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2025-12-28 11:52 9,386次浏览廣州8月8日電 (王堅 張媛)珠江流域中東部8月2日至7日遭遇今年入汛以來最強降雨過程，西江、北江、東江幹支流出現明顯漲水過程，西枝江支流淡水河、東江石馬河支流潼湖水等47條河流發生超警洪水。8日，水利部珠江水利委員會(下稱「珠江委」)水文專家解密月初本輪珠江流域暴雨洪水為何這麼大？ 珠江委介紹，此輪強降雨過程具有以下特點：持續時間長，本次降雨自8月2日開始，截至7日14時，已經下了126個小時。累計雨量大，北江、東江累計面平均降雨量分別達177、247毫米，短短5天半下出了超過往年整個8月的降雨量。降雨範圍廣，廣東四分之三區域和廣西四分之一區域的累計雨量超過100毫米，合計總面積達19.3萬平方公裡。 水文專家介紹，通常，珠江流域前汛期(4月—6月)持續性強降雨以鋒面雨為主，後汛期(7月—9月)的則以颱風雨為主。 那為什麼現在沒有颱風影響，珠江流域還會有極端性如此大的強降雨呢？水文專家表示，其實，高空低渦配合西南季風也是後汛期暴雨的典型天氣形勢。此次強降雨過程由多個天氣系統共同造成的：一是今年副熱帶高壓異常偏北偏大，珠江流域位於副高的一個「豁口」處，西南氣流和偏東氣流共同作用形成低渦切變，且在流域中東部長時間滯留，提供穩定動力抬升條件；二是低層西南季風氣流異常偏強，為強降雨提供了豐沛的水汽。因此，本次強降雨下出了「龍舟水」之氣勢。 珠江委表示，隨著副高逐漸西伸，西南急流減弱西移，此輪強降雨趨於結束，但部分地區近期降雨落區重疊，土壤含水量已經飽和，公眾應避免前往山區、河谷等災害風險較高地區，警惕次生災害的滯後性。同時，流域部分地區仍可能出現局地強降雨，尤其是一些山區裡的中小河流由於落差大流速快，一旦出現局地短時強降雨，容易出現陡漲陡落的突發性洪水，水文部門將繼續強化水雨情監測預報，及時發布預警信息。(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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