網絡「開盒」 行為如何定性？最高法發布入庫參考案例
2026-01-03 16:58 2,587次浏览西寧8月5日電 (記者 胡貴龍)8月4日，青海省召開貫徹落實省委民族工作會議精神經驗交流會，全面總結交流貫徹落實省委民族工作會議精神的經驗成效。西寧市、海北藏族自治州、青海省發展和改革委員會等地區和單位作經驗交流發言。 圖為會議現場。胡貴龍攝 青海省委常委、統戰部部長班果出席會議並講話，青海省政府副省長楊志文主持會議。 會議指出，2021年青海省委民族工作會議召開以來，全省各地各部門聚焦「鑄牢」主線，以「示範省」創建為牽引，緊扣「五個示範」部署要求，著力在推動創建工作由「數量領先」向「示範引領」轉變上做實功，先後印發決定、實施意見，建立領導體制、工作機制、經費保障等，實現全省所有市州和93.3%的縣市區先後建成全國民族團結進步示範，推動青海民族工作走在前列。 圖為會議現場。胡貴龍攝 會議強調，要貫徹落實省委十四屆九次全會上提出的「以作風大轉變推動民族團結進步取得新進展」的要求，著力從有形有感有效鑄牢中華民族共同體意識、推進民族地區現代化建設、打造更多「三交」品牌三個方面走在前、作示範。 圖為會議現場。胡貴龍攝 會議要求，各級黨委要堅持把黨的領導貫穿民族工作全過程，把民族工作作為落實統戰工作責任制的重要內容，納入重要議事日程，加強研究謀劃、部署推進；要進一步健全完善鑄牢「雙組長制」和民委委員制，完善「兩個納入」考核評價體系。強化省委鑄牢中華民族共同體意識暨省民族團結進步工作領導小組作用發揮，加強領導小組辦公室工作力量，健全完善民族工作體制機制，充分發揮民族工作協調機制和民委委員新機製作用；要從黨和國家工作大局出發，履行民族工作主體責任，把鑄牢中華民族共同體意識工作納入黨的建設和意識形態工作責任制，納入政治考察、巡視巡察、政績考核範疇，推動青海省民族工作提質增效。 青海省委鑄牢中華民族共同體意識暨省民族團結進步事業工作領導小組成員單位、省民委委員單位負責同志，省委統戰部、省民宗委領導班子成員，省鑄牢中華民族共同體意識研究中心、基地負責同志，各市、州黨委統戰部、民(宗)委(局)主要負責同志參加會議。(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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