電力市場「度量衡」初步配齊
2025-11-06 18:28 9,871次浏览上海8月12日電 (記者 許婧)上海市委社會工作部12日發布消息稱，上海制定並正式實施《上海市居委會能力提升三年行動計劃(2025—2027年)》(以下簡稱《三年行動計劃》)，旨在通過三年努力，全面增強居委會聯繫服務群眾、組織動員和解決問題三大核心能力，推動基層治理工作實現質的躍升與格局重塑。 據介紹，《三年行動計劃》提出11項重點舉措，為基層治理注入「強心劑」。它的出臺也標誌著上海在系統性提升基層治理能級、鍛造過硬居村幹部隊伍方面邁出關鍵一步。 《三年行動計劃》指出，在深耕走訪，密織服務網絡方面，將指導居村幹部靈活運用「線上+線下」「錯峰入戶」等方式，構建「全域覆蓋、重點多訪、特情必訪」的分類走訪體系。確保每戶家庭每年至少一次主動聯繫，對特殊群體加大關懷頻次與精準度，主動介入幫扶。 在激活自治，匯聚共治合力方面，積極倡導「近鄰」文化，引導制定「樓組公約」，深化樓組自治基礎。推動居民身邊事轉化為「社區議題」，善用「三會」制度強化民主協商。通過集中換屆選優配強隊伍、提高工作者屬地化率，並積極引導「小個專」及新就業群體融入社區，盤活圍牆內外資源破解停車難等頑疾。 在快速響應，破解治理難題方面，《三年行動計劃》提出，開設「小事快辦」專窗，打造短平快、全鏈條、智慧化的問題「發現-處置-反饋」閉環，力促「身邊小事不出社區」。同步啟動物業治理攻堅，推動業委會規範運作，提升服務透明度與市場化意識。完善社區應急動員機制，聚焦防汛防臺、消防安全，加強預案演練與隱患整治。 上海市委社會工作部方面強調，提升基層治理能級，核心在於夯實居村幹部「認得了人、進得了門」的基本功，錘鍊「說得上話、辦得成事」的真本領，強化居村黨組織「帶得了隊伍、聚得了人心」的引領力。 下一步，上海市委社會工作部將全面推進《三年行動計劃》落地生根，紮實做好「四百」走訪、聯合接待、樓組自治等基礎工作，聚力破解物業治理等突出難題，最終實現「有事找居村」「小事不出社區」的暖心善治目標，讓超大城市治理的底板更牢、溫度更暖。(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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