調查顯示日本9月將有逾1400種食品漲價
2025-10-24 23:44 8,753次浏览玉林8月13日電(陸新健 吳煒 肖本懋)8月12日，南寧至珠海高鐵玉林北至岑溪東段重難點控制性工程——天星一號隧道順利貫通，標誌著該區段22座隧道全部實現貫通，為後續無砟軌道施工及鋪軌工程打通施工通道，項目建設取得突破性進展。 天星一號隧道由廣西交通投資集團投資，國鐵南寧局代建，中鐵五局承建。 圖為天星一號隧道進口。肖本懋 攝 位於廣西岑溪市的天星一號隧道全長4574.71米，最大埋深約165米，洞身下穿水庫及破碎帶，地質條件極為複雜，Ⅳ、Ⅴ級圍巖佔比達76%，強富水地段佔20.5%，面臨圍巖變形、結構面坍塌、基底軟化等多重風險，施工難度大。 為確保隧道施工順利，項目指揮部精心組織，重點圍繞地質勘察深化、資源配置優化、風險管控細化和施工工藝創新，科學做好管理策劃、勘察設計、施工作業等，攻克一系列建設難題。隧道掘進期間，針對巖溶斷層破碎帶、湧水突泥等風險，施工團隊採取「短進尺、強支護、少擾動、弱爆破、勤觀測、早封閉」的施工措施，綜合運用超前地質預報、圍巖監控量測等技術手段，對隧道地質條件進行綜合分析判斷，優化隧道支護參數，實時監測圍巖變化，並提前制定應急預案，實現施工全過程零事故目標。 為確保隧道開挖質量和進度，施工團隊在施工中配備了全新一代自行式液壓仰拱棧橋、智能數位化澆築襯砌臺車、馭鐵龍通風機等先進設備，輔以信息化監控指揮系統，實現掌子面掘進、仰拱施工、二襯澆築等有序推進，順利完成隧道貫通目標。 南珠高鐵玉林北至岑溪東段正線全長84.759公裡，目前施工已進入全面攻堅階段，路基土石方工程完成99.7%、橋梁工程完成96.0%，隧道工程完成99.7%，站後「四電」和站房工程正有序推進，無砟軌道工程已啟動施工，預計明年建成通車，屆時將進一步改善桂東地區交通條件，帶動沿線地區經濟社會發展。(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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