「同心·共鑄中國心」義診團隊走進四川爐霍開展醫療援助
2025-11-11 01:46 8,158次浏览多方協同，織就暑期兼職安全網(社會雜談) 近期，「高考完的第一份暑假工」話題引發網絡熱議。面對假期，一些高中畢業生選擇進行「零工」體驗，用兼職開啟自己「社會初航」的第一課。 「準大學生」們打零工都幹點啥？從傳統的餐飲、零售行業，到新興的平臺經濟領域，都能看到這些年輕人忙碌的身影。有人在茶飲店應對「爆單」，體會勞動的艱辛與不易；有人當起「地陪」，從一開始生澀害羞到逐漸得心應手；還有人將自己的攝影、寫作技能變現，收穫興趣與收益的雙贏…… 這張「暑期短工體驗卡」，為何吸引高中畢業生？從經濟層面看，賺取的報酬雖不算豐厚，卻也讓他們擁有了人生中第一筆靠自己掙來的收入。更重要的是，這是一次寶貴的社會實踐——正如一位網友在評論中寫的那樣：「實踐是最好的鏡子，暑假工照出了光鮮背後的瑣碎，也讓我更加清楚自己想要什麼。」 短工雖短，考驗卻不少。溝通交流如何高效？突發情況如何應對？棘手工作如何破解？這些書本中難以找到解法的問題，只有在一次次處理實際問題的過程中才能得到答案。這些「預演式」考驗，培養了高中畢業生的社交能力、抗壓能力以及團隊合作能力，也為即將到來的大學生活熱身蓄力。 不過，對於年輕學子而言，「職場初體驗」還需注意識別風險和陷阱。部分不良商家利用學生涉世未深的特點，降低工資標準，以各種名目收取不合理費用；還有一些詐騙分子，打著兼職的幌子，讓學生陷入刷單返利等騙局中。 鑑於此，織就一張多方協同的安全網，才能讓孩子們的「職場初體驗」更安全順暢。 一方面，父母在支持孩子接觸社會的同時，應主動了解工作環境、明晰崗位職責，關注勞動強度與安全保障細節；另一方面，企業作為責任主體，也須嚴格履行用工規範，杜絕超時、超強度勞動；同時，社會各方應繼續加強勞動就業法律常識普及教育，引導學生識別正規用工信息，幫助學生做好認知與技能的雙重鋪墊。最後，學生自己也應擦亮雙眼，對工作內容、時長、薪資標準與支付方式等瞭然於胸，學會甄別真假信息，維護自身的合法權益。 短工雖短，成長正長。這張「暑期體驗卡」的獨特價值，在於它為高中畢業生推開了一扇認知社會的窗口。在這段經歷中，他們有汗水、有挫折，亦有收穫、有成長。學子們主動接觸社會的勇氣，本身就是一份值得肯定的成長宣言。唯有家庭用心、企業盡責、學校引導，形成環環相扣的防護鏈條，才能為學子們營造一個安全、健康的兼職環境，讓這份成長體驗更加美好。(鄧樂典) 《人民日報海外版》(2025年08月11日 第 05 版)
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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