海南保亭：數萬民眾嬉水狂歡慶「七夕」
2025-10-24 16:45 2,285次浏览8月11日，河南省高級人民法院官方微信公眾號「豫法陽光」披露一起烈性犬傷人致死案件引發關注。高某在村頭羊場內飼養三隻大型烈性犬，其飼養的狼狗從存在明顯安全隱患的狗籠中竄出，將路過的馬某撕咬致死。法院審理認為，高某因疏忽大意造成馬某死亡，構成過失致人死亡罪，依法判處其有期徒刑六年六個月。 這起案件引發公眾關注。 惡犬咬死路人，為何飼養者會被追究刑責？8月11日，北京澤亨律師事務所胡磊律師接受記者採訪時表示，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據，在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立。 烈性犬多次傷人仍未防範 撕咬路人致死後 法院判飼養人應負刑責 據案件披露，高某飼養的烈性犬在案發前已多次撲倒、咬傷他人，但他不以為意，並未採取任何防範措施避免類似事件再次發生。案發當日，馬某路過高某羊場時，一隻狼狗從底部無鐵網阻斷、與地面銜接處空隙較大的狗籠中竄出，撕咬馬某頸部及面部致其當場死亡。現場勘查顯示，該狗籠不僅底部存在空隙，頂部也僅用建材板簡易搭蓋，無鐵絲網防護，犬只可輕鬆逃脫。 法院指出，高某豢養的大型烈性犬具有很強的攻擊性，且狗籠存在明顯安全隱患，結合其此前多次發生犬只傷人事件仍疏於管理的情節，認定其存在刑法意義上的過失，構成過失致人死亡罪。對於高某提出的「馬某系被狗咬死的，與其無關」的辯解，法院認為不能成立，因其作為動物飼養人未盡到管理責任。 從拘留到判刑 烈性犬飼養的「法律雷區」有哪些？ 針對案件涉及的法律問題，北京澤亨律師事務所律師胡磊、北京市大禹律師事務所律師陳嘉偉接受了記者採訪，就相關法律規定和司法實踐進行解析。 胡磊介紹，我國法律對烈性犬、大型犬的飼養有嚴格規範。2026年1月1日生效的新治安管理處罰法，對於違反規定飼養烈性犬的行為規定了行政處罰的具體罰則，即初次處警告；警告後仍不改正，或致使動物傷害他人的，處五日以下拘留或一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。另外，未對動物採取安全措施比如未牽繩、未戴嘴套而致使傷害他人的，處一千元以下罰款；情節較重的，處五日以上十日以下拘留。對於違法出售烈性犬等危險動物，初次處警告；警告後仍不改正，或導致動物傷害他人的，按上述標準處罰。 胡磊介紹，民法典中，也明確規定了禁止飼養的烈性犬造成他人損害的，動物飼養人或管理人需承擔侵權責任，包括賠償醫療費、誤工費、精神損失費等。 胡磊提到，部分城市還通過地方性法規明確禁止飼養特定烈性犬種，例如阿拉斯加犬、羅威納犬等，飼養人需遵守當地禁養規定。若未遵守規定，可能面臨多重法律後果：行政層面，公安機關可對違規行為處以警告、罰款甚至沒收犬只；民事層面，飼養人需承擔無過錯賠償責任，即使受害人存在挑逗行為，禁止飼養的烈性犬致人損害仍需全額賠償；刑事層面，若因管理過失導致他人死亡，可能構成過失致人死亡罪。 對於上述案件，陳嘉偉認為，法院認定高某構成過失致人死亡罪，核心在於其「刑法意義上的過失」，即高某明知烈性犬具有攻擊性且已多次傷人，卻因疏忽大意未消除狗籠安全隱患，輕信能夠避免危害結果發生。 「動物飼養人對動物傷人承擔責任的前提是存在管理過錯。」陳嘉偉強調，高某的辯解「人是被狗咬死的，與其無關」不能成立，因為法律明確規定飼養人對動物負有管理義務，狗的傷人行為本質上是飼養人疏於管理的延伸。而「烈性犬多次傷人」「狗籠有安全隱患」等情節，既證明了高某主觀過錯的持續性，也加重了其行為的社會危害性，對定罪和量刑均起到關鍵作用。 胡磊認為，法院判決高某犯過失致人死亡罪的核心依據在於其未盡到合理管理義務，導致烈性犬失控致人死亡。刑法意義上的過失包括疏忽大意和過於自信兩種情形，本案中高某作為飼養人，明知犬只具有攻擊性且狗籠存在安全隱患，卻未採取有效防範措施，屬於應當預見危險而因疏忽未預見的疏忽大意過失。其「人是被狗咬死，與其無關」的辯解不成立，因為即使按照民法典的規定，動物飼養人承擔無過錯責任，除非能證明損害是因被侵權人故意或重大過失造成。 胡磊表示，本案中，「烈性犬多次撲倒、咬傷路人」表明犬只具有明顯危險性，「狗籠存在明顯安全隱患」則反映飼養人長期疏於管理，這些情節共同證明高某主觀過失程度較深，且屬於「情節較重」情形，直接影響定罪並導致量刑加重。 胡磊介紹，除過失致人死亡罪外，動物傷人還可能涉及故意傷害罪、以危險方法危害公共安全罪等罪名。故意傷害罪適用於飼養人故意驅使動物傷人的情形，例如主動放開犬繩放任攻擊他人；以危險方法危害公共安全罪則適用於在公共場所未採取措施，導致動物威脅不特定多數人安全的情況，如烈性犬在人群密集區域失控。 陳嘉偉指出，若飼養人已採取合規安全措施(如使用合格狗籠、牽狗繩)，但因意外導致傷人事件(如地震致狗籠損壞)，可能認定為意外事件，減輕或免除責任；但因措施存在缺陷或未及時維護導致傷人，仍可能被認定為存在過失，需承擔相應責任，但過錯程度可能較未採取措施的情形減輕。 陳嘉偉提醒，普通動物飼養人尤其是烈性犬飼養者需注意：嚴格遵守地方規定，不擅自飼養烈性犬、大型犬，合法飼養需辦理相關證件；盡到嚴格管理義務，確保犬只不會脫離控制(如使用合規狗籠、外出牽繩)；若犬只曾有傷人史，必須採取更嚴密的防護措施，消除安全隱患；一旦發生傷人事件，積極賠償被害人損失，可減輕刑事責任。
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
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
伊人下载
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 927.43MB
- 最后更新: 2025-10-24 16:45
- 最新版本: v9.15.17.10
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 成人抖阴
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 3.94以上
客服热线：131-1739-4573
43
82
58172
29
2025-10-24 16:45
96578
68
2025-10-24 16:45
36158
72
2025-10-24 16:45
43561
46
2025-10-24 16:45
92514
89
2025-10-24 16:45
15328
52
2025-10-24 16:45
14725
52
2025-10-24 16:45
39742
16
2025-10-24 16:45
28417
37
2025-10-24 16:45
64
49863
79
84
95647
37425
14537
48
27
93642
83
36145
58431
91762
37895