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2025-10-26 21:33 4,139次浏览上海8月11日電 (陳靜 黃波)上海邊檢總站方面11日披露，自7月1日暑運以來，上海口岸出入境人員數量持續高位運行，日均出入境人員數量達12.9萬人次，較去年同期增長超14%。其中，8月9日，上海口岸出入境人員總數達15.7萬人次，創今年以來單日出入境人員數量最高紀錄。 據介紹，暑運期間，國內外旅遊市場不斷升溫，家庭親子遊、暑期研學遊等多股客流疊加。在浦東、虹橋兩大國際機場口岸，連日來，出入境雙向客流高峰頻現。 上海郵輪口岸邊檢查驗大廳內，旅客有序排隊候檢。(上海邊檢總站供圖) 在採訪中，記者了解到，隨著國際客運航線不斷恢復和新增，加上出入境查驗流程不斷優化，內地民眾出境遊熱度持續上升。7月1日至8月10日，上海邊檢機關在浦東、虹橋兩大國際機場口岸累計查驗出境內地旅客數量超158萬人次，佔總出境旅客數量的67.7%。從出行目的地來看，以赴日本、韓國、新加坡、泰國以及中國香港等國家或地區居多。 從入境方向來看，隨著中國對外單方面免籤和互免籤證的力度不斷加大，特別是國家移民管理局全面放寬優化外國人過境免籤政策，越來越多的外籍人員選擇上海作為中國入境遊第一站。暑運期間，外籍人士「中國遊」熱度不減，7月1日至8月10日，上海邊檢機關在兩大空港口岸累計查驗入境外籍旅客數量52.5萬人次，較去年同期增長37.4%，領跑全國的口岸。 另據了解，暑運以來，上海邊檢機關在郵輪口岸累計查驗出入境郵輪63艘次，出入境旅客26.3萬人次，較去年同期增長近33%。 為全力應對暑期出入境客流高峰，上海邊檢機關在空港口岸科學實施旅客流量研判、警力動態增援等勤務機制，精準調整快捷、人工和中外人員通道設置，創新實施外國人分類分區查驗，推行「機上填、線上報」的外國人入境卡填報模式，進一步提升旅客通關效率。 據悉，在郵輪口岸，上海邊檢機關不斷優化邊檢查驗流程，積極引導中國籍旅客使用便捷通關認證碼通關，對於外籍旅客乘坐郵輪入境可免予留存指紋生物信息，對乘坐同一航次郵輪入出境的旅客，可免蓋入出境驗訖章。同時，針對部分靠泊時間短的訪問港郵輪，上海邊檢機關採取「隨船查驗」模式，保障郵輪旅客「靠港即下」，切實提升郵輪口岸通關效率。(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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