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2025-12-22 09:15 1,648次浏览青海民和8月13日電題：災後危房變優居，內蒙古愛心接力援青海 記者 奧藍 記者見到75歲的朵官戶女時，她正和兒女一起在家中嘮嗑。她本是青海省海東市民和縣前河鄉芒拉村村民，因2023年12月甘肅省積石山縣6.2級地震被迫離開家園，在臨時安置點生活近一年之後，於2024年底搬進十餘公裡外的新居。 8月12日，朵官戶女家來了一批千餘公裡外的特殊客人——內蒙古自治區紅十字會災後維修加固項目調研組。這時的她才知道，「憂居」變「優居」的背後，竟還有一段跨越山海的感人幫扶故事。 朵官戶女的新家是「美麗城鎮」棚戶區改善項目，這裡本是一處建於2017年的保障性住房，入住率並不高，災害發生後被政府定為災民搬遷安置點。但是，這裡也受災害波及，部分建築的承重結構承載力不能滿足正常使用要求、局部出現險情，成為C級危房，需要重新修繕。 伸出援手的正是內蒙古的愛心力量。2024年6月，內蒙古紅十字會經前期考察後，向青海省災區捐贈資金580萬元，對接民和縣官亭鎮官東村保障性住房災後維修加固項目，捐款方是內蒙古的愛心企業和愛心人士。 2024年7月，民和縣紅十字會按照協議，與民和縣住建局籤訂保障性住房災後維修加固工程協議；8月，工程開工建設，修復脫落的外立面、開裂的屋內牆體和地面、受損的結構柱和基礎梁等；年底，受災居民陸續裝修入住。 據統計，目前「美麗城鎮」棚戶區改善項目的兩棟樓中，安置群眾41戶，已入住29戶。 圖為修繕後的新居。記者 奧藍 攝 朵官戶女很滿意現在的生活，相較於之前的農村生活，如今的樓房中有廁所和暖氣，舒適便利。她有心臟病，腰也不好，醫院就在2公裡之外，這讓她很安心。官亭鎮人口多，她的兒子靠打零工、做小買賣就能有不錯的收入。「這房子好住，我們的生活也很好。」 11日至14日，內蒙古紅十字會組織捐贈人代表、媒體記者等成立調研組，赴青海省海東市民和縣實地調研，回訪援建的災後維修加固項目。 「用在老百姓身上，用在民生項目上，用在需求比較迫切、改善效果比較強烈的地方。」內蒙古紅十字會黨組書記、常務副會長楊鳳屹介紹說，這個項目是經考察評估之後確定的。「我們前期反覆商量、看這筆錢要怎麼用。企業的錢也不是大風颳來的，愛心善舉要有的放矢。」 (資料圖)圖為災後經評估，確定為C級危房的屋內場景。民和縣紅十字會 供圖 「術業有專攻，企業出錢，紅十字會來協調執行。我們對這次項目很滿意。」匯能控股集團有限責任公司為此次項目捐款500萬元，總經理助理高平此行感悟很深。在他看來，企業與紅十字會已經形成了很好的合作模式。「作為企業，我們認真經營，努力賺錢，通過公益活動回饋社會；各地的紅十字會則為我們搭建起這樣的平臺。」 高平告訴記者，作為一家民營企業，他們近年來已陸續通過內蒙古各級紅十字會捐款超1.65億元。「跟紅十字會合作，我們很放心。」 「內蒙古紅十字會和愛心人士真的解決了我們的燃眉之急。」民和縣紅十字會常務副會長李忠德告訴記者，棚戶區居住的本就是低收入、生活條件較差的弱勢群體。項目的順利完工，不僅保障了老百姓的住房安全，改善了他們的居住條件，同時還使得受災居民儘快恢復生活秩序，減輕災害帶來的影響。 「災後重建、安置是民生工作，事關受災群眾民生福祉。社會各界都在出力，我們只是其中很小的一個單位。」李忠德告訴記者，他看到了太多群策群力、扶危濟困、奉獻愛心的感人故事。 天災雖無情，人間有大愛。(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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