美國高盛集團研究顯示 美企業承擔的關稅成本正轉嫁給美消費者
2025-10-28 05:17 2,918次浏览「養老服務站的助餐能不能多些清淡口味的菜？」「希望能有專業的認知症幹預服務」「我們可以提供中醫康復技術支持」……8月的永康城三居委初心空間內，一場圍繞「家門口的養老服務站怎麼建」主題的康欣議事會熱烈召開，浦江鎮職能部門、永康三共建單位、居民代表等40餘名參會者各抒己見，用智慧與誠意勾勒出社區養老的溫暖圖景。民生所盼：80%居民關注的「頭等大事」養老，是社區繞不開的「民生關鍵詞」。永康城三居委通過前期四百大走訪、人大接待等渠道發現，超過80%的居民對養老話題高度關注。為精準對接需求，居委線上線下發放215份調查問卷，結果顯示：助餐服務中，社區公共用餐點與定製餐食需求最旺；生活照料裡，近半數老人期待智能設備使用指導與日間休息空間；精神關懷方面，心理諮詢服務呼聲最高……「這些需求，就是我們行動的方向。」永康城三居委黨總支書記羅潔表示，從增設老年娛樂場地到完善服務制度，從倡導尊老氛圍到推動多方協同，居民的每一條建議都成為議事會的「議題源」。 「家門口的養老服務站怎麼建」主題康欣議事會舉辦多方聚力：「三三四」原則下的「共治樣本」為讓議事更高效、成果更務實，本次會議依據閔行區委社會工作部基層議事協商體系規範，參會人選產生方式遵循「三三四」原則：30%固定主體（居委會、業委會、物業等）、30%利益主體（老年人及家屬代表等）、40%公共主體（鎮職能部門、共建單位等），三類力量齊聚一堂，形成「需求—資源—行動」的閉環對話。本次議事會圍繞三部分展開深入探討：一是「百姓希望家門口養老服務站有什麼服務」；二是「部門賦能能為家門口養老服務站做什麼」；三是「共建助力能為家門口養老服務站增色什麼」。首先，社區老年朋友們結合生活實際暢所欲言：有人提出希望開展結合季節特點和慢性病的健康講座，讓養生知識更貼合日常；有人關注認知症醫療幹預，期待專業的早期篩查與幹預服務；也有居民提到社區醫院應增加醫療器械，解決日常就醫不便的問題，同時希望養老服務能實現醫養結合，滿足老年人的醫療照護需求……一句句真誠的訴求，為養老服務站的建設提供了精準的方向。隨後，老齡條線率先從政策層面明確支持，提出助餐、助浴等基礎服務框架；社區條線表示將開展為老系列服務，並積極調動老年人參與社區治理；社區衛生服務中心承諾「我們會提供中醫康復體驗，9月心理諮詢室也將開放」，回應了老人的健康關切；共建單位同樣積極發力——蕊源生物願提供康復器械，利群社會工作事務所將配送個性化的為老服務……職能部門的資源供給與共建單位的貼心助力，讓養老服務站的「資源庫」愈發充實。此外，康欣議事會的固定成員也分享了想法。物業代表承諾為養老服務站提供環境衛生保障；居民代表感謝各方的支持，並希望能幫助老年人科普智慧型手機的使用。 「家門口的養老服務站怎麼建」主題康欣議事會舉辦藍圖繪就：從共識到行動的「溫暖接力」經過15分鐘的需求補充、15分鐘的資源對接、15分鐘的共建探討，會議凝聚起多項共識，並將於會後一周內公布《永康三「家門口的養老服務站」建設行動方案》。通過「公示—反饋—評估」的長效機制，讓每一項共識都轉化為具體行動。在凝聚多方智慧的基礎上，永康城三居委「家門口養老服務站」的建設路徑已然清晰。這場以康欣議事會為載體的民主實踐，將政策溫度、專業力量與群眾智慧熔鑄為治理合力，精準對接「百姓所需」，生動詮釋了基層治理中「問需於民、問計於民」的全過程人民民主真諦。展望未來，康欣議事會踐行的共建共治共享理念，將持續為破解民生難題提供「金鑰匙」，讓「老有頤養」的美好願景在社區沃土中生根發芽，真正打通服務群眾的「最後一公裡」，實現家門口的溫暖抵達。
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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