畢業生離校，就業服務「不斷線」
2025-10-30 06:14 8,128次浏览光明日報蘭州8月8日電（記者王冰雅、尚傑）8月7日18時起，甘肅省蘭州市榆中縣遭遇短時強降雨，引發山洪災害。截至8日18時50分，災害已造成10人遇難、33人失聯。8日晚，甘肅召開新聞發布會，通報蘭州榆中縣山洪災害受災情況和搶險進展。甘肅省氣象局副局長陶建紅介紹，本次榆中縣大暴雨天氣，降水量較大的地方在榆中縣南部的8個鄉鎮。興隆山、城關、小康營3個氣象觀測站突破2002年建站以來日降水極值，其中，興隆山氣象觀測站在15小時的降雨量達到全年的56%，為榆中縣歷史罕見，破壞性極大。榆中縣城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮、新營鎮5個鄉鎮受災嚴重。其中，公路損毀102公裡，橋梁損毀5座，14個行政村道路阻斷；7條供電線路受損，停電影響3個鄉鎮37個村；114個基站中斷，1萬多群眾通信受阻。人飲工程、河道堤防工程受損嚴重，影響2.4萬人正常飲水。此外，農作物受災3620畝，3萬餘人受災，2540餘間房屋受損。災害發生後，甘肅省委、省政府高度重視，迅速啟動應急響應機制，省委主要領導第一時間奔赴受災現場組織開展救援搶險救災工作。目前已投入救援力量2700多人，出動車輛機械980臺次，準備應急物資8530件（套）。武警、消防等力量從S104榆中段城關鎮峽口、新營鎮至馬坡鄉段村級道路、S104阿幹鎮3個方向徒步深入受災最重、交通阻斷的馬坡鄉馬蓮灘村、舊莊溝村等重點受災區域。據甘肅省消防救援總隊副總隊長張生華介紹，目前已累計救出被困群眾443人，搜救工作仍在緊張進行中。人員搜救和道路搶修工作仍在繼續。有關部門正加快搶修剩餘電網線路和通信行動網路基站，力爭8月10日前恢復電力、通信。目前，受降雨影響停運的7條電網線路已修復2條，中斷的67個通信行動網路基站已修復37個。本輪強降水主要集中在南部山區，受災中心區域平均海拔2500米以上，地勢地形複雜、群眾居住分散，加之基礎設施癱瘓，給夜間救援帶來了極大困難。榆中縣委書記崔峰巍介紹，通過徵用酒店、設置集中安置點等方式，累計轉移安置群眾9828人。同時，當地第一時間調配帳篷、棉被、摺疊床等物資3000多套，設立臨時安置點，確保受災群眾有安全住所和基本生活用具，並已調配供應充足的食物和水等生活必需品。醫療救助方面，組織37輛救護車和200餘名醫護人員趕赴一線，在縣醫院、中醫院、縣婦幼保健院儲備床位734張，確保受災群眾得到及時救治和健康檢查。氣象部門預報，未來10天榆中以多云為主，其中9日至10日有分散性陣雨或小雨；12日和14日有陣雨或小雨。甘肅省氣象局提示，8月中下旬，甘肅省仍然處於副熱帶高壓邊緣，隴東南等地區具有高溫高溼氣象條件，為暴雨、強對流多發時段。《光明日報》（2025年08月09日 03版）[ 責編：邢彬 ]
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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