全球媒體聚焦丨南非媒體：中國是非洲值得信賴、不可或缺的增長引擎
2025-10-22 05:36 9,728次浏览巴彥淖爾8月7日電 題：基層司法人的「暖心秤」與「和諧路」 記者 張林虎 在地處河套平原腹地的內蒙古自治區杭錦後旗，街巷村屯總活躍著兩位讓群眾暖心的司法人。一位在行政複議窗口前以法為尺化解民憂，讓公平正義看得見、摸得著；一位在田間地頭用腳步丈量民情，把矛盾糾紛化解在萌芽處。王豔琴與張喜平，雖崗位不同，卻同樣在基層法治一線為群眾撐起法治晴空。 圖為王豔琴接待來訪群眾。 杭錦後旗司法局 供圖 巧解千結 柔肩擔起公正秤 「每一面錦旗，都是群眾沉甸甸的信任。」杭錦後旗司法局行政複議與應訴股股長王豔琴望著調解室牆上的錦旗說道。自2021年股室成立以來，她經手的200餘件行政複議與應訴案件，件件都朝著「良心案」「公平案」「暖心案」的目標努力。 最讓她難忘的是27名農民工討薪的曲折經歷。2019年，某建築公司將工程違法發包給無資質的包工頭，2021年項目完工後，30餘萬元工資沒了著落。2022年年底，工人向人社部門投訴，一年後，人社部門認定建築公司需承擔清償責任，公司不服提起行政複議。 那時離龍年春節只剩一個月，農民工返鄉的腳步越來越急。王豔琴立即啟動「行政複議調解+法律援助」模式，白天組織公司、包工頭、農民工三方座談，晚上研究法條梳理證據。 一個月連軸轉後，三方終於達成協議：公司當場支付部分工資，剩餘14萬元承諾2024年6月付清。看著農民工揣著錢踏上歸途，王豔琴鬆了口氣。 可是2024年7月回訪，她發現餘款未到帳。王豔琴依據新修訂的行政複議法，協調法院啟動強制執行程序，一遍遍跟公司講失信後果，最終，全部工資結清。這場跨越4年的維權，成了新行政複議法「為民便民」的鮮活註腳。 外來務工人員張某的案子，更顯她的巧勁。張某入職第一天因機械事故左眼失明，工傷認定後公司卻以沒籤合同為由拒不承擔。王豔琴知道，簡單維持認定容易，但張某在本地無依無靠，可能陷入漫長訴訟。她拉著雙方算法律帳、情理帳，協調法律援助介入，最終促成公司分期支付21萬元工傷待遇。 圖為張喜平調解糾紛。 杭錦後旗司法局 供圖 勤走萬家 鐵腳丈量和諧路 「調解就像打仗，得懂戰術，更得懂民心。」這是杭錦後旗陝壩鎮司法所所長張喜平常掛在嘴邊的話。紮根基層30多年，從內蒙古金牌調解員到全國模範調解員，他用磨出厚繭的雙腳，在鄉間小路踩出了一條「和諧路」。 去年夏天，陝壩鎮某村17戶農戶急得直跺腳：他們種的220畝大豆，因為種子問題幾乎絕收。村裡調解失敗後，農戶們找到鎮裡。張喜平帶著專案小組，頂著烈日挨家看莊稼、查購種票據，光是走訪記錄就記了3個筆記本。 張喜平先找種子公司負責人：「《種子法》規定得明明白白，質量問題得擔責。」轉頭又勸農戶：「咱要合理賠償，別讓情緒跑偏。」兩個多月裡，他跑公司、訪農戶，光協調會就開了8次。年底，農戶們順利拿到補償款，有人攥著他的手說：「張所長，你保住了我們的口糧本兒。」 近3年，張喜平指導調處糾紛千餘起，成功率超94%，協議履行率達98%。最難啃的「硬骨頭」，是一起拖了10多年的房屋徵收信訪案。張某某因不滿補償，多次上訪。張喜平主動接下案子，一次次上門聽訴求、講政策，他的耐心最終打動了張某某，這起「老大難」案子終於畫上句號。 為了當好「和事佬」，張喜平把《民法典》《土地法》翻得卷了邊，遇到不懂的就追著老法官問；走村入戶時，總愛蹲在田埂上跟老鄉嘮家常，「法律條文得接了地氣，群眾才聽得懂、信得過。」 圖為農民工送來錦旗表達謝意。 杭錦後旗司法局 供圖 韌守半生 共繪法治為民卷 從2002年踏上工作崗位，王豔琴在司法一線紮根23年；自1992年參加工作，張喜平把31年青春獻給了基層。不同的崗位，同樣的堅守——他們用行動證明，司法的力量，既在法條的嚴謹裡，也在民心的溫度中。 王豔琴在涉企案件中，既守法律底線，又留發展空間。有企業因輕微違法被處罰，她調查後發現企業已主動整改，便協調處罰機關減輕額度。「法治營商環境，既要嚴管，也要厚愛。」王豔琴說。 張喜平的辦公室裡，放著一個褪色的帆布包，裡面總裝著調解記錄、法律手冊和暈車藥——下鄉路遠，他常常一跑就是一整天。「看到矛盾解了，心裡比啥都踏實。」 如今，王豔琴仍在行政複議桌前忙碌，新行政複議法的實施讓她有了更多為民解紛的抓手；張喜平兩鬢已添霜色，卻還在鄉間地頭奔波。在河套腹地的大街小巷、田間村舍，這兩位基層司法人，正用最樸素的堅守，書寫著新時代「法治為民」的生動答卷。(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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