【眾行致遠】習言道｜「上海精神」是我們共同的財富
2026-02-04 21:41 9,976次浏览香港8月5日電 題：8天內4次發出「黑雨」信號 香港各界合力應對強降雨 記者 劉大煒 戴夢嵐 韓星童 戴小橦 受活躍西南季候風及高空擾動影響，香港連日出現強降雨天氣。香港天文臺於8月4日23時45分、8月5日5時50分兩次發出黑色暴雨警告信號(俗稱「黑雨」信號)。這是自1992年香港暴雨警告系統設立以來，首次在8天內4次發出「黑雨」信號。 此前，香港天文臺已於7月29日、8月2日發出該信號。香港天文臺暴雨警告信號採用三級制，按降雨量由低到高分別為黃色、紅色和黑色。「黑雨」信號意味著每小時降雨量超過70毫米，且雨勢可能持續。根據規定，「黑雨」信號生效期間，香港所有學校停課，除必要公共服務外，特區政府部門停止辦公，私營機構採取停工或彈性工作安排。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。強降雨天氣下，位於將軍澳的敬賢裡停車場發生嚴重水浸。圖為工作人員在敬賢裡停車場清淤。 記者 劉大煒 攝 暴雨天氣下，香港多地發生水浸。在將軍澳敬賢裡，泥水湧入低洼的停車場，多輛私家車和的士被淹。香港特區政府渠務署應急隊人員和抽水機器人正緊鑼密鼓地清淤和排水。有工作人員表示，他們正輪班工作，爭取儘早將水排空。「你拍攝的時候注意安全呀。」工作人員不忘叮囑記者。 九龍鯉魚門一帶大雨傾盆。居住於此的「港漂」劉敏捷表示：「昨晚(4日晚)雷聲滾滾，閃電閃了一晚，沒怎麼睡好。」5日，劉敏捷所在公司發布居家辦公通知，她打算等雨勢變小後再去超市購買食材。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。圖為工作人員在香港葵湧道清理路面雜物。 記者 李志華 攝 香港東區的筲箕灣道逢源大廈附近一度積水，汽車緩慢前行。東區區議員王志鍾稱，該處水浸是雨水從柴灣道衝下的雜物堵住排水口所致；區議會接報後，迅速聯繫渠務署緊急排水，短時間內將路面清理暢通。 在灣仔鵝頸街市，絕大多數攤檔仍照常營業，攤位前有零星購買果蔬的市民。攤主李先生說：「『黑雨』天氣大家也是要做菜的嘛。我們也算儘自己的一份力，保障街坊日常生活。」 西環士美菲路和薄扶林道因降雨量過大，出現泥水倒灌、道路水浸等情況。沿街商鋪紛紛拉下閘門避免水浸。部分營業的食肆內，玻璃窗被雨水衝擊得劈啪作響，窗外街道被白茫茫的雨霧籠罩，少數行人撐傘疾行。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。圖為雨水從香港葵湧和宜合道一水渠內湧出。 記者 李志華 攝 暴雨天氣下，香港交通受到影響。鰂魚湧站、彩虹站等地鐵站個別出站口受水浸影響一度關閉；多條渡輪航線暫停服務；個別巴士線路臨時改道。截至5日10時30分，香港國際機場共有101班航班延誤、兩班航班取消，亦有兩班航班需轉飛其他機場。 公共服務方面，特區政府社會福利署轄下所有福利服務單位不開放；所有學校(包括日校及夜校)停課；所有郵政局及派遞服務暫停；特區立法會、司法機構、特區政府入境事務處等也宣布暫停運作。 香港特區政府政務司司長陳國基5日在社交平臺發文表示，特區政府嚴陣以待，緊急事故監察及支援中心已啟動並迅速有效協調各部門全力出動，處理水浸、塌樹和阻路等情況。民政事務總署亦在各區開放臨時庇護中心，讓有需要的市民暫避。 香港天文臺表示，截至5日14時，天文臺總部錄得355.7毫米雨量，刷新1884年以來8月份單日雨量最高紀錄。「黑雨」信號至少維持至當日17時。(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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