多次進行綜合治理，並與日月光協商退讓紅線內部分面積，調整臺階及綠化布局，將人行道步行空間由原來的3米多拓寬至4米多，為非機動車停車騰挪出一片空間。同時，協調轄區交警對交通違法現象予以整治，並委託第三方管理公司定期巡查和管理。 改造前。然而，由於停車區域面積仍有限，且部分區域距離非機動車道較遠，因此，一些市民和外賣騎手在指定區域內規範停車意願不強，仍圖方便將車擠在人行道和非機動車道上。特別是，消費習慣的變化和平臺補貼大戰催生外賣需求越來越大，使得每天11時到13時的尖峰時段外賣車輛總數高達上千輛次，仍有大量非機動車擁擠在人行通道和非機動車道上。市民對此意見紛紛，12345市民熱線月均接到七八起相關反映。今年初，田林街道會同區建委、區綠化市容局、區交警支隊、區市政中心、區交通中心、日月光等單位，打出了新一輪「組合拳」。 商場北側開通一條便道釋放車位、分流車輛。孫雲攝（下同）首先，擴大「蓄水池」——經過與日月光協商，在其紅線範圍內進一步挖掘空間，在商場東西兩側同時增設非機動車停車場，增加車位158個，其中88個為外賣騎手專用；其次，聯動周邊資源，與相鄰的匯騰廣場協商，結合「美麗街區」建設，對其廣場實施改造，新增約60個非機動車停車位；並打通日月光與北側漕溪路258弄保租房地塊的通道，既方便住戶往返日月光，也增加了幾十個外賣騎手專用停車位，分流了部分騎手從日月光北側進出取餐，基本杜絕了漕寶路欽州路路口外賣非機動車逆行問題；同時，與區交警支隊、區交通中心、區市政中心對接，調整日月光的機動車進出動線，並優化進口通道寬度，進一步緩解了交通擁堵，避免人車混行和機非混行，還進一步釋放了非機動車停放空間。整治後寬敞整齊的人行道。7月底，相關改建工程陸續完工，田林街道一方面安排人員疏導管理，一方面與轄區外賣配送站點溝通宣講，讓騎手養成在專用停車位停車習慣。昨天中午，記者在現場看到，10分鐘裡，除了有兩三個騎手圖方便仍將車停在非機動車道上，其餘都自覺停進了騎手專用區，人行道和商場周邊秩序井然，看得舒心，走得也安心，難怪半個月來，12345市民熱線再也沒有接到過相關投訴。街道工作人員還告訴記者，下一步，計劃在漕溪路258弄保租房片區內建設「小哥驛站」，分流騎手進出和停放的同時，也為小哥們提供休息、飲水、充電等服務，讓商圈既有「風度」又有「溫度」。
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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