美國紐約州旅遊大客車翻車 已致5人死亡數十人受傷
2025-11-06 16:44 4,713次浏览上海8月13日電 (陳靜 盧姣)上海邊檢總站浦江邊檢站方面13日披露，2025年1月1日至8月10日，從上海口岸出入境郵輪數累計超390艘次，乘坐郵輪出入境旅客總量突破125萬人次，較2024年同期分別增長約52.7%和51.1%。與2019年同期相比，出入境旅客數量增長約9.1%。 據了解，目前有「愛達·魔都號」「海洋光譜號」「地中海榮耀」等多艘大型郵輪在滬上運營母港航次，航線覆蓋韓國濟州、日本衝繩等港口。暑期過半，上海郵輪母港持續繁忙。 13日，「地中海榮耀」與「愛達·魔都號」郵輪陸續靠泊上海吳淞口國際郵輪港。當日，上海邊檢機關共辦理乘坐郵輪的出入境旅客2.1萬餘人次。 「愛達·魔都號」和「地中海榮耀」郵輪13日同靠上海吳淞口國際郵輪港。(楊金樹攝) 據悉，自7月1日以來，上海郵輪母港多次出現多船同日靠泊的情況，同日靠泊的多為7萬噸級以上大型郵輪，同時，「多船同靠」日的出入境旅客數量顯著超過去年同期。 據悉，隨著中國免籤政策的持續擴容，截至目前，適用240小時過境免籤政策國家達55個，適用中國單方面免籤政策國家達46個。中國國家移民管理局全面實施外國旅遊團乘坐郵輪入境免籤等多項政策的協同推進，形成了全方位入境便利化格局，吸引越來越多國際旅客選擇「飛機+郵輪」的組合方式開啟中國之旅。 8月2日，「海洋光譜號」郵輪入境，搭載旅客數超5000人次，其中外籍旅客數達1600餘人次，佔比超31%，分別來自俄羅斯、美國、加拿大等50多個國家。他們中不少人是飛抵中國後無縫銜接郵輪航行的。 上海邊檢總站浦江邊檢站方面表示，該站多措並舉保障口岸通關高效順暢。在查驗中，該站為入境中國籍旅客採用簡化模式快速通行；對乘坐郵輪入境的外籍旅客可免予留存指紋生物信息。此外，該站根據每個航次外籍旅客的佔比情況，靈活實施「隨船查驗」等各類查驗模式，縮短旅客現場等候時間，提升通關效率。(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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