「紅色基因傳承與新時代統一戰線」學術研討會在南昌舉辦
2025-11-09 17:02 7,572次浏览基層，聯繫服務群眾的「最後一公裡」。 這裡有訪家走戶的「小巷總理」，也有訪貧問苦的駐村第一書記。基層折射民生冷暖、反映民心向背。 「把基層的工作做好，這樣才能『任憑風浪起，穩坐釣魚臺』」。從黃土地一路走來，從農村大隊黨支部書記幹起來，習近平總書記「對基層工作非常牽掛，對基層幹部充滿感情」，對基層減負工作高度重視。 從源頭和機制上持續深化整治形式主義為基層減負。中辦、國辦印發的《整治形式主義為基層減負若干規定》提出：「省級黨委和政府指導本地區立足實際建立健全鄉鎮(街道)履行職責事項清單並開展清理規範，加強清單動態管理，推動責權一致、責能一致。」 自2024年2月以來，在先行試點基礎上，全國3.8萬個鄉鎮(街道)全面開展履職事項清單工作。截至今年6月底，清單已全部編制完成，取得明顯成效。 一年一個臺階，一步一個腳印。如何答好基層減負這道「關鍵之題」？一張鄉鎮(街道)履職事項清單，凝聚著習近平總書記的牽掛與考量。 翻開清單，明確鄉鎮(街道)職責是其中之題眼。「為基層減負要明確權責，不能什麼事都壓給基層，基層該承擔哪些工作，要把職責事項搞清楚。」 基層之負從何而來？ 其中一個重要因素，便是形式主義、官僚主義的桎梏：「痕跡管理」比較普遍，但重「痕」不重「績」、留「跡」不留「心」；檢查考核名目繁多、頻率過高、多頭重複；「文山會海」有所反彈…… 「這種狀況必須改變！」習近平總書記的話擲地有聲。 2024年11月，湖北嘉魚縣四邑村，一張《服務群眾事項清單》吸引了習近平總書記的目光。「過去更多的是要求群眾去做事，現在更多的是黨員幹部給群眾辦事、做服務，這是一個根本的變化。」習近平總書記說，「要持續為基層減負，讓基層幹部能夠用更多時間和精力來服務群眾。」 一張清單，凝聚著減什麼、怎麼減的實踐答案。 《整治形式主義為基層減負若干規定》印發，首次以黨內法規形式制定出臺為基層減負的制度規範；《關於全面建立鄉鎮(街道)履行職責事項清單的意見》印發，進一步明確鄉鎮(街道)職責，形成事權清晰、責能相適、履職順暢、保障有力的鄉鎮(街道)權責體系…… 一個個文件、一項項舉措，黨中央出「重拳」整治，破解基層治理「小馬拉大車」問題，有助於不斷築牢黨在基層的執政基礎。 減負二字，需「減」更重「賦」。 2024年7月30日，中共中央政治局召開會議。會議明確提出，「要強化制度建設與執行，統籌為基層減負和賦能」。 減負與賦能，這一對充滿辯證法色彩的動詞，正是透視「基層治理現代化這項基礎性工作」的關鍵詞——破形式主義之弊、減基層負擔之重，是為了賦能基層治理效能，讓廣大幹部「輕裝上陣」、擔當作為。 若將這一張清單，放置於國家治理現代化進程的大視野中，其背後的深意，則更為清晰。 「黨的工作最堅實的力量支撐在基層，經濟社會發展和民生最突出的矛盾和問題也在基層」。著眼於夯實中國式現代化基層基礎，習近平總書記把基層治理放在「五位一體」總體布局和「四個全面」戰略布局中，謀劃部署。 「縱觀各國治理實踐，如果社會治理跟不上經濟發展步伐，各種社會矛盾和問題得不到有效解決，不僅經濟發展難以為繼，整個社會也可能陷入動蕩」。 2025年是「十四五」規劃收官之年，也是「十五五」規劃謀篇布局之年。在時間的交匯點上，「切實整治形式主義為基層減負」，抓好基層治理現代化，「中國之治」便有了更為堅實的基礎。 策劃：杜尚澤、彭俊 撰文：陳世涵、鄺西曦 編輯：李建廣、閆俏秀 海報：田興洲 校檢：吳玥 來源：人民日報客戶端
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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