滬指站上3800點關口 科創50指數大漲逾8%
2025-11-08 22:00 1,462次浏览頂著高溫，第二場「紅動徐匯・禮讚百年工運」百團萬人觀龍陵暑期專場活動在龍華烈士陵園繼續開展，當天有 9 批次職工和中小學生團隊 100 餘名參觀者走進龍華烈士陵園，包括來自徐匯環衛職工的子女們，他們當天還參加了徐匯匠心模範尋訪一日營活動。在市勞模餘美香、尚豔華、馮知洋、符欣怡、崔麗麗，市五一獎章獲得者蘭凡、周翌，區勞模陳俊峭、董梁，職工志願者王禮婧和10 多名中小學生志願者及工會志願者的講解中，參觀的團隊共同體驗了一次沉浸式紅色傳承之旅。 市勞模、上海環谷新材料科技發展有限公司技術部技術總監崔麗麗和市五一獎章獲得者、徐匯中學教師周翌作為新成員正式加入徐匯勞模龍陵志願講解團，並在此次活動中首次亮相。為了能出色完成講解任務，她們利用日常碎片時間，認真準備講解詞，牢記現場每一個點位的歷史背景與細節，不斷打磨自己的講解內容，最終雙雙順利通過考核，成為講解團的一員。在今天的活動中，崔麗麗以專業且飽含深情的講解，贏得了現場觀眾的好評。講解結束後，崔麗麗感慨：「站在龍華烈士紀念館的展廳裡，每一件展品都讓我感受到革命先烈用生命鑄就的信仰之光。作為講解員，我將用心傳遞這份不朽的精神，讓英雄的故事永遠激勵後人。」 值得一提的是，周翌的女兒、來自上海小學三年級的何瑧作為學生志願者也通過了本次考核。當天母女倆的身影穿梭在各個講解點位，除了講解外，她們互相鼓勵，反覆學習其他點位的講解詞，這就是傳承最生動的體現。回想今天和媽媽一起的講解初體驗，何瑧感慨萬分：「參與講解更進一步讓我了解了黨和工運的歷史以及英雄人物的英勇事跡。其實在準備過程中，稿子的內容對於我來說很晦澀，也很困難，但是在媽媽的鼓勵下，堅持了下來，這個過程讓我收穫很多。」活動現場，還有一群朝氣蓬勃的矮小身影格外引人注目，他們便是區總工會今年新招募的10 多名中小學生志願者。經過系統的培訓與嚴格的考核，這些小志願者們迎來了展示自己的機會。他們十分珍惜此次實踐，不少同學提前來到場館，相互交流講解技巧，反覆練習走位與語調，力求在講解過程中做到盡善盡美。來自華東理工大學附屬小學的劉梓軒說道「作為小小講解員，我們是歷史的講述人，更是信仰的守護者。每一次講解都是一次精神的洗禮，只要我們不停歇地講述，先烈們的故事就會永遠活著，他們的精神就會永遠照亮前行的路。」 楊文煦同學說：「這是我第一次給那麼多人講龍陵的故事，手心都出汗啦。但想到烈士們不怕困難，毫不畏懼，我就大聲講。以後還要來，讓更多人知道他們有多勇敢！」下午的參觀團隊中，還有來自新就業形態勞動者順豐同城的快遞小哥。他們在忙碌的工作間隙專程前來感受紅色文化，區總工會特意為他們送上了防暑降溫用品，在炎炎夏日裡傳遞出貼心的慰問，讓這場紅色文化之旅更添一份溫暖與關懷。他們絕大多是黨員，在參觀過程中還專門重溫入黨誓詞。在龍陵的支持下，參觀之餘，他們還上了一堂特別應景的國防教育課。此次活動讓不同群體在紅色教育中汲取了精神力量，從勞模志願者的深情講解到青少年的熱血演繹，從傳統職工子女到新就業形態勞動者，勞模精神、革命精神工運精神將一代代在各行各業廣大職工群眾中不斷傳承和發揚。暑期龍陵講解專場活動8月底將迎來開學第一課大思政課主題活動，大家敬請期待，同時徐匯區匠心模範尋訪主題活動正在如火如荼進行中，歡迎全市中小學生團隊報名參加，打卡完成相應任務還可領取紀念證書，並有機會參加後續福利活動。
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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