石家莊國際陸港前7月中歐班列開行量同比增150%

2025-10-28 14:17 2,572次浏览

  西雙版納8月11日電 題:湄公河「機電衛士」沈慶勇:用技術搭建四國執法友誼   作者 陸希成   曾經劫案頻發的湄公河,如今已成為繁忙有序的國際航道。近日,記者走訪雲南省公安廳水上巡邏總隊,43歲的機電民警沈慶勇向記者講述了他眼中湄公河14年的巨變。   2002年,剛畢業的沈慶勇跟隨親戚來到湄公河跑船。「船員們經常聚在一起討論,哪條船在哪裡被劫了、哪段水域不太平,晚上儘量繞開。」沈慶勇回憶,有一次他所在的貨船在湄公河會龍河口水域被武裝人員攔截,「江中間橫著一條小船,兩三個人拿槍指著你喊靠過來,只能照做。」   2011年,震驚中外的湄公河「10.5」案件發生。不久後,中老緬泰四國共同建立湄公河流域執法安全合作機制,中老緬泰湄公河聯合巡邏執法應運而生。   當時,29歲的沈慶勇毫不猶豫報名入伍,經過層層篩選,被特招為原雲南省公安邊防總隊水上支隊(現為雲南省公安廳水上巡邏總隊)機電兵。「不能讓同胞再在這條河上受欺負。」這是他當時最樸素的想法。   入伍不久,沈慶勇就經歷了一次驚心動魄的搶修。在第二次中老緬泰湄公河聯合巡航執法行動期間,寮國、緬甸執法艇螺旋槳觸礁受損嚴重,導致執法艇失去動力,在湍急江水中極易失控,更換螺旋槳迫在眉睫。深夜江水冰冷刺骨,沈慶勇憑經驗判斷清晨溫差有助拆卸,帶領戰友們堅守到天亮,終於成功修復螺旋槳,化險為夷。   14年間,沈慶勇已先後參與100餘次湄公河聯合巡邏執法行動。在他看來,湄公河變了——貨船更新換代速度加快、船員收入大幅提升、關累港貨運量增長數倍,但最直觀的變化在人心。 巡航期間,沈慶勇檢查執法艇主機控制面板。 受訪人 供圖   除了日常聯合巡邏執法,湄公河的溫情故事不斷上演。聯合巡邏執法編隊定期為沿岸各國村寨義診送藥、給孩子們送去學習文具、在江邊搭起幕布放映電影......「剛開始,當地民眾對我們還有些警惕,會保持一定距離。」沈慶勇說,如今村民們聽說要放電影,全村男女老少都會早早等在江邊;每次給學校送學習用品,孩子們會自發組織歡迎隊伍;巡邏艇經過時,沿岸民眾常常到岸邊主動招手致意。   真誠,讓四國執法人員的心越走越近。作為機電技術骨幹,沈慶勇經常協助各國執法人員解決技術難題。寮國、緬甸的執法人員都親切地用中文叫他「師傅」。沈慶勇說,如果翻譯不在現場,他就用手勢比劃,一遍遍演示維修步驟。「現在每次到各國執法點開展交流活動,他們早早就在岸邊等候,這種感覺像走親戚。」沈慶勇說,經過這些年的相處,大家早已成為朋友。   黃昏時分,記者在湄公河「金三角」(泰國、寮國、緬甸交界處)水域看到,各國貨船往來穿梭,汽笛聲聲;湄公河沿岸村落炊煙嫋嫋,孩子們在江邊嬉戲。「這樣的平靜來之不易,我們要珍惜。」沈慶勇說。(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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