臺輿論關注「大罷免」大失敗：主流民意對民進黨當局投下不信任票
2025-12-06 22:04 4,732次浏览8月4日電 據「交通運輸部」微信公眾號消息，8月4日，交通運輸部將強降雨防禦響應等級提升為二級，要求全面壓實系統防汛工作政治責任。 中央氣象臺8月4日繼續發布暴雨橙色預警。預計，8月4日08時至5日08時，青海東部、甘肅中東部、內蒙古中東部、山西中東部、京津冀、河南北部、廣西大部、廣東、香港、澳門、福建南部、雲南西部、臺灣島等地部分地區有大到暴雨，其中，北京西南部、天津南部、河北中南部、福建東南部、廣西東部、廣東北部和中東部、香港等地部分地區有大暴雨，河北南部、廣西東部、廣東北部和中東部沿海等地局地特大暴雨。 4日上午，交通運輸部主要領導調度青海、甘肅、寧夏、陝西、內蒙古、山西、河北、北京、廣西、廣東、雲南、天津、福建省(區、市)交通運輸主管部門，要求全面壓實政治責任，堅持人民至上、生命至上，樹牢底線思維、極限思維，清醒認識「七下八上」防汛關鍵期的嚴峻挑戰，落實落細交通運輸防汛搶險救災各項措施，全力保障人民生命財產安全。 要加強會商研判，嚴格落實預警「叫應」機制，切實抓好汛期公路「響應、巡查、管控」關鍵措施，重點研判紅色、橙色預警範圍內的災害風險路段是否採取封閉管控措施，特別是夜間山區紅色預警路段要把關、停作為重點防禦措施。 要高度重視突發次生災害的應對工作，做好動態管控，緊盯連續強降雨導致的河流水位明顯上漲，統籌抓好內河船舶、施工駐地等領域的安全工作，做到應停盡停、應關盡關、應撤盡撤。 要做好救援力量預置，抓好災後道路搶險保通工作，科學配置應急裝備物資類型和數量，一旦發生突發事件迅速參與搶險救援，服務保障災區恢復生產生活秩序。 要認真做好災損評估，科學編制災後恢復重建方案，指導受災地區開展項目申報工作，及時安排給予資金支持。 要全面落實政治責任，加強值守應急工作，嚴格執行24小時專人值班和領導幹部帶班制度，加強現場指揮了解現場實情，遇有突發緊急情況做好信息報送工作。 北京 北京市交通委員會嚴管嚴控，全力保障公路通行安全有序。突發強降雨後，連夜對發布紅色預警的密雲、懷柔、延慶山區公路應封盡封；強化全市山區公路沿線地災隱患防範，落實重點路段「兩小時一巡查」機制，累計對65個不託底、沒把握的路段採取主動封控措施。全力搶通山區公路生命線，用時3天搶通29條水毀阻斷的縣級以上公路，用時5天打通了全部需要搶通的鄉村公路。 河北 河北省交通運輸廳自連續強降雨以來，堅持日常、公路、應急「三條線」值班，安排技術指導組赴承德、張家口、保定開展現場指導。聚力搶通保通，目前1229處水毀斷交道路已全部搶通，清理塌方2014處35萬方，處理泥石流1398處17萬方，清理倒樹等障礙物1055處。 廣西 廣西壯族自治區交通運輸廳強化會商研判，全面落實預警「叫應」機制，嚴格執行「響應、巡查、管控」要求，接暴雨紅色或橙色預警後，白天結合地質災害風險等級進行交通管控，夜間則果斷管控。確定應急預置點位380處，全力做好應急搶通保暢工作準備。 廣東 廣東省交通運輸廳每日組織會商研判，實時關注港珠澳大橋、深中通道等重要通道，派工作組赴粵東等地督導防禦強降雨工作。強化應急搶險，落實「三應三盡」等措施，7條水路客運航線、3個地市(肇慶、汕尾、潮州)136條公路客運班線停運，預置應急力量實現全省全覆蓋。
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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