馬朝旭說，聯合國的作用只能加強，不能削弱，聯合國的地位必須維護，不能取代
2025-10-28 03:51 6,217次浏览位於萬裡街道的雅築真欣園小區是1999年建成的早期商品房社區，涵蓋20個樓組。樓組作為社區最貼近居民的「神經末梢」，在鄰裡交流、凝聚共識、社區共治等方面發揮了至關重要的樞紐作用。黨建引領聚合力，社區治理有良方在萬裡雅築居民區黨總支的引領下，社區內各樓組聯動樓組長、黨員骨幹、志願者、熱心居民、業委會、物業、第二梯隊等多元群體，組建一支「日欣月議」樓組議事團隊。通過每月定期平安巡邏發現問題，建立每月議事機制研究問題，推動解難題、強活力、繪新景，探索走出一條「樓組自治帶動小區共治」的基層治理新路。針對社區樓道堆物等治理難點，「日欣月議」樓組議事團隊積極發揮示範引領作用，帶動樓組居民進行細緻摸排、耐心溝通，認真宣傳消防通道的重要性，用耐心、細心、恆心，有效動員居民共同參與樓道整治，推動長期堆放在架空層、樓道角落、佔據公共空間的「殭屍」物品被一一清理。這看似簡單的樓道清理，正是示範樓組建設的第一步，在清除安全隱患、暢通公共空間、凝聚鄰裡共識的同時，為社區協同「變廢為寶」奠定基礎。全齡友好共參與，變廢為寶有妙招清理出的物品何去何從？直接丟棄是資源的浪費。在真欣園「日欣月議」議事討論中有了答案，樓組成為了創意孵化和實踐落地的有效陣地。針對清理出的舊童車，樓組積極倡導居民參與「變廢為寶」微改造。居民們運用巧手，對這些童車進行創意彩繪。原本被視為廢棄物的童車，在樓組居民的藝術再創造下，蛻變成了小區門頭的一道充滿童趣和藝術氣息的獨特風景。針對閒置的玻璃瓶，樓組依託「小手牽大手」主題活動，邀請社區的孩子們和志願者共同開展創意設計和彩繪。學習環保理念、踐行文明實踐，這些獨一無二的彩繪玻璃瓶，成了裝點小區綠化、打造微景觀的絕佳素材。樓組聯動強治理，多元協同換新顏萬裡雅築居民區堅持用好「聯」的方法，通過樓道聯動，推動解決「樓內事」向辦妥「社區事」拓展轉變。各樓組在清理樓道和募集閒置物品過程中，及時總結經驗、梳理資源，為社區景觀微更新積累豐富素材。當小區門頭面臨黃土裸露問題時，樓組議事會提出的移植富餘綠植、優選植物種類等意見被採納落地。彩繪童車、玻璃瓶花器、彩繪石頭、精心打造的綠植組合、太陽能彩燈……精心的設計、用心的付出，居民們將原本單調的門頭區域，打造成了富有創意、充滿活力的社區新地標。這「花」景的背後，是社區聚力同心的成果，更是比鄰共治的生動實踐。不僅如此，針對小區26年房齡、個別樓棟外牆老化嚴重等情況，社區「三駕馬車」同心同向發力，物業積極參與示範樓組建設，在做好日常保潔、綠化、維修、養護等工作的同時，主動購買工具及塗料、抽調人員集中粉刷，推動樓道宜居環境煥然一新。
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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