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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