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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