原標題:「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」(總書記的人民情懷) 視頻:總書記的人民情懷|「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」來源:人民日報 福建東山縣,澳角村三面臨海。2001年,習近平同志來過這裡;時隔23年再來,看到村裡發生很大變化,習近平總書記很是欣慰,勉勵大家「在鄉村振興、共同富裕的道路上一往無前」。 黨的二十大報告提出,「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化。」 沿著時間軸回溯,共同富裕,習近平總書記念茲在茲。 在地方工作時就提到,「先富帶後富」「縮小差距」; 在十八屆中共中央政治局常委同中外記者見面時強調,「堅定不移走共同富裕的道路」; 在黨的十九大報告中指出,「朝著實現全體人民共同富裕不斷邁進」; 在黨的二十大報告中強調,「著力促進全體人民共同富裕」; ………… 「全體人民共同富裕」,為何字字千鈞?總書記一語中的:「全黨必須牢記,為什麼人的問題,是檢驗一個政黨、一個政權性質的試金石。帶領人民創造美好生活,是我們黨始終不渝的奮鬥目標。」 實現全體人民共同富裕,是中國共產黨矢志不渝的價值追求,是中國特色社會主義的本質要求,也是14億多中國人民邁向現代化的必然選擇。 「全體人民共同富裕」,如何實現?總書記的話綱舉目張:「要把縮小城鄉差距、地區差距、收入差距作為主攻方向」。 促進共同富裕,最艱巨最繁重的任務仍然在農村。廣大農村地區的現代化,習近平總書記深情牽掛,作出戰略部署:「推進中國式現代化,必須全面推進鄉村振興,解決好城鄉區域發展不平衡問題」「加快推進農業農村現代化」「推動興業、強縣、富民一體發展」…… 縮小城鄉差距,要訣在融合發展。黨的二十屆三中全會《決定》提出:「城鄉融合發展是中國式現代化的必然要求。」 推進以縣城為重要載體的新型城鎮化建設,抓好防止返貧監測……黨中央持續推動農業增效益、農民增收入、農村增活力。 縮小地區差距、實現區域協調發展,是共同富裕的必由之路。黨的十八大以來,在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,一系列區域協調發展戰略、區域重大戰略等相繼實施,各地區在經濟上更加緊密地連在一起、融為一體。 2024年12月,習近平總書記在主持中共中央政治局第十八次集體學習時強調:「推進中國式現代化,邊疆地區一個都不能少。」 「推動全體人民共同富裕,最艱巨的任務在一些邊疆民族地區」「確保老區人民共享改革發展成果,過上幸福生活,是推進全體人民共同富裕的底線任務」……總書記始終惦念著最需要幫扶的地區。 1997年,來到「苦瘠甲天下」的寧夏西海固,習近平同志下定決心推進對口幫扶,閩寧協作開花結果。「開展東西部協作和定點幫扶,是黨中央著眼推動區域協調發展、促進共同富裕作出的重大決策。」習近平總書記謀深慮遠。 縮小收入差距、增進民生福祉,是實現人的全面發展、全體人民共同富裕的必答題。「要落實黨中央關於逐步實現全體人民共同富裕的要求,帶領群眾艱苦奮鬥、勤勞致富,在收入、就業、教育、社保、醫保、醫藥衛生、住房等方面不斷取得實實在在的成果。」總書記殷殷囑託。 7月30日召開的中共中央政治局會議強調:「要紮實做好民生保障工作」「促進高校畢業生、退役軍人、農民工等重點群體就業」「健全分層分類社會救助體系」「確保不發生規模性返貧致貧」…… 一件件身邊事、貼心事、具體事,融入國家發展頂層設計,變成老百姓的獲得感、幸福感、安全感:2024年,跨省異地就醫直接結算惠及2.38億人次;開工建設和籌集配售型保障性住房、保障性租賃住房和公租房等180萬套(間),一大批新市民、青年人、農民工住房問題得到解決…… 習近平總書記強調:「實現共同富裕不僅是經濟問題,而且是關係黨的執政基礎的重大政治問題。要統籌考慮需要和可能,按照經濟社會發展規律循序漸進,自覺主動解決地區差距、城鄉差距、收入差距等問題」。 腳踏實地,久久為功,實打實地一件事一件事辦好。只要始終不渝走中國特色社會主義道路,就一定能夠不斷實現人民對美好生活的嚮往,不斷推進全體人民共同富裕。 策劃:田俊榮 劉曉鵬 監製:楊學博 陳振凱 餘榮華 統籌:李翔 朱利 吳玥 李洋 文字:蔣雪婕 視頻:李思堯 陳爽 海報:王宇峰 校檢:朱利 李金昱 (人民日報)
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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