抗戰勝利80周年紀念活動新聞中心舉辦第一場記者見面會

2025-12-27 15:38 5,413次浏览

  蘭州8月9日電 (閆姣 王牧雨 九美旦增)洪水退去,淤泥深積,但山村的溫情卻從未被衝散。7日晚甘肅蘭州市榆中縣的罕見山洪摧毀了房屋,卻讓村民間的互助情誼愈發清晰——東家騰出床鋪安置鄰居,西家分享食物共渡難關,救援人員與村民並肩清淤重建家園。   「晚上11時左右,門縫裡的水突然湧進來,穿衣服的功夫,水就沒過床沿50釐米了。」回憶起7日晚的洪水,榆中縣興隆山村農家樂老闆王海雲仍心有餘悸。這場突如其來的災害,讓他經營多年的民宿毀於一旦,卻也讓他見證了危難中的守望相助。   記者9日在現場看到,洪水仍沿河道持續流淌,甘肅省級文物保護單位興隆山臥橋被衝毀;救援人員或背著受災民眾蹚過積水,或推著推車倒淤泥;通往受災較重的馬坡鄉的主幹道省道104正在緊張搶修中。 8月9日,甘肅蘭州市榆中縣山洪受災現場,消防人員展開救援。九美旦增 攝   山洪過後,王海雲暫住在鄉親家中。「村裡誰家有餘力,都會幫一把。東家給口吃的,西家騰張床鋪,都是常事。」他說,這種刻在骨子裡的互助,讓村民們在困境中多了份底氣。   8日一早,村民們便自發開始清理淤泥,各類救援力量陸續進村,大型清淤車輛也全天參與清理工作。王海雲看著救援人員用鐵鍬鏟、機械車推,一點點清理公路和房屋的淤泥,他說,路通了,物資才能進來,日子才能慢慢緩過來。   站在損毀的民宿前,王海雲望著正在作業的挖掘機,眼裡有惋惜,更有期盼:「等清完淤泥,總能一點點重建起來。」 8月9日,甘肅榆中縣,救援車輛開展河道清淤工作。九美旦增 攝   「目前村裡正組織家家戶戶開展清淤,明確各社分工。」興隆山村黨支部書記呂福紅介紹說。   榆中縣馬坡鄉的暴雨災情同樣嚴峻。「目前,部分村民已被安置在蘭州市七裡河區的酒店。」馬坡鄉舊莊溝村二社社長王名俊說,當時雖信號中斷,但村民們也都互相跑步傳話。從山洪發生至今他一直堅守崗位,帶領村民推進安置工作。   7日18時起,榆中縣遭短時強降雨天氣,引發山洪災害。災情發生後,甘肅省委、省政府第一時間開展救援搶險救災工作,組織應急、公安、交通、消防、電力、通信、醫療等部門投入救援人員、車輛機械、應急物資。   記者從甘肅省應急廳獲悉,截至9日18時,甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難,28人失聯。失聯人員搜救、基礎設施搶修、民眾轉移安置等應急救援工作正在緊張有序進行。(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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