（抗戰勝利80周年）國民黨抗戰女傑鄭蘋如：勿輕花弱無筋骨
2025-10-31 18:45 9,976次浏览徐匯區長橋街道的龍瑞路北側龍騰大道濱江段環境宜人，綠地與兒童遊樂場一直是居民們休閒的熱門去處。然而，這裡的商鋪業主卻反映，因為人行道上有一段高約1.5米的綠化帶，就像面紗遮住了商鋪的門面，擋住了路人視線，也阻隔了人氣，店鋪生意難做，頻繁換手。今年年初，長橋街道在黨建引領的「多格合一」機制下，將此問題帶入徐匯新城片區例會。最近，400餘平方米的綠化帶和臺階改造完成，視野一下子開闊敞亮了，還嵌入長椅、無障礙坡道等設施，方便行人駐足休憩，人流量明顯增加。改造前原貌。龍瑞路龍騰大道口的中海瀛臺小區建成已有多年，小區外圍濱江段有一排商鋪，開過咖啡廳、健身房等多種業態，生意始終不溫不火，頻繁更換租戶。商家反映，商鋪門前人行道的臺階總長約有150米，上面分布著一排近一人高的綠植，藤蔓還張牙舞爪地纏繞上了路燈柱，模樣既不好看，無法以顏值吸引客流，還遮擋了視線，使商鋪門面顯得比較隱蔽，途經的非機動車、機動車駕駛員一不留神就會錯過這排商鋪，不利於商鋪引流。然而，這片區域的權屬比較複雜，位置恰好穿越中海瀛臺小區紅線，產權分屬市政與小區，綠植修剪和調整需經徐匯區綠化中心同意，屬地長橋街道和居委會無法自行操作。對於這樣「跨部門、跨行業、跨領域」的複雜治理格局，如何實現條塊協調聯動，成為「破局」關鍵。今年初，在長橋街道徐匯新城片區的例會上，商戶的呼聲被街區黨支部書記帶到了會議上，街道依託黨建引領「多格合一」機制，在去年成立的片區會議平臺優勢，打破治理瓶頸，聯動屬地派出所、司法所、市場監管所、綜合行政執法隊、街道職能部門等治理力量，多次召開片區會議，組織街道管理辦、中海瀛臺居委會、居民代表、商戶代表面對面開展交流。同時，街道多次組織代表們實地踏勘綠化現狀，廣泛徵求意見，討論綠化調整的可行方案。片區、街區、社區的「三區」聯動，搭建起牆內牆外的溝通平臺，推動片區治理的多元參與，「誰來管」的問題迎刃而解。施工中。在責任釐清的基礎上，片區黨委向徐匯區綠化市容局「吹哨」，區綠化中心迅速響應，實地查勘後確定改造方案。然而，這一改造之前未被列入今年計劃，存在預算資金缺口。面對經費短缺難題，商戶主動提出集資意向，經過多方考慮，這一工程被納入龍瑞路美麗街區建設項目中，實現了順利啟動。施工初期，長橋街道、片區黨委和街區支部相關負責人實地查看時，發現改造效果與預期存在落差，部分植物依然遮擋門面。追問之下才得知，商戶代表出於「不想再麻煩大家」的心態，對初版方案雖不盡滿意卻未表達異議。長橋街道隨即組織再次協商，充分聽取商戶真實訴求，聯合社區、居委會、設計單位等反覆研討、現場比對，最終形成兼顧安全、美觀和商戶經營需求的新方案，並獲得商戶、居民的廣泛支持和高票通過。改造後寬敞明亮的街道。改造後的綠化高度只有15釐米左右，從商鋪裡向外看浦江兩岸風景的視線更好了，從路邊看商鋪也是一目了然，不過，新的問題又產生了——兩米多高的路燈原本位於約1.5米高的樹木裡，並不突兀，但當綠化帶的「海拔」驟降後，這一根根路燈就顯得十分突兀了。路燈產權屬小區，為了這排「鶴立雞群」路燈引發的討論，居委會及時介入，協調業委會開展居民徵詢，又成功推動路燈改造，同步降低「身高」，讓街區整體風貌更加和諧美觀。最近，工程整體圓滿收官，不僅改善了街容街貌，還新增了幾個停車位，也為商鋪引流增加了砝碼，深受商戶和居民好評。
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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