我國已陸續發放九批共125.42克月球科研樣品
2025-11-14 19:15 7,635次浏览蘭州8月14日電 (戴文昌)13日，在位於甘肅省蘭州市榆中縣城關鎮南坡灣村的安置點內，82歲的鄭耀輝老人坐在帳篷門口，望著遠處正在清理淤泥的挖掘機。當看到記者時他輕聲說，「水退了，日子還得往前過，人在希望就在。」 8月13日，南坡灣村委會院內搭建起的安置點。戴文昌 攝 南坡灣村位於興隆山腳下，距離榆中縣城約3公裡。8月7日的暴雨夜，山洪衝毀了村莊，也改變了數千人的生活。這場強降雨引發的山洪災害，已致15人遇難，28人失聯，近萬人緊急轉移避險安置。南坡灣村正是此次受災嚴重的區域之一。 為儘快讓受災民眾重回正常生活軌道，目前，榆中縣已初步制定《避險轉移群眾安置過渡方案》《山洪災害災後恢復重建方案》，提出規劃編制清單，受災地區的救援已逐步轉入恢復重建階段。但那些與時間賽跑的瞬間，仍在民眾心中刻下深深的印記。 8月7日17時，面對突如其來的險情，南坡灣村黨總支書記丁小龍深知低洼和危險區域民眾安危刻不容緩，他帶著村幹部，踩著泥濘溼滑的小路，挨家挨戶敲響房門，耐心細緻地勸導民眾撤離。丁小龍說，「那一刻，我心裡只有一個念頭，鄉親們的安危不能等。」 面對行動不便的老人，丁小龍毫不猶豫俯下身子，或背或扶，在風雨和夜色中深一腳淺一腳地艱難行進，一次次往返於危險地帶與安全區域之間。南坡灣村包村幹部馮延斌說，經過連續數小時的艱苦奮戰，截至當日21時，73戶309名受威脅的民眾全部安全、有序轉移至南坡灣小學和村委會安置點。 圖為南坡灣村委會安置點裡的孩子。 戴文昌 攝 當最後一盞應急燈亮起時，丁小龍泥汙的臉上露出疲憊卻踏實的笑。 8月8日上午，雨勢稍緩。丁小龍帶著黨員突擊隊蹚過齊膝的積水深入村、社，按照人、物、牲畜重要性排序，逐戶摸排房屋、農田等受災情況。在確認環境安全前提下，丁小龍迅速組織力量，幫助受災民眾轉移重要財物，最大限度減少財產損失。 面對被厚重淤泥堵塞的道路和庭院，丁小龍積極動員民眾不等不靠，迅速開展生產自救，清理主幹道及民眾房前屋後淤泥、斷枝等雜物，以最快速度打通了救援與重建生命通道。 如今在南坡灣村安置點裡吃喝不愁，秩序井然。民眾總愛說起那個雨夜，「丁書記的腳印裡，全是咱老百姓的安危。」話語間滿是感激。 圖為南坡灣村委會安置點準備發放的救援物資。 戴文昌 攝 目前，榆中縣災毀公路全部實現應急搶通。因災停運10千伏線7條已全部修復，15037戶停電用戶全部恢復供電。馬坡鄉馬蓮灘村、上莊村、舊莊溝村、陽屲村、白家堡村和城關鎮興隆山村採用統一送水、自有水窖方式予以保障，興隆水廠集中供水的城關鎮、小康營鄉、夏官營鎮3個鄉鎮已全部恢復供水。(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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