第一視點丨推土機前「救」下運河藝創空間
2025-11-10 03:17 9,158次浏览主題為「清粼浦東·水鏈未來」——「河清清·水粼粼」Water Hub Talks首秀暨金橋水生態科普節活動8月2日在浦東新區金橋碧雲社區舉行，吸引了網上報名的熱心市民、社區的護河志願者和親子環保家庭、浦東河長、企業及政府管理相關人員共同參與，圍繞「水」這一話題展開討論。水是生命之源、是城市命脈，是生態基石。市水務局副局長李琳在致辭中表示，浦東因水而生，因水而興，水是浦東最具代表性的生態名片，提筆寫浦東，先從水開始。河長制實施以來，浦東的藍網水脈進一步暢通，城市韌性進一步增強，水環境日益優化，人們的幸福感獲得感得到進一步提升。當天的活動現場，承載著水生態守護理念的「水粼粼」和「水金靈」兩個IP正式亮相。「水粼粼」是浦東新區「河清清·水粼粼」水生態宣講品牌項目的專屬IP，在金橋首秀後，將逐步走進浦東新區各街鎮、學校，把生態守護的理念傳遞給更多人。「水金靈」則是金橋鎮水生態科普節的「代言人」，它的亮相也意味著金橋以「守護城市水脈，共繪生態畫卷」為主題的科普節，正式拉開帷幕，後續將開展「碧雲水未來·我建言」徵詢、「黨旗飄揚碧水畔」成果展、「一滴水的旅程」地面互動桌遊、智能水生態系統實戰（雙語）、「汙水變清」互動實驗工坊、「碧雲水生態拼圖」可持續藝術共創新形態、志願服務等豐富的活動。 在「河清清・水粼粼」Water hub talk環節，六位來自不同群體的代表分享了與「水」的生動故事，從不同視角展現了不同行業和人群對「水」的守護。碧雲社區第二居民區黨支部書記張曉青分享了河長制工作中的河長履職體會和經驗；「五彩護河團·洋澄橙」外籍代表Andrea從國際視角闡述中外生態保護共通理念；「五彩護河團·河小青」代表吳心悅講述青少年如何通過科普凝聚社區護河力量；「五彩護河團·兵陸陸」代表張國傳展現了從軍旅擔當到生態守護的志願精神；企業河長代表——山南公司總工程師李忠誠介紹節水治理技術創新成果，彰顯科技賦能；浦東離退休幹部代表楊明興以一名防汛老兵20多年的「防汛記憶」，讓現場觀眾感知韌性城市建設與責任傳承。 在圓桌對話中，市水務局督查專員許曉東、浦東新區生態環境局水利處處長張茫、金橋鎮副總河長張波、企業河長代表李忠誠及外籍護河志願者代表Roseline圍繞「水」話題展開深入交流。各位嘉賓就「水粼粼」Water Hub Talks中的「Water」包涵的5種核心力量——Wardens河長、Administrators管理員、Technicians技術員、Engaged Volunteers志願者、River Neighbors河畔鄰居分別作了闡述，就「五彩護河團」的品牌影響力、水環境治理「本土化」與「國際化」、在政策、路徑、技術等方面推動水治理，打造更多造福人民的高品質水環境展開精彩的探討，碰撞出了智慧的火花，為後續的水環境治理保護的實踐提供了好點子。從生動宣講到乾貨滿滿的圓桌討論，從頂層設計到基層實踐，從本土經驗到國際視角，從技術賦能、品牌建設到志願服務、社會共治，本次活動是浦東新區在落實生態文明建設理念和人民城市理念的一次探索，通過匯聚多元力量，為浦東的水環境保護持續注入澎湃動力，共繪「清粼浦東」的美好藍圖。
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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