瀋陽市舉辦「沈臺高端裝備製造暨臺灣青年企業家創新創業經貿交流合作周」活動
2025-11-29 20:34 6,471次浏览8月14日電 據最高人民法院官方微信消息，在8月15日全國生態日即將到來之際，最高人民法院、最高人民檢察院、國家發展改革委、公安部、司法部、自然資源部、生態環境部、水利部、農業農村部、文化和旅遊部、國家林草局、國家文物局等12家中央和國家機關聯合印發《關於加強執法司法工作協同 服務保障長江流域生態環境保護和高質量發展的意見》(以下簡稱《意見》)。 《意見》共18條，分為總體要求和強化聯動、優化銜接、深化合作四部分。 第一部分，總體要求。《意見》第一條至第三條依據長江保護法第三條規定的基本原則，從三個方面對加強司法與行政執法工作協同提出總體要求。一是目標要求，明確要堅持生態優先、綠色發展，牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，服務保障好長江經濟帶發展、長三角一體化發展等區域重大戰略實施。二是內容要求，明確要堅持統籌協調、系統治理，健全山水林田湖草沙一體化保護和系統治理機制，增進長江流域系統治理、整體治理、協同治理。三是工作要求，明確要堅持依法推進、務實高效，用最嚴格制度最嚴密法治保護長江流域生態環境，準確適用刑法、民法典、長江保護法等法律法規，形成齊抓共管的強大法治合力。 第二部分，強化聯動。《意見》第四條至第八條從五個方面規定了強化執法司法工作協同的具體舉措。一是加強溝通會商，聚焦汙染防治攻堅、長江十年禁漁、河道採砂管理等重點領域和多發高發案件，統一執法司法標準和尺度，全面提升執法司法規範化水平。二是支持執法行動，堅持依法辦案與促推治理並重，支持行政執法機關在長江流域跨行政區域、生態敏感區域和生態環境違法案件高發區域依法開展聯合行動。三是專業技術保障，加強生態環境評估鑑定機構和專家隊伍建設，完善評估鑑定標準規範，共享專家庫，著力解決實踐中鑑定難、鑑定貴問題。四是信息互通共享，加強數字賦能和信息化建設，推進跨部門大數據協同辦案和情況通報，共享長江流域生態環境執法司法信息數據。五是糾紛多元化解，加強府院聯動，充分發揮行政執法機關專業優勢，做好環境資源訴訟與非訴訟糾紛解決機制的有機銜接，妥善化解矛盾糾紛。 第三部分，優化銜接。《意見》第九條至第十三條從五個方面規定了優化執法司法銜接的相關舉措。一是案件移送銜接，加強長江保護行政執法與刑事司法、環境公益訴訟、生態環境損害賠償訴訟銜接，發現需要追究刑事、民事、行政法律責任的，依法移送案件。二是跨域管轄協調，明確跨行政區劃環境資源犯罪案件指定管轄的，應當遵循系統治理、整體保護、專業化審判、方便訴訟等要求，並及時商請同級司法機關。三是證據調取使用，辦理環境資源案件需要向相關執法司法機關調查取證、調閱案卷的，有關機關依法予以協助配合，有關證據材料經查證屬實可以依法作為證據使用。四是法律責任統籌，明確刑事、民事、行政法律責任的全面依法協調適用，違法行為人積極履行生態環境修復、賠償責任的，依法作為從寬處理的情節。五是生態修復協作，加強生態環境修復跨部門協作，科學確定、合理實施修複方案，依法開展修復工作的監督落實、效果評估，共同維護修復效果。 第四部分，深化合作。《意見》第十四條至第十八條從五個方面規定了深化執法司法有關工作的合作安排。一是日常聯絡溝通，健全日常聯絡溝通機制，通過會議紀要、指導意見等形式，增強政策統一性、規則一致性、執行協同性。二是聯合調研培訓，開展跨部門聯合調研培訓和業務交流活動，增強執法司法人員的整體觀、系統觀、協同觀，共同提高執法司法能力水平。三是法治基地共建，聯合設立生態環境保護修復(法治宣傳)基地，融合發揮生態修復、巡迴審判、法治宣傳、實踐教育、文化和旅遊、綜合治理等作用，提高保護修復治理綜合效能。四是聯合普法宣傳，及時總結、聯合發布涉長江保護治理典型案事例，把普法宣傳和保護傳承弘揚長江文化結合起來，講好長江保護法治故事。五是涉外法治協同，充分發揮長江流域連接絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的重要紐帶作用，攜手建設同高質量發展、高水平開放要求相適應的涉外法治體系和能力，服務共建「一帶一路」綠色發展。 下一步，人民法院將認真貫徹落實《中共中央關於加強新時代審判工作的意見》，全面貫徹實施長江保護法，攜手各方充分運用好、落實好《意見》要求，共同守護好「一江碧水、兩岸青山」，為服務保障長江流域生態環境高水平保護和高質量發展，建設人與自然和諧共生的現代化作出新的更大努力。
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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