福建海事局啟動Ⅱ級應急響應 11條客渡運航線停航
2026-02-21 09:17 4,971次浏览懷化8月13日電 (黃建建 胡敏)「今年是抗日戰爭勝利80周年，湖南芷江作為抗日戰爭勝利受降紀念地而聞名於世，這條路正好通向抗日戰爭勝利受降紀念館，因此建議將這條路命名為『勝利大道』。」中國人民抗日戰爭勝利受降紀念館館長吳建宏，在芷江侗族自治縣地名專家論證會議上如此提議。 抗戰勝利受降地——湖南芷江縣城航拍圖。 芷江縣委宣傳部 供圖 湖南芷江作為抗戰勝利受降之地、侗鄉文化薈萃之城，地名工作不僅關乎民生服務，更肩負著傳承紅色基因、弘揚民族文化的重要使命。為進一步推進「鄉村著名行動」，當地民政部門以「制度建設」和「人才建設」為抓手，錨定地名建設目標，紮實有序開展工作，為「第六屆中國芷江國際和平文化節」舉辦營造優質軟環境。 「到底是㵲水路，還是舞水路？」「滬昆高速出口的那座橋為什麼一直沒有名字？」「紅色旅遊路的名稱太拗口了，能不能換個簡單又好記的？」「民族文化廣場在哪？那不是鼓樓廣場嗎？」…… 芷江縣民政局的地名工作人員靠著「鐵腳板」「厚臉皮」「爛筆頭」等笨辦法，通過實地走訪、社區訪談、資料查證等方式，尋找解決辦法、籌劃解決方案。但是，面對「部門協調難度大、歷史遺留問題多、保護發展有矛盾、維護更新難落實」的現狀，民政部門孤掌難鳴。 芷江縣完成了169條地名的命名(更名)。 芷江縣委宣傳部 供圖 要解決「有地無名、有名無標、一地多名、名實不符」等地名亂象，必須全縣地名工作一盤棋，才能「遏制增量、清理存量」。作為縣級地名主管部門的民政局，通過建立由27個縣直單位和18個鄉鎮組成的「全縣區劃地名工作協作配合機制」，釐清各部門職責分工，確保地名管理工作科學化、規範化、常態化。 「我縣的住宅區名稱大多都不能體現本地特色，也沒有多少文化內涵，建議地名管理部門邀請相關領域的專家，擬出一些能體現我縣歷史文化、風土人情的特色地名，建立地名儲備庫，便於今後的建設項目提取使用。」這是地名命名(更名)工作聽證會議上一位參會代表的發言。 「專業的事情交給專業的人來做！」在芷江縣委縣政府的支持下，芷江縣民政部門邀請了十位來自史志研究、城市規劃、文博保護、文旅宣傳等領域的專家學者和新秀達人，組建了一支跨學科、高水平的專家團隊，旨在為全縣地名工作注入專業力量和創新活力。 芷江讓路牌不僅能指路，而且能為文旅助力。 芷江縣委宣傳部 供圖 自「地名專家庫」組建以來，專家們充分發揮各自的專業優勢，有的作為文化傳承的「守護者」，深入挖掘地名背後的文化內涵，打造具有芷江特色的地名品牌；有的作為城鄉發展的「智囊團」，系統梳理地名歷史脈絡，為地名規劃專業把脈定向；還有的作為文旅融合的「助推器」，講好芷江地名故事，讓地名「說話」、讓歷史「留痕」。 今年，在「部門聯動」和「智庫助力」的雙重加持下，芷江縣民政局不僅順利完成了芷江鎮169條地名的命名(更名)，還積極推廣使用了地名標誌與便民服務、文化旅遊相結合的「智慧路牌」，讓路牌不僅能指路，而且能為文旅助力、為節會添彩。(完)
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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