江西警方通報：一男子因情感糾紛致2死1傷
2025-11-07 04:54 4,186次浏览原標題：「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」(總書記的人民情懷) 視頻：總書記的人民情懷｜「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」來源：人民日報 福建東山縣，澳角村三面臨海。2001年，習近平同志來過這裡；時隔23年再來，看到村裡發生很大變化，習近平總書記很是欣慰，勉勵大家「在鄉村振興、共同富裕的道路上一往無前」。 黨的二十大報告提出，「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化。」 沿著時間軸回溯，共同富裕，習近平總書記念茲在茲。 在地方工作時就提到，「先富帶後富」「縮小差距」； 在十八屆中共中央政治局常委同中外記者見面時強調，「堅定不移走共同富裕的道路」； 在黨的十九大報告中指出，「朝著實現全體人民共同富裕不斷邁進」； 在黨的二十大報告中強調，「著力促進全體人民共同富裕」； ………… 「全體人民共同富裕」，為何字字千鈞？總書記一語中的：「全黨必須牢記，為什麼人的問題，是檢驗一個政黨、一個政權性質的試金石。帶領人民創造美好生活，是我們黨始終不渝的奮鬥目標。」 實現全體人民共同富裕，是中國共產黨矢志不渝的價值追求，是中國特色社會主義的本質要求，也是14億多中國人民邁向現代化的必然選擇。 「全體人民共同富裕」，如何實現？總書記的話綱舉目張：「要把縮小城鄉差距、地區差距、收入差距作為主攻方向」。 促進共同富裕，最艱巨最繁重的任務仍然在農村。廣大農村地區的現代化，習近平總書記深情牽掛，作出戰略部署：「推進中國式現代化，必須全面推進鄉村振興，解決好城鄉區域發展不平衡問題」「加快推進農業農村現代化」「推動興業、強縣、富民一體發展」…… 縮小城鄉差距，要訣在融合發展。黨的二十屆三中全會《決定》提出：「城鄉融合發展是中國式現代化的必然要求。」 推進以縣城為重要載體的新型城鎮化建設，抓好防止返貧監測……黨中央持續推動農業增效益、農民增收入、農村增活力。 縮小地區差距、實現區域協調發展，是共同富裕的必由之路。黨的十八大以來，在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，一系列區域協調發展戰略、區域重大戰略等相繼實施，各地區在經濟上更加緊密地連在一起、融為一體。 2024年12月，習近平總書記在主持中共中央政治局第十八次集體學習時強調：「推進中國式現代化，邊疆地區一個都不能少。」 「推動全體人民共同富裕，最艱巨的任務在一些邊疆民族地區」「確保老區人民共享改革發展成果，過上幸福生活，是推進全體人民共同富裕的底線任務」……總書記始終惦念著最需要幫扶的地區。 1997年，來到「苦瘠甲天下」的寧夏西海固，習近平同志下定決心推進對口幫扶，閩寧協作開花結果。「開展東西部協作和定點幫扶，是黨中央著眼推動區域協調發展、促進共同富裕作出的重大決策。」習近平總書記謀深慮遠。 縮小收入差距、增進民生福祉，是實現人的全面發展、全體人民共同富裕的必答題。「要落實黨中央關於逐步實現全體人民共同富裕的要求，帶領群眾艱苦奮鬥、勤勞致富，在收入、就業、教育、社保、醫保、醫藥衛生、住房等方面不斷取得實實在在的成果。」總書記殷殷囑託。 7月30日召開的中共中央政治局會議強調：「要紮實做好民生保障工作」「促進高校畢業生、退役軍人、農民工等重點群體就業」「健全分層分類社會救助體系」「確保不發生規模性返貧致貧」…… 一件件身邊事、貼心事、具體事，融入國家發展頂層設計，變成老百姓的獲得感、幸福感、安全感：2024年，跨省異地就醫直接結算惠及2.38億人次；開工建設和籌集配售型保障性住房、保障性租賃住房和公租房等180萬套(間)，一大批新市民、青年人、農民工住房問題得到解決…… 習近平總書記強調：「實現共同富裕不僅是經濟問題，而且是關係黨的執政基礎的重大政治問題。要統籌考慮需要和可能，按照經濟社會發展規律循序漸進，自覺主動解決地區差距、城鄉差距、收入差距等問題」。 腳踏實地，久久為功，實打實地一件事一件事辦好。只要始終不渝走中國特色社會主義道路，就一定能夠不斷實現人民對美好生活的嚮往，不斷推進全體人民共同富裕。 策劃：田俊榮 劉曉鵬 監製：楊學博 陳振凱 餘榮華 統籌：李翔 朱利 吳玥 李洋 文字：蔣雪婕 視頻：李思堯 陳爽 海報：王宇峰 校檢：朱利 李金昱 (人民日報)
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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