（文化中國行）世界文化遺產鎖陽城遺址享「呵護套餐」煥「新顏」
2025-11-12 03:31 3,172次浏览陶鳳 近期，深圳華強北等地出現一群未成年人以「跑樓小孩」身份，從外賣員手中承接「最後垂直百米」的送餐任務，每單收費1—2元。 這些小孩多為暑期放假的學生，年齡在10—14歲之間。因為寫字樓複雜的地形導致外賣員超時風險高，而孩子因熟悉樓宇、收費低成為外賣員的「平替」。 乍一看，這似乎是個讓各方「小贏」的方案。孩子的家長多在附近做生意，在家長眼中，孩子代送外賣既能鍛鍊身體打發時間，又能通過勞動獲得報酬體會賺錢的不易。 孩子用這樣的暑期實踐取得報酬，攢下零用錢，去滿足自身的小願望。配送小哥則節省了時間，與孩子合作完成「最後一百米」，提升了送餐效率。 然而，「小贏」背後的風險卻不容小覷。無論是「跑樓小孩」，還是近期被頻頻熱議的「體育外賣」新風口，因為涉及未成年人，安全問題首當其衝。 外賣工作，表面看著簡單，實際上要搶時間、拼體力。根據媒體報導，這些孩子們既要從外賣小哥手裡搶單，還要彼此之間競爭拿單，無形之中給孩子的身心帶來巨大的壓力。 「最後一百米」，雖然距離不遠，但孩子們不可避免地要在路邊停留，要在不同樓宇之間穿梭。送單與時間賽跑本身已具危險性，即便配送小哥會留存家長電話以備溝通，一旦摔倒撞傷甚至遭遇意外，安全責任由誰承擔依然模糊。 在法律層面，亦有涉嫌違法的問題。根據我國的未成年人保護法明確規定，不得組織未成年人進行可能危及人身安全的活動，而代送顯然涉及交通、陌生人接觸等安全隱患。 若站在消費者的角度考慮，一單外賣在最後百米倒手，如果出現錯送、晚送、餐品損壞等問題，又該如何追責？ 在外賣原本的服務鏈條上，並無「跑樓小孩」一環。消費者購買的外賣服務出現問題，可對平臺、商戶、騎手追責。如今，孩子的替代方案並無商業協議，更無明確的法律規範，無疑給消費者的權益保護留下真空。 從「體育外賣」興起，關於孩子的實踐被社會各方高度關注。其中，最大的爭議便是被低估的安全風險。 鍛鍊孩子社會適應能力、體察父母掙錢辛苦、勞動創造價值，這些初衷是好的，但鍛鍊的目的是讓孩子更好地成長，而不是冒險。 在權責邊界模糊、執法依據不足、監管盲區之下，「跑樓小孩」貌似「小贏」，實則風險重重。畢竟，涉及未成年人的一切實踐，合法、安全、規範永遠要跑在最前面。
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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