痛心！北京逆行洪水村支書尹春燕遺體被找到
2025-10-22 12:46 6,394次浏览北京8月15日電(記者 袁秀月)據「廉潔上海」官微8月13日消息，日前，上海對3起整治形式主義為基層減負典型問題進行通報。 通報提到，2020年12月、2021年6月，閔行區虹橋鎮先後組織為轄區內企業和幹部開展講黨課活動，在準備講課材料過程中，該鎮將課件PPT委託第三方公司製作，未嚴格執行厲行節約反對浪費的有關規定。 此次通報的典型問題還包括：寶山區委組織部強制要求基層單位製作視頻，增加基層負擔；上海市綠化市容局考評工作成效過於注重匯報展示形式，將PPT匯報形式的好壞作為考核評價依據之一，助長華而不實的工作作風。 近日，多地公開通報整治形式主義為基層減負典型問題，其中多起案例受到關注。 一縣殯儀館館長向群眾超標準收費 8月12日，山東省紀委監委公開曝光5起違反中央八項規定精神典型問題。其中包括臨邑縣殯儀館館長郭登城工作履職不力，造成國有資產損失，以及向群眾超標準收取費用問題。 通報表示，2021年1月至2025年1月，郭登城工作履職不力、監管不嚴，致使他人冒領財物，造成國有資產損失；未執行相關文件規定，向群眾超標準收取費用，加重群眾負擔。 郭登城還存在其他違紀問題，2025年4月受到黨內嚴重警告處分。 縣委書記執意上馬旅遊項目，2230萬元打水漂 近期，廣西公開通報2起整治形式主義為基層減負典型問題。其中包括：賀州市富川瑤族自治縣未經科學論證，脫離縣情實際上馬「水秀」和「燈會」旅遊項目。 通報提到，2017年，時任富川縣委書記陳華不顧富川縣當時為國家扶貧開發工作重點縣的實際情況，未經充分科學論證且違反民主集中制原則，執意拍板決定在富川縣福利鎮神仙湖上馬「水秀」和「燈會」旅遊項目，並擅自決定先進場施工後補辦招投標手續。 2018年1月，「水秀」和「燈會」旅遊項目完工並投入使用，總投資2230萬餘元。因前期投資風險評估不充分，半年後項目運營入不敷出，陸續停止運營。 2019年9月，「燈會」項目因設施毀損嚴重被拆除，「水秀」項目停止運營閒置，致使國家利益受損，當地群眾反映強烈。 鎮幹部要求「每日增粉100人」，完不成作檢討 近日，新疆克州對5起整治形式主義為基層減負典型問題進行公開通報。其中，阿圖什市松他克鎮餘某搞「指尖上的形式主義」問題受到關注。 通報提到，2025年4月，松他克鎮黨委委員餘某「政績觀」存在偏差，違規向轄區15個村布置「松他克鎮官方抖音和微信視頻帳號每日增粉100人」的工作任務，並要求未完成任務的村幹部作書面檢討，加重基層幹部負擔，造成不良影響。 2025年5月餘某受到提醒談話處理。目前已整改。 此外，通報中還包括克州政務服務大廳大量佔用幹部休息時間、搞繁瑣請休假流程，加重幹部負擔；烏恰縣託雲鄉徐某為民服務宗旨意識不強，多次以低俗、侮辱性言辭辱罵群眾等。 水務公司註銷水錶，要求社區為已故用戶出具死亡證明 日前，浙江溫州對3起整治形式主義為基層減負典型問題進行通報。 通報提到，2025年2月，溫州公用事業發展集團龍港水務有限公司在辦理用戶相關水錶註銷業務時，要求社區為已故用戶出具死亡證明。根據《浙江省村(社區)出具證明和蓋章事項取消清單》，出具死亡證明等屬於取消範圍，不應由村(社區)出具，與減負要求不相符。 今年以來，整治形式主義為基層減負工作深入開展。截至2025年7月，中央層面整治形式主義為基層減負專項工作機制辦公室會同有關部門已公開通報26起典型問題，示範帶動省、市兩級通報近4000起典型問題。多地指出，要對通報的典型問題進行對照檢視、舉一反三，深化整治成效。(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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