臺灣氣象部門：花蓮縣近海發生芮氏規模5.2級地震
2025-10-28 12:21 6,625次浏览自6月16日真華路下立交改造工程啟動全封閉施工以來，申通建設集團第三分公司科學部署、高效組織，推動各項改造工作穩步推進。目前，工程已完成多項關鍵施工任務，為後續工程的順利開展築牢根基。根據此前規劃，為配合上海軌道交通20號線一期工程順利推進，真華路（富平路-廣至路）於6月16日0時開始進行全封閉改造施工。本次交通組織施工至9月20日24時結束（9月1日0時起部分恢復），共計97天。封閉施工期間，機動車、非機動車需沿真北路下立交、嵐皋路橋等進行繞行，該路段交通組織將進行相應調整。第一階段擬定於6月16日0時（中考結束後）至8月31日24時進行，共77天。實施地道範圍內（除東側人行道外）清障和結構拆復建作業。施工時，封閉真華路地道雙向機動車道和非機動車道，僅保留行人正常通行。第二階段擬定於9月1日0時至9月20日24時進行，共20天。實施東側人行道範圍清障和結構拆復建作業。施工時，開放真華路地道雙向3車道（北向南2車道，南向北1車道），以及雙向非機動車和行人正常通行。截至目前，工程關鍵節點成果顯著：已完成全圓MJS止水帷幕106根，為地道結構的穩定提供了堅實保障；疏乾井的建成投用，為後續作業創造乾燥環境；完成15根抗拔樁拔除及30根新樁施工，優化了地道的受力結構；拔除西側圍護樁5根，為西側區域的後續施工掃除了障礙；同時開展了5塊底板中A1、B2、A3這3塊的破除復建以及西側人行通道的結構復建工作，標誌著地道內部結構和行人通行設施改造取得了階段性成果。工程推進中，第三分公司克服諸多挑戰。為加快施工進度，積極辦理《工程夜間施工作業備案審查意見書》，實行24小時流水施工模式。同時加大對機械與勞動力投入，通過增加施工設備數量與種類、擴充施工人員隊伍提升效率，確保剩餘工程按計劃推進；針對高溫、颱風等惡劣天氣，通過調整作業時間、配備防暑物資、加固設施等措施保障施工安全。此外，主動聽取周邊居民訴求建議，最大程度減少施工幹擾。下一步，三分公司將持續保持良好施工態勢，緊盯工程目標，嚴守質量與安全底線，全力推進真華路下立交改造工程，力爭早日完工，為市民提供更加安全、暢通、舒適的通行環境。
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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