8月5日電 據中央氣象臺網站消息,昨日,華南、華北等地部分地區出現強降雨,廣東局地出現特大暴雨,中東部出現大範圍高溫天氣。預計未來三天,華南強降雨持續,華北南部、黃淮、四川盆地等局地有大到暴雨,關注可能引發的次生災害,及對交通、旅遊、城市安全等的不利影響;中東部地區關注高溫趨勢及影響。 魯豫粵桂等地有強降雨 未來三天,河北南部、山東北部、河南、安徽北部、江蘇中北部、遼寧東南部以及四川盆地東部、廣東、廣西、雲南西南部、臺灣島等地的部分地區有大到暴雨,河北東南部、山東北部、廣西中東部、廣東中北部和東南部沿海等地部分地區有大暴雨,局地特大暴雨,並伴有短時強降水、雷暴大風或冰雹等強對流天氣。 其中,8月5日08時至6日08時,遼東半島、河北南部、山東北部、河南北部、四川盆地中部、福建東南部、江西南部、湖南南部、廣西中東部、廣東、臺灣島等地部分地區有大到暴雨,其中,廣西東南部、廣東中部和東南部沿海、河北東部、山東北部等地部分地區有大暴雨,廣西東部、廣東中部和東南部沿海等地局地特大暴雨(250~350毫米),上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量20~50毫米,局地可超過80毫米)。新疆西部、內蒙古東部、東北地區南部、華北南部、華中北部、華東北部、西南地區北部、華南西部和北部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣。中央氣象臺8月5日06時繼續發布暴雨橙色預警和強對流天氣藍色預警。 全國強降雨落區預報圖(8月5日08時-6日08時)。圖片來源:中央氣象臺網站 全國雷暴大風或冰雹預警(8月5日08時-6日08時)。圖片來源:中央氣象臺網站 四川盆地黃淮江漢等地有高溫天氣 未來兩天,華北南部、黃淮大部、江漢、江淮西部、江南中北部、四川盆地及陝西中南部等地有35~38℃的高溫天氣,局地日最高氣溫可達39~43℃。 其中,預計8月5日白天,華北南部、陝西中南部、黃淮大部、江漢、江淮西部、江南西部和中北部、四川盆地、新疆吐魯番盆地等地的部分地區有35~39℃的高溫天氣,其中,四川盆地的部分地區最高氣溫可達40℃以上。中央氣象臺8月5日06時繼續發布高溫橙色預警。 全國高溫預報圖(8月5日08時-20時)。圖片來源:中央氣象臺網站 未來三天具體預報 8月5日08時至6日08時,遼東半島、河北南部、山東北部、河南北部、四川盆地中部、福建東南部、江西南部、湖南南部、廣西中東部、廣東、臺灣島等地部分地區有大到暴雨,其中,廣西東南部、廣東中部和東南部沿海、河北東部、山東北部等地部分地區有大暴雨,廣西東部、廣東中部和東南部沿海等地局地特大暴雨(250~350毫米)。 全國降水量預報圖(8月5日08時-6日08時)。圖片來源:中央氣象臺網站 8月6日08時至7日08時,山東中南部、河南中南部、安徽北部、湖北北部、陝西南部、四川盆地以及廣西大部、廣東中北部、湖南南部、貴州南部、雲南南部等地部分地區有大到暴雨,其中,廣西中東部、廣東西北部等地部分地區有大暴雨(100~220毫米)。 全國降水量預報圖(8月6日08時-7日08時)。圖片來源:中央氣象臺網站 8月7日08時至8日08時,青海東北部、寧夏北部、內蒙古河套地區、江蘇中部、安徽北部、河南中部、四川盆地北部、廣西中北部、貴州南部、雲南西南部等地的部分地區有大到暴雨(50~90毫米)。 全國降水量預報圖(8月7日08時-8日08時)。圖片來源:中央氣象臺網站
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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