人保財險麗江分公司因虛掛代理業務套取手續費被罰42萬 責任人遭警告並罰款11萬元
2025-12-30 07:22 8,719次浏览西藏自治區在60年前剛成立時，只有一個機場、一個航站樓、一條跑道，到現在西藏民航已織就了輻射國內主要大中城市以及香港特區，還有尼泊爾、新加坡等地區和國家的航線網，不僅縮短了地理距離，更助推了西藏社會民生和經濟的快速發展。這裡是西藏自治區最大最繁忙的拉薩貢嘎國際機場，2024年9月，一座新的高高原機場塔臺正式投入使用，這裡地處河谷地帶、地形複雜、氣象多變，和平原地區相比，高高原機場塔臺可以說時刻都要面對各種安全挑戰。作為貢嘎國際機場的指揮中樞，它集成了通信、導航、氣象監測等尖端技術應用，極大地提升了西藏空管服務保障能力和運行效率，意味著國內高高原空管的智慧技術應用，已經達到了先進水平。民航西藏空管中心副主任 熊在林：這個塔臺自動化也是融合了場面監視雷達和多點定位信號相關功能，有了全景增強視頻監控系統，即便是在低能見度下，也可以讓監控信號能夠非常清晰。1965年3月2日，當一架從北京飛來的伊爾-18型飛機飛越布達拉宮，降落在當雄機場，也標誌著西藏正式開啟了「空中時代」，而彼時，青藏高原還被雪山與江河阻隔，物資靠人背馬馱，空中交通生命線既脆弱又簡陋。熊在林介紹，30年前，這裡一天也就2到3個航班，通報航班動態信息，基本上還是靠高音喇叭在通知。目前，無論是旅客吞吐量還是航班架次，基本上都是每年以10%以上的速度在增長。目前西藏地區的機場航站樓由1座發展到10座，面積由1661平方米增加到15萬多平方米，跑道由1條增加到10條，已經形成了1條主幹7條支線的機場布局，輻射國內主要大中城市。拉薩貢嘎國際機場平均每天有170架次航班起降，全區更是突破200架次以上，現在從拉薩出發，1日之內可暢達全國。民航西藏自治區管理局規劃處副處長 楊露：到現在我們整個西藏民航一共通達城市有81個，然後航線有193條，直飛的航司有12家。預計到2030年底，整個西藏民航旅客吞吐量能達到980萬人次，貨郵吞吐量能達到6.6萬噸，航班起降架次能達到8.5萬架次。從高原「孤島」到「樞紐」，航線延伸處，機遇自然就會奔湧而來。2025年7月10日，順豐包機專線正式開始定期運行，來自西藏的高原特色產品和來自內地省份的工業品藉助空中「高速通道」互通有無。這是順豐落地西藏15年，開始共享雪域經濟按下的「加速鍵」。航線延展架起「空中金橋」，帶動各種資源要素前所未有地流動起來。貢嘎機場所在的甲竹林鎮，以前荒涼的河灘再也難尋蹤跡，一個繁華的空港城市正在成長，依託貢嘎機場，這裡70%的居民依靠自營、出租或就業等方式，參與到西藏臨港經濟的建設中。國家二級飛行員王剛，是西藏航空目前負責與中國商飛合作項目的負責人，除了日常飛行工作，現在還要圍繞覆蓋全季節、全氣象條件下飛行、機務和運控等專題的數據總結，共同推進國產C919高原型大飛機的研製工作在青藏高原順利開展。西藏航空有限公司運行中心總監 王剛：今年是西藏自治區成立60年，也是西藏民航發展的60年，在這個重大的時間節點，我作為一名飛行員也希望這是一個起點，在未來的5年或者10年，我能夠有機會親自駕駛著我國的國產大飛機，自由地翱翔在祖國青藏高原的藍天之上。
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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