兩部門緊急預撥1.7億元支持蘇渝貴甘等7省市應急搶險救災

2025-11-18 17:13 9,849次浏览

  巴彥淖爾8月4日電 題:探訪內蒙古戈壁深處的「移動界碑」   記者 張林虎   內蒙古自治區烏拉特後旗北與蒙古國接壤,近200公裡的邊境線蜿蜒在2.5萬平方公裡的草原與戈壁間。在這裡,一群特殊的身影常年活躍在邊境一線,他們既是逐水草而居的牧民,更是守護國土的護邊員。他們用腳步丈量著每一寸土地,用日復一日的堅守,在祖國北疆構築起一道堅不可摧的安全屏障,成為名副其實的「移動界碑」。 圖為護邊員嘎達準備出發。 張鼎暉 攝   晨光啟程護邊路   清晨5點,天剛蒙蒙亮,烏拉特後旗寶音圖邊境派出所護邊員嘎達已穿戴整齊,挎上望遠鏡和對講機,騎上摩託車駛離蒙古包,開始了一天的邊境巡邏。他身後是一望無際的戈壁草原,遠處的邊境線在朝陽的映照下若隱若現,勾勒出雄渾的輪廓。   嘎達負責的管段長約40公裡,沿途沒有像樣的公路,只有牧民踩出的土路和崎嶇的山坡。摩託車在碎石與溝壑間顛簸,嘎達卻操控自如,熟練地避開障礙物。他時不時停下車子,舉起望遠鏡,仔細觀察著遠處的動靜,生怕錯過任何異常。   「這一帶雖然人少,但責任重大,任何一點不對勁都可能關係到邊境安全,絕不能馬虎。」嘎達拍了拍車座上的灰塵說道。   中午時分,戈壁上的太陽格外炙熱。嘎達來到一處高地,拿出隨身攜帶的乾糧和水壺,簡單地解決了午餐。他指著不遠處的一片溼地說:「那裡是野生動物的樂園,也容易引來偷獵者,每次巡邏到這兒,都得格外留意,這是重點巡查的區域。」   傍晚,夕陽為戈壁鍍上一層金色,嘎達在巡邏途中遇到了同為護邊員的巴仁。兩人立刻交換起各自的巡邏情況。巴仁表示,最近邊境一帶整體平穩,但由於近期惡劣天氣較多,部分地段的鐵絲網有所鬆動,需要及時加固。兩人商議後,決定第二天組織附近的牧民一起前來維修,確保邊境設施完好。 圖為護邊員在戈壁深處巡護。 張鼎暉 攝   牧民同心守家園   「沒有國家的邊疆和平,哪有牧民的幸福生活。」這是嘎達常掛在嘴邊的話。在他看來,守護邊境線不僅是責任,更是為了守護牧民們安穩的日子。而在牧民心中,這些護邊員也是他們最可靠的「鄰居」和「守護者」。   牧民阿拉騰陶格斯提起護邊員滿臉感激:「有他們在,我們心裡特別踏實。有時候羊跑遠了找不回來,只要打個電話,他們很快就會趕過來幫忙。他們就像我們身邊的守護神,有他們在,我們過日子都安心。」   護邊員們熟悉當地的每一寸土地,了解牧區的各種情況,不僅在護邊工作中發揮著重要作用,在日常生活中也時刻為牧民們排憂解難。無論是幫牧民尋找回走失的牲畜,還是協助處理牧區的突發狀況,他們總是隨叫隨到。這種雙向的信任與互助,讓邊境線上的鄰裡關係格外融洽。   「我們這兒人雖然不多,但責任可不小。每家每戶都是『眼睛』,發現可疑情況會立刻上報。這麼多年來,我們這兒能一直平平安安,就是因為大家心齊。」巴仁的話道出了邊境守護的關鍵。 圖為護邊員用望遠鏡觀察情況。 張鼎暉 攝   腳步丈量忠誠印   在烏拉特後旗漫長的邊境線上,像嘎達、巴仁這樣的護邊員還有很多。他們駐守在不同的管段,有的騎著摩託車穿梭於戈壁,有的牽著馬或駱駝行走在山地,有的則徒步踏過草原深處的每一寸土地。他們的裝備或許簡單,工作或許平凡,每天重複著觀察、記錄、上報的流程,默默承受著風霜雨雪的考驗,但正是這一個個看似微小的堅守,匯聚成了守護邊境安全的強大力量。   「護邊員是我們邊境管理工作中不可或缺的重要力量。他們熟悉地形,了解牧區情況,很多問題都是靠他們第一時間發現並處理的。他們的奉獻精神值得我們每個人敬佩。」寶音圖邊境派出所所長曲向東說。   嘎達告訴記者,在草原上,每一個牧民都是時刻在崗的哨兵,都是一座牢固的「紅色堡壘」。「雖然每天做的都是重複的工作,但只要看到邊疆穩定,牧民們生活幸福,就覺得所有的付出都值得。」(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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