「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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