14歲女孩高熱不退，竟是「貓抓病」搗蛋
2025-10-28 17:46 6,219次浏览8月5日電 據中央人民政府網站消息，日前，國務院辦公廳印發《關於逐步推行免費學前教育的意見》(以下簡稱《意見》)，推進學前教育普及普惠安全優質發展。 《意見》要求，要全面貫徹黨的教育方針，聚焦人民群眾所急所需所盼，按照強化普及普惠、穩妥有序推進、加大政府投入、經費合理分擔的原則，逐步免除學前教育保育教育費，有效降低教育成本，提高基本公共教育服務水平，辦好人民滿意的教育。 《意見》明確，從2025年秋季學期起，免除公辦幼兒園學前一年在園兒童保育教育費。免保育教育費標準按照縣級以上地方人民政府及其教育、價格主管部門批准的公辦幼兒園保育教育費收費標準(不含夥食費、住宿費、雜費等)執行。對在教育部門批准設立的民辦幼兒園就讀的適齡兒童，參照當地同類型公辦幼兒園免除水平，相應減免保育教育費。民辦幼兒園保育教育費高出免除水平的部分，幼兒園可以按規定繼續向在園兒童家庭收取。對因免保育教育費導致幼兒園收入減少的部分，由財政部門綜合考慮免保育教育費在園兒童人數、所在地保育教育費生均實際收費水平等情況補助幼兒園。 《意見》提出，在國家統一實施的免保育教育費政策基礎上，鼓勵各省結合實際，進一步鞏固落實家庭經濟困難兒童、孤兒和殘疾兒童等群體資助政策，做好兜底保障，具體資助內容和資助標準等由各省自行確定。同時，要認真落實《中華人民共和國學前教育法》，堅持保基本、保普惠，進一步健全學前教育投入機制。 《意見》強調，各省要發揮省級統籌作用，完善工作機制，明確責任分工，制定具體實施方案，與本地區已實施的學前教育資助政策做好銜接。地方各級財政、教育部門要加強日常監控，強化資金保障和使用管理，及時足額撥付資金，確保幼兒園正常運轉，嚴禁拖欠教師工資。地方各級教育部門要嚴格落實監管責任，規範辦園行為，切實守護好在園兒童身心健康。
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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