國臺辦：福建沿海地區與金門通電、通氣、通橋等前期技術準備已基本完成
2025-11-26 12:07 4,687次浏览香港8月14日電 (記者 劉大煒 戴小橦 韓星童)受今年第11號颱風「楊柳」相關雷雨區影響，香港天文臺14日7時50分發出黑色暴雨警告信號(俗稱「黑雨」信號)。這是自1992年香港暴雨警告系統設立以來，首次在17天內5次發出「黑雨」信號。 香港天文臺暴雨警告信號採用三級制，「黑雨」信號是其中最高的警告信號，意味著每小時降雨量超過70毫米，且雨勢可能持續。根據規定，該信號生效期間，香港所有學校停課，除必要公共服務外，特區政府部門停止辦公，私營機構也多採取停工或彈性工作安排。 8月14日，受今年第11號颱風「楊柳」相關影響，香港天文臺在7時50分發布黑色暴雨警告信號(俗稱「黑雨」信號)，這是香港今年第五個「黑雨」信號。香港島西營盤一住宅大廈門口出現「水簾」。 記者 李志華 攝 因雨勢密集，香港西環街面上能見度較低。道路上已有積水，車輛行駛速度普遍放緩，經過積水處時會濺起水花。沿街不少商鋪關閉捲簾門暫停營業，少數便利店和超市仍在營業，門口有零星市民短暫停留避雨。 在正街一家仍在營業的便利店外，剛買完東西的市民陳晶晶拿著雨傘準備離開。她說：「早上出門時雨還沒這麼大，沒想到突然下得這麼急。現在打算趕緊回家，不打算再出來了，路上積水不少，走路得特別小心。」 記者乘巴士從西貢前往沙田的路上，車窗外雷電交加，遠處的山和建築物都消失在白茫茫的暴雨中。部分路段積水較深，往來車輛均減速慢駛，「像在坐船一樣。」坐在記者前排的女士對身側朋友說。 暴雨天氣下，香港部分公共服務受到影響，特區政府社會福利署轄下所有福利服務單位不開放；上午校及全日制學校停課；所有郵政局及派遞服務暫停；特區立法會、司法機構、特區政府入境事務處等也宣布暫停運作。 交通方面，截至10時30分的信息顯示，香港國際機場在原定當日14時前起飛的航班中，有5班取消、145班延誤；鰂魚湧站、彩虹站等地鐵站個別出站口受水浸影響一度關閉；多條渡輪航線暫停服務。 8月14日，受颱風「楊柳」相關的強雷雨區影響，香港天文臺在7時50分發布黑色暴雨警告信號(俗稱「黑雨」)，這是香港最高等級的暴雨警告信號。強降雨天氣下，香港南區一條道路出現水浸，清潔工人冒雨清理堵塞的渠道。 記者 陳永諾 攝 面對暴雨，特區政府各部門迅速應對。緊急事故監察及支援中心在暴雨期間一直持續運作，民政事務總署開放多個臨時庇護中心，讓有需要的市民入住。渠務署派遣超過180支緊急應變隊伍處理水浸個案，巡查及清理全港約240個因淤塞容易導致水浸的地點，「黑雨」期間，渠務署已確認4宗水浸個案並全部處理。各區區議員和關愛隊前往探訪受影響市民，了解他們的需要並送上物資。 隨著雷雨區影響減弱，香港天文臺當日11時10分將「黑雨」信號減弱為紅色暴雨警告信號，並於1小時後改發黃色暴雨信號。本次「黑雨」信號共生效3小時20分鐘。據統計，至當日11時，香港多地累計降雨量超過100毫米，其中香港島西部、屯門區、大嶼山等地累計降雨量超過200毫米。 連日來的暴雨引發社會對極端天氣的關注。香港氣象學會發言人梁榮武表示，近期多次「黑雨」呈現「列車效應」，就像列車的不同車廂依次經過同一地點，導致降水強度和持續時間增加。 他也指出，近年來受到全球變暖影響，未來極端天氣發生頻率可能增加，尤其是隨著氣溫上升導致的水分蒸發加劇，大氣中水汽增加，夏季的「高溫」和「暴雨」或成新常態。(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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