(輝煌60載 魅力新西藏)布達拉宮廣場上的「見證者」「參與者」「親歷者」

2025-11-20 06:48 5,643次浏览

  上饒8月12日電 (熊錦陽)8月12日,一本特殊的榮譽證書送到了南昌交通學院大二學生鮑星光家中。至此,一段見義勇為的驚險故事才被「曝光」。   7月27日,在江西省上饒市廣豐區廿四廠水庫,62歲的村民林雪英在清洗簸箕時突發眩暈,身體失控栽入水中。這座水庫平均水深超15米,水下暗流湧動,落水者一旦沉入水中,生還希望十分渺茫。   「當時我腦中一片空白,接著一雙手就緊緊地拉住了我,一直把我往岸上拖。」談起當時的情景,林雪英心有餘悸,「上岸後我才看清楚救我的人的相貌,還是個孩子。水庫水非常深,一般人都不敢下去,他把我救上岸後,手也在不停發抖。」 林雪英(左一)將錦旗贈與鮑星光(左二)。 受訪者供圖   因施救及時,林雪英並無大礙。「當時我倆都溼透了,我趕忙回家去拿衣服和紅包想表達感謝,然而這位年輕人說什麼也不肯收,最後連名字都沒說,就悄然離去了。」   經過多方打聽,林雪英終於得知,救人者是廣豐區蔣塢村返鄉休假的大學生鮑星光。在當地政府的幫助下,林雪英終於見到了鮑星光,並將一面寫著「爭分奪秒救生命見義勇為傳大愛」的錦旗交到了鮑星光手中。   令人意外的是,鮑星光甚至沒有將救人之事告訴家人。「當時我正在附近釣魚,發現有人落水後我就立馬衝過去了。我覺得這是很正常的一件事,換作別人也會同樣下水施救的,沒有什麼值得誇讚的。」   鮑星光坦言,事後回想起來,自己也有些後怕,但是人救上來了,心裡更多的還是激動。「有一天我父親問我是不是救了個人,我才知道那位大媽一直在找我,我也很感動。我父母知道這件事後也很贊同我的做法。」   「學校這次授予鮑星光同學『南昌交通學院好人』榮譽證書,表彰他的英勇之舉。」南昌交通學院黨委委員、副校長趙啟發表示,之後學校將開展榜樣事跡宣講等活動,讓更多學生學習鮑星光的社會責任感和擔當精神。   「在日常生活中,如果我遇到需要幫助的人,我還是會在力所能及的範圍內幫助他們。」鮑星光笑著說。(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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