雲南迎強降雨天氣 多個知名景區暫時關閉
2026-02-20 18:02 1,937次浏览8月5日電 遇到城市內澇或者道路積水時，民眾該如何應對？需要注意哪些安全注意事項？在國家防災減災救災委員會辦公室、應急管理部5日舉行的汛期安全知識發布會上，中國水利水電科學研究院防洪抗旱減災中心副主任楊昆作出解答。 楊昆介紹，近年來，隨著氣候變化，城市積水內澇的現象比較普遍。一般來說，當降雨量超過了城市的排水能力，一些地區就會發生積水的現象，這就是常說的「城市內澇」。面對城市內澇，作為普通民眾，有幾點安全提示。 第一是關注預警，要時刻關注應急、水利、氣象、交通等部門發布的暴雨、洪水紅色預警以及實時路況等信息。 第二是避險為上，在暴雨期間要堅持非必要不外出、不涉水。平時在家中準備好一些瓶裝水、不易變質的食物、收音機、常用的藥品，還有應急燈等應急物資，如果地下室、地下車庫已經進水了，千萬不要涉險進入。 第三是要注意斷電，在室內有積水進入風險的時候，要立刻關閉家中的電源總閘，避免觸電風險。 第四是遠離帶電物。外出的時候一定要遠離電線桿、路燈杆，還有變壓器、配電箱等可能帶電的基礎設施、公共設施；還要留意電線，如果說電線掉下來落在水裡面，這個是非常危險的，一定要遠離。 第五是要注意漩渦。如果在路上看到有漩渦，一定要遠離，因為漩渦意味著這個地方可能有下水道井蓋是被衝走了、衝開了，還有可能有深坑、有激流，要遠離它，避免被吸進去。 第六是要果斷地棄車，在駕駛的時候一定要注意，如果不能準確地判斷水深，寧繞行不涉水。一般情況下，如果涉水深度在20-25釐米，對於普通轎車來說，就有發動機進水的風險，如果積水深度到了60釐米，那一般車輛大概率會熄火、會漂浮，漂浮這種狀態是非常危險的。所以，在這種情況下，如果被困在深水裡，要馬上棄車逃生；如果車門因為水壓被擋住了，打不開，就應該用破窗器等工具擊打側窗的四個角，然後破窗逃生；另外，汽車的天窗也可作為逃生的一個出口。 第七是要及時地求救。如果被困，要立即地撥打110、119來求救。 第八是要做好衛生防疫。不要讓皮膚長時間地接觸積水，涉水之後要儘快地、徹底地清潔皮膚。如果皮膚上有傷口，更要避免進入積水。另外，還要注意，只喝瓶裝水或煮沸的水，不要吃被洪水浸泡過的食物。
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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