「人參奶茶」你喝過嗎？不是噱頭
2025-12-19 16:23 2,965次浏览8月5日電 據「交通運輸部」微信公眾號消息，8月5日，交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，全力防禦應對持續強降雨。 中央氣象臺8月5日繼續發布暴雨橙色預警。預計，遼東半島、河北南部、山東北部、河南北部、四川盆地中部、福建東南部、江西南部、湖南南部、廣西中東部、廣東、臺灣島等地部分地區有大到暴雨，其中，廣西東南部、廣東中部和東南部沿海、河北東部、山東北部等地部分地區有大暴雨，廣西東部、廣東中部和東南部沿海等地局地特大暴雨。 5日上午，交通運輸部主要領導到綜合調度指揮中心檢查指導重點地區防禦強降雨情況，要求堅持底線思維、極限思維，全面壓實政治責任，落實落細各項防禦應對措施，做到「寧可十防九空，不可失防萬一」。 交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，有關負責同志調度河北、山東、廣東、廣西、四川、河南、遼寧、福建、江西、湖南省(區)交通運輸主管部門，要求落實部黨組工作安排，將各項防禦應對措施不折不扣、扎紮實實落實到位，並在落實過程中不斷完善，堅決打贏防禦強降雨阻擊戰。 公路領域要緊盯重點路段和重點時段，做到第一時間響應、第一時間巡查、第一時間管控，切實落實落細防範風險隱患的各項措施，全力確保公路網運行安全穩定。 水路領域要將預警「叫應」機制落實到航運企業、渡口船舶，嚴格按照禁限航規定要求做到應停盡停、應關盡關、應撤盡撤；加強與水利部門的協同聯動，及時掌握上遊洩洪情況，加強情況研判，統籌水陸做好應急力量預置。 河北 河北省交通運輸廳統籌抓好強降雨防範應對和災後恢復重建工作，對重點地區進行扁平化、點對點調度，嚴格日常巡查排查，必要時果斷採取關、停等管控措施，全力完成了全省1229處水毀斷交道路搶通工作。 山東 山東省交通運輸廳突出關口前移，點對點調度京杭運河沿線4市、臨沂和淄博等5市防範應對強降雨情況，確保預警信息100%直達一線並落實響應措施。強化主動管控，對G22青蘭高速淄博段雙向主線臨時採取限速80公裡/小時措施。 廣西 廣西壯族自治區交通運輸廳啟動公路二級預警防禦響應，嚴格落實災害天氣分類分級預警「叫應」措施，及時配備應急力量，加強巡查排查，88個受紅、橙色氣象預警影響路段全部落實響應措施。 廣東 廣東省交通運輸廳堅持預防為主，調度並「叫應」受紅、橙色氣象預警影響的209個路段，主動管制2處普通國省道。強化動態管控，6條水路客運航線停航，6個地市175條公路客運班線停運，295個公路水運工程項目停工，轉移撤離736人。
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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