為何「老賴」還能坐一等座出行？護照成違反限高令的「通行證」
2025-11-09 04:09 4,284次浏览「以前綠化帶裡、樓道口全是橫七豎八的共享單車，物業光清理就得花大半天，其他活都顧不上了。」近日，金山區石化街道柳城居民區志願者寇師傅望著如今清爽整潔的小區環境，感慨不已。曾幾何時，共享單車亂停放像一塊「心病」，壓在石化街道多個社區的居委、物業和居民心頭。而如今，隨著企業、社區、居民三方形成治理閉環，「單車圍城」的困局正被悄然破解。在柳城居民區，「單車圍城」的景象曾十分突出，鮮亮的單車擠佔消防通道、霸佔機動車位，不僅破壞社區環境，更讓居民出行添堵。「部分居民圖一時方便隨意停放，單車企業為搶佔市場過量投放卻疏於管理，而社區雖有治理之心，但僅靠「軟手段」，效果杯水車薪。」 柳城居民區黨總支書記範向紅坦言。轉機始於一場「破冰」會談。在石化街道城運中心的牽線下，範向紅與哈囉單車金山區域負責人實地勘察問題最突出的石化六村、八村，共同開出「疏堵結合」的良方。小區入口處設置智能電子圍欄，劃出內部禁停區域，單車一旦試圖進入或違規停放，GPS定位系統立即響應，車輛自動上鎖並發出警示，從源頭卡住「任性」停放的閘門。同時，小區外圍則科學布設寬敞的專用停車區，為共享單車安好「家」，引導居民養成「有位停車」的習慣。哈囉單車也增派運維人手，利用GPS定位每日巡查，對違規停放車輛做到「即停即清」。如今的柳城社區，曾經被單車侵佔的綠化帶重現生機，樓道門口暢通無阻。「現在清爽多了！物業能把精力轉到其他服務上，大家看著也舒心。」 臨南物業衛零管理處陸經理笑著告訴記者。數據顯示，當地共享單車亂停放現象銳減了95%以上。這樣的改變也在臨蒙、山鑫、濱二、山龍等居民區上演。各小區居委會、物業組建「車輪護衛隊」，新山龍物業陶經理帶著隊員每天地毯式巡查，他們工具包裡備著的撬棍和液壓剪專門用來「解救」被私鎖的單車；門崗保安看到騎共享單車進小區的居民，會立刻上前溫馨提示：「請您停到對面畫線區域，謝謝配合。」從居委會與企業的「破冰會談」到保安的一句暖心提醒，這場治理實踐道出社區治理的「密碼」，當企業精準投放、社區精細管理、居民精心呵護形成閉環，曾經橫亙在樓道口的「鋼鐵路障」，終將化作城市文明的新坐標。
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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