日前,普陀區政務服務中心迎來一群特殊的「小小觀察員」——新就業形態勞動者子女。今年的政府開放月,區委社會工作部會同區市場監管局、區城運中心聯合全家便利店及長寧美校,共同策劃了一場「暖新童行·小小觀察員之旅」活動,邀請網約配送員等新就業形態勞動者家庭走進政務大廳,感受城市脈動。市場監管小課堂護航安全成長「超市的零食包裝上,生產日期和保質期藏在哪裡?」「路邊攤的烤腸為什麼不能隨便吃?」「乘坐電梯時,哪些行為是危險的?」普陀區市場監管局的幹部化身老師,用一連串的互動問題點燃了現場氣氛。在輕鬆愉快的互動中,食品安全與特種設備安全的知識悄然植入孩子們的心田,不僅播撒了健康飲食、珍惜糧食的種子,更為他們的成長築起了一道安全防線。小小觀察員體驗城市運轉的「第一現場」孩子們來到全家便利店,化身「一日店員」,分組體驗清潔打掃、整理貨架、掃碼收銀、打包外賣等工作。「今天帶孩子來參加活動,讓她體驗店員的工作,了解我每天的工作環境,也讓她感受到了勞動的快樂和責任。」帶著孩子參加活動的全家便利店店員汪燕道出了心聲。孩子們稚嫩的小手觸摸到的,不僅是商品與服務流程,更是父母們日復一日維繫城市便利運轉的辛勞與價值。走進「智慧大廳」感受高效便捷的政務服務穿過便利店的煙火氣,孩子們步入普陀區政務服務中心的大廳。在工作人員引導下,父母帶著孩子們在「一網通辦」自助區、政務智能辦窗口、政務公開服務區盡情體驗,直觀感受規範化、標準化的政務服務大廳,和親切的「普小二」們進行互動,近距離體驗「普小二」的貼心服務。順豐騎手王敏在活動後感慨道:「很開心帶孩子來參加活動,讓孩子更加理解我的工作內容。今天還參觀了普陀區政務服務中心,感受到了政府辦事的高效。」畫筆繪暖意讓城市溫度「袋袋」相傳在美術老師的指導下,孩子們將對普陀街巷的溫暖記憶、對父母奔波身影的敬意、對便利店點滴美好的感知,傾注於畫筆。一幅幅充滿童真的畫作躍然帆布袋上,成為隨身攜帶的「溫暖印記」。「我畫的是外賣員叔叔,他們工作辛苦,我想謝謝他們。」鹹元卿小朋友用稚嫩的話語,道出了畫作背後的純真心意。一次開放體驗,映照城市溫情。此次「小小觀察員之旅」是普陀區關心關愛新就業形態勞動者、社區工作者及其家庭的生動實踐。區市場監管局表示,藉助政府開放月契機舉辦此次活動,既增進網約配送員等新就業形態勞動者的子女對父母職業的理解,又為新就業群體家庭推開一扇融入城市肌理的溫情窗口、為社區工作者注入能量,更是一次直觀展現政務服務開放與透明的契機。
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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