國家疾控局解讀《傳染病疫情預警管理辦法》
2025-11-06 05:58 5,841次浏览在西藏念青唐古拉山的深處，深藏著許多世界級的風景。近年來，隨著交通條件的不斷改善，這些昔日的「小眾」秘境，向更多的遊客敞開懷抱。一起走進雪山秘境，看如詩美景，感受百姓在家門口吃上「旅遊飯」的幸福生活。 俊秀的雪山，起伏的草甸，環抱著幽藍的湖水。這裡是藏在念青唐古拉山深處的秘境——薩普。 這裡的山峰很特別。正中間那座山，山脊線條筆直，就像用尺子比著畫出來的，居然一座雪山能長成如此標準的等邊三角形。它的獨特還來自冰川。龐大的冰川搭起了一座高高的「舞臺」，群峰立於高臺之上，一展絕美的容顏。 在藏語中，「薩」是「雪豹」，「普」是「山溝深處」。由於道路偏遠，薩普雪山少有人至，直到2017年，才因為探險者的鏡頭走進大眾視野。在社交網絡上，這幅「犛牛過橋」的景象驚豔了許多人，人們不遠千裡慕名而來，只為見它一面。 當地旅遊部門抓住機會，積極打造生態旅遊。遠道而來的遊客可以策馬馳騁、觀景旅拍，也可以夜宿帳篷，看靜夜星空的浩瀚、日照金山的震撼，更可以在雪山腳下欣賞一場特別的實景演出——「達布阿諧」。這種由勞動場景演變而來的舞蹈，是國家級非物質文化遺產。演員們載歌載舞，為遊客帶來沉浸式的非遺體驗。 今年7月，薩普景區獲評國家4A級景區，上半年遊客量達到1.66萬人次，較去年增長150%。 同樣在念青唐古拉山的懷抱中，海拔4100米的三色湖位於昌都市的邊壩縣，它由白湖、黃湖、黑湖三部分組成，三色分明。其中黑湖面積最大，也最美。它的水面並不黑，而是深深的幽藍，在陽光照射下，發出寶石的閃光，奪人心魄。 最近幾年遊客特別多，桑登和妻子一商量，決定試試擺攤。在夏季遊客高峰期，一個月能賺一萬塊錢。 桑登夫妻倆是附近普玉一村的村民。普玉一村這個被冰川和湖泊懷抱的村莊，曾經是附近最閉塞的地方，如今搖身一變，成為「雪山的寵兒」。去年全村旅遊收入600多萬元，戶均增長兩萬餘元。目前，村裡已經開起了七家民宿。 7歲的登增德西，是民宿的小明星。每當她跳舞，客人中的攝影發燒友，就舉起長槍短炮拍個不停。5年前，三色湖剛開始發展旅遊不久，配套設施幾乎沒有。看著在公路上搭帳篷的遊客，她的父親多傑決定開家民宿。身為畫師的多傑，在客廳牆壁畫上最吉祥美麗的圖案，迎接天南海北的朋友。如今，民宿每年的收入能達到10萬元，登增德西還練就了一口流利的普通話。 去年9月，國道349線全線貫通，邊壩縣到拉薩的車程縮短了將近4小時，三色湖的遊客量呈現了爆發性增長。 昌都市邊壩縣文旅局黨組書記 仁增旺秀：去年已經突破三十萬，預計今年會突破五十萬。它從原來一個小眾、默默無聞的景區，現在開始走向大眾。以後想的是往更深裡去挖掘本地的人文特色，還有一些非遺，我們想的是不光是看景，而且還可以去體驗當地老百姓的生活狀態。 (總臺央視記者 卞曉妍 吳經偉 西藏總站 西藏臺 比如融媒)
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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