聯合國秘書長譴責以色列空襲致多名巴勒斯坦記者遇害
2025-10-26 19:08 6,634次浏览挺進失聯村，把洪災現場情況帶出來(黨旗在基層一線高高飄揚) 「8月1日上午，河北興隆縣六道河鎮前往朱家溝村的進村道路終於打通……」看到這條新聞時，在救災一線奮戰多日的劉梓丞長舒了一口氣。 時間回到3天前。7月29日14時，承德市消防救援支隊高新區大隊冠峰路消防救援站副站長、共產黨員劉梓丞接到指令：由他帶領24名消防救援人員組成先頭突擊隊，挺進因遭受山洪泥石流災害失聯的六道河鎮朱家溝村，探查受災情況、進行救援。 突擊隊成員人均背負三四十斤的救援裝備，徒步進入山溝。原有的道路早已化為烏有，隊員們有時需要徒手攀巖前進，有時則不得不蹚水過河。「當時河道中水量很大，有些位置的河水甚至到達胸口。」劉梓丞說。 濁流湍急，人幾乎站不住，很容易被衝走。兩名經驗豐富的班長先行探路，腰纏繩索踏入激流，後方隊員們拽住繩端。艱難抵達對岸後，他們在亂石灘中尋找電線桿、巨石等堅固錨點，將繩索牢牢固定，隊員們拽著安全繩艱難前進。 有段河的水流更急，經驗豐富的班長也過不去。「我們研究了地圖，順著旁邊滑坡的山體爬到山頂繞路過去，花了整整一個小時。」劉梓丞說，「食物和水不敢多帶，把更多的負重用來背裝備，這樣能更快一點救援受災群眾。」 20時，突擊隊終於抵達朱家溝村一組。手電微光下，劉梓丞帶著隊員認真勘查現場災情：一間房屋整體被厚厚泥漿覆蓋；殘存房屋搖搖欲墜，地基懸空。山腰處的兩三戶人家裡，隊員們發現一名受傷村民，當即為他做了簡單處置，另外了解到還有人員失聯。隨身帶著衛星電話，劉梓丞爬到山頂，將獲知信息傳送回後方指揮部。 入夜，山風凜冽，寒氣刺骨。村民在院裡點燃火堆，幫著隊員們烘烤溼透的衣服。還有老鄉端出僅存的食物，可隊員們無人伸手。「大夥都清楚，東西都被山洪衝走了，老鄉們也剩不下多少口糧。」劉梓丞說。 30日凌晨4時，天蒙蒙亮，幾名隊員留下挖掘被困者，劉梓丞則帶領其他隊員奔赴另外幾個村民組。整整一個上午，災情逐漸清晰：二組無人員傷亡，三組有人失聯、受傷，四組安全，五組安全，六組安全……各種信息在劉梓丞這裡匯總，通過衛星電話，傳遞到外面。 12時，攜帶物資藥品的百人增援隊伍抵達朱家溝村。撤離前，突擊隊從山頂轉移了3名被困老人。其中一名七旬老人在隊員的護衛下，挪過溼滑的山徑，最終安全到達山下親戚家。 「作為黨員，我們衝破險阻，把洪災現場情況帶出來了；作為領隊，我把24名突擊隊員也安全帶回來了。」劉梓丞說。(人民日報 記者 張騰揚)
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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