中新人物丨鄭曉龍:讓觀眾產生信任感 細節最重要

2025-10-25 21:41 5,289次浏览

  烏魯木齊8月11日電 題:新疆檢察官多種語言接訪  「暖心」「入心」更「聚心」   記者 張素   從8月4日算起,新疆維吾爾自治區烏魯木齊市人民檢察院第十檢察部三級高級檢察官阿里木·木沙一周內在12309檢察服務中心窗口接待了24名來訪群眾。   「其中有維吾爾族6人,有哈薩克族2人,其餘是漢族。」阿里木記得很清楚,因為他要分別使用相應的民族語言與其溝通交流。 8月8日,烏魯木齊市人民檢察院第十檢察部三級高級檢察官阿里木·木沙在新疆烏魯木齊接受記者採訪。記者 易海菲 攝   今年是阿里木從事檢察工作的第35個年頭。兩年前,熟練掌握漢語、維吾爾語、哈薩克語、柯爾克孜語的他,經過崗位調整來到接待窗口,迄今累計接訪逾千人次。   阿里木發現,對於一些表達能力不強的少數民族群眾而言,使用本民族語言便於他們更快說清基本訴求。   新疆自古以來就是多民族聚居地區,目前共生活著56個民族。新疆維吾爾自治區烏魯木齊市人民檢察院相關負責人說,憲法規定各民族公民都有用本民族語言文字進行訴訟的權利,這在新疆落到了實處。   使用多種語言接訪,既是司法為民的暖心之措,也是依法保障各族群眾訴訟權利的應有之義,同時還推動法律知識、法治精神更加深入人心。   阿里木說,大多數來反映問題的群眾在得到回覆後都能心平氣和,也有極個別者情緒比較激動,去年夏天他就在接待窗口遇到一位言辭激烈的維吾爾族老婆婆。   「我就用維吾爾語慢慢安撫她,然後一步步給她分析情況、釋法說理,不僅打開了她的『心結』,也讓她對於案件及相關法律法規有了更清晰的認識。」阿里木說。   法潤民心,引導各族群眾增強國家意識、公民意識、法治意識,也可夯實鑄牢中華民族共同體意識的法治基礎。   烏魯木齊市人民檢察院相關負責人表示,持續推進鑄牢中華民族共同體意識法治基礎的檢察實踐,是新時代新徵程民族地區檢察工作的重要內容。當前,新疆檢察機關持續推進檢察信訪工作法治化,加強以案釋法和法治宣傳,全力做好各族群眾可感受、能體驗、得實惠的檢察為民實事。   「民族團結是新疆各族人民的生命線。」自幼生長於多民族社區的阿里木深有感觸地說,語言相通促進心靈相通,廣泛交往促進交流交融,「我們就像石榴籽一樣緊緊擁抱在一起,共同為美好生活努力奮鬥。」   如今,阿里木有了幾個「徒弟」,比如一同值守接待窗口的維吾爾族小夥阿不都沙拉木、哈薩克族姑娘巴黑拉西。遇到不同民族的來訪群眾,師徒之間密切配合,為當事人排憂解難,取得良好效果。   阿里木希望這些年輕人以更強的緊迫感增強綜合能力、提高業務水平,早日挑起多種語言接訪的重任,讓這項解民憂、聚民心的工作行穩致遠。(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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