黑龍江：未來一周降雨面弱點強 局地暴雨最大陣風11級
2026-01-25 06:44 9,378次浏览本報訊(記者吳楊澤)「現在我們為轄區縣級以上文物保護單位全部配備了文管員，還專門出臺了相應的管理辦法。同時，我們會定期對轄區歷史文化遺址等進行檢查，一旦發現問題將及時上報並組織修繕保護。」近日，山西省呂梁市離石區文化和旅遊局工作人員向該區檢察院檢察官介紹收到檢察建議後的整改成果。 作為晉綏抗日根據地核心區域之一，呂梁市離石區現在冊備案的抗戰遺址及烈士紀念設施共17處，其中2處為省級文物保護單位。今年4月，離石區檢察院收到「益心為公」志願者提供的線索，反映轄區內部分抗戰遺址破損嚴重，存在安全隱患。經實地摸排，該院檢察官發現轄區多處抗戰遺址和烈士紀念設施普遍存在保護措施缺失、管理維護缺位的問題。 其中兩處省級文物保護單位問題尤為突出。第二戰區民族革命戰爭戰地總動員委員會(下稱「戰地總動員委員會」)舊址曾留下劉少奇、賀龍等老一輩革命家的戰鬥足跡，存在未設置保護標誌，建築垃圾堆積，基本防護措施缺失等問題。紅色文化遺址離石烈士樓同樣存在無保護標誌、防護措施不到位等問題。 根據《山西省紅色文化遺址保護利用條例》的相關規定，離石區檢察院於6月29日決定啟動公益訴訟立案程序。在全面調取17處抗戰遺址及烈士紀念設施的相關歷史資料基礎上，該院細緻深入、紮實精準地開展調查工作，同時邀請人大代表、文物保護專業人士全程參與現場勘查、實地走訪。7月16日，該院組織召開聽證會，邀請相關行政部門工作人員及人民監督員參加。廣泛徵求各方意見後，該院於7月25日公開宣告送達檢察建議，建議相關單位對各自監管職責範圍內的紅色文化遺址及時採取相關保護措施，制定保護方案，落實保護責任人制度；同時建立健全紅色文化遺址日常維護管理的長效機制，定期對轄區內的紅色文化遺址存在的問題進行檢查監督，及時消除安全隱患。 相關部門收到檢察建議後，成立工作專班，制定紅色文化遺址保護修繕工程設計方案，開展修繕工作。目前，戰地總動員委員會舊址、離石烈士樓等紅色遺址的修繕加固工作已基本完成，周邊違建全部拆除，建築垃圾全部清理乾淨，防盜、防火等基本防護措施配備齊全，17處紅色遺址均設立了保護責任人公示牌，警示標識、防護圍欄和教育宣傳展板煥然一新。
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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