助力和美鄉村建設 山西計劃用5年時間開展一輪全域土地綜合整治
2025-11-27 09:13 3,451次浏览七八月份的午後，酷暑難耐，駕校訓練場的水泥地面被曬得滾燙。19歲的大學生方宣婕坐在教練車裡，汗水不斷從臉上流下，打溼了衣服。她握著方向盤，看著前方的標線，按照教練「左打一圈」的指令轉動方向盤。這個暑假，像方宣婕這樣來駕校學車的大學生數量增多，駕校裡隨處可見他們年輕的身影。 在廣州市番禺區一駕校內，教練車在車位間來往穿梭，引擎聲此起彼伏。儘管日頭漸高，學員們的熱情未減，操作著教練車一趟趟往返於指定路線。其中，超過三分之二的學員為學生群體，多為剛結束高考的「準大學生」及趁著假期考取駕駛證的大學生，他們反覆兜圈打磨駕駛技巧，為即將到來的獨立駕駛旅程緊張備戰。 據駕校工作人員介紹，因為學生只有暑假、寒假才有大段的完整時間去學車，所以暑假期間駕校學員基本上是由學生組成。很多社會人士也知道這種情況，所以專門會讓大學生先學先考，他們自己自覺往後延。 同濟大學學生彭振宇說，有駕照在手，出行就更方便了，還可以自駕遊出去玩，近一點的地方也不需要高鐵出行。廣州大學學生姚增銳說起自己的跟風學車，「別人是急用，我是備用。」希望有一個屬於自己的駕駛證，開車去自己想去的地方。相比主動學車的同學，中山大學學生林駿升坦言，自己高考後就被家長催促著學車。廣東財經大學學生吳宛芸說，因為身邊認識的同學都在學車，所以她認為自己也得趕緊學。對外經濟貿易大學學生黃睿思覺得，身邊有七八成同學都在考駕照。一年當中只有暑假才能回趟家練車，平時學業還是有點繁忙，而且學校附近沒有學車的地方。同樣的，華南農業大學學生劉若汐告訴記者，宿舍6個同學就有4個在考駕照，同學當中也至少過半都在學車。 「暑假學車，最大的挑戰就是高溫。」這是眾多大學生學員的共同感受。正午時分，教練車經過暴曬，車內溫度高達40多攝氏度，一坐進去就像進入了蒸籠。學員們即使「全副武裝」，從頭到腳包裹得嚴嚴實實，也難免被曬得黝黑，汗水更是溼透衣服。 「練車一般是從早上練到中午，中午實在是太曬了。」華南農業大學學生林靖怡說，但一想到工作之後可能會很忙，沒有精力學車，只有咬牙堅持。 除了高溫，「速成」的壓力也讓許多學生倍感焦慮。「暑假時間有限，想在開學前拿到駕照，就得抓緊時間練習，壓力挺大的。練車的時候總是害怕出錯，難免會有點緊張焦慮。」廣東醫科大學學生梁詩琪說。為了能儘快通過考試，自覺時間緊張的大學生們往往需要頻繁地去駕校練習，甚至犧牲掉自己的休息和娛樂的時間。 不過，駕校教練普遍反映，還是喜歡教大學生的，因為他們上手快，吸收能力和記憶力都比較好。教練繆泳華提到，年輕人遲早都要用到駕照，有的人也會覺得出來工作再考，會存在「沒有時間」「學不好」「考不好」的狀況，暑假學車成為一個很好的時間段。 中青報·中青網記者走訪廣州市內多家駕校發現，為搶佔暑期學車市場，各駕校頻出奇招，為大學生量身定製優惠套餐，從學費減免、培訓時長延長到增值服務升級，花式促銷令人目不暇接。尤其針對學生群體的定製化課程與考證套餐，更讓價格戰硝煙瀰漫，成為行業競爭的主戰場。 「當時駕校原價表上價格是4688元，但是我剛好因為節慶優惠還有多人報名，最終差不多節省了四五百塊錢。」廣東外語外貿大學學生申悅妮坦言，價格肯定也是重要的考量點，之前她了解到部分駕校會在燃油費、考試費等項目上打幌子，所以自己在選擇駕校時會更加留意。具體學費是包含了哪些費用，不包含哪些費用，合同裡寫清楚才會比較安心。 「就怕趕上脾氣不好的教練。」廣東金融學院學生林榕說，很慶幸自己遇到了一位為人和善、教學耐心的教練，「如果出現錯誤的話，他會很耐心地給我更正指點，學車心理壓力就不會那麼大。」但是，也有學生反映，教練的教學方式，尤其是語言表達方面，仍有改進空間。「有些大學生，像我這樣的，不太能聽懂教練在說什麼。教練可能需要進修一下普通話。」部分學生建議，教練應與學員協調練車時間和教學計劃，而不是讓學員每天一坐下來就練車，卻不知道要練到什麼時候。 在克服種種困難的過程中，大學生們不僅在駕駛技能上有所提升，還收穫了別樣的成長。 「考試時每個操作時間點的判斷，以及如何防止車輛熄火等問題，在初學階段很棘手。在遇到這些問題時我一般先上網尋找一些相關視頻，也會在線下向教練請教。」廣東醫科大學學生丘建基說。 傍晚時分，駕校訓練場的燈亮了起來。大學生們結束了一天的練習，互相分享飲料，討論著當天練車的失誤和進步。這個在方向盤前度過的暑假，雖然有汗水和困難，但當他們握住方向盤時，心裡不僅有拿到駕照的期待，還有對成長的嚮往。 中青報·中青網記者 林潔 實習生 陳潔鎣 張鈺潔 來源：中國青年報 2025年08月11日 04版
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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