你得的重疾，不是合同約定的重疾
2025-11-25 18:37 3,184次浏览「內部員工充話費，享78折優惠！」「72小時內到帳，500元話費只需400元。」這種話費慢充服務看似薅到了羊毛，殊不知已經淪為了他人洗錢的「幫兇」。7月3日，經江蘇省溧陽市檢察院提起公訴，被告人沈某因犯掩飾、隱瞞犯罪所得罪被法院判處拘役三個月，緩刑六個月，並處罰金3000元。 低折扣充值利誘入局 2023年6月，沈某想充話費，在網上看到了一個話費慢充打折活動的廣告。一番詢問後，他被拉進了一個聊天群，群內的充值折扣在78折到83折，比官方折扣低得多。沒有固定工作、背負著房貸的壓力，還要供子女上學的沈某，面對如此大的折扣，心生了一條「取財」之道：在充值後註銷手機卡，將充值的錢提現到自己的銀行卡裡，動動手指便能輕鬆賺取差價。於是，他聯繫了群裡發布充值廣告的「雨哥」。 「這麼低的折扣，錢確定能到帳嗎？」沈某猶豫著發問。很快，「雨哥」回覆說：「放心，你先墊付，三天內話費保證到帳，很多人都是找我充的。」對方還發了幾張轉帳成功的截圖。看著這些充值記錄，沈某決定一試。 一充一退輕鬆賺差價 見沈某有充值意向，「雨哥」說，如果充值金額大的話，可以給他75折的優惠。沈某一聽，立刻表示願意多充。他暗暗謀算：「如果多充一點，差價肯定也能賺得更多。」於是，沈某向「雨哥」轉帳7500元，過了兩天，其手機卡上陸續收到了共計10000元的話費。沈某立刻註銷了這張手機卡，利用「雨哥」發來的話費充值記錄證明，成功通過了退話費的申請。沒過多久，其銀行卡帳戶真的收到了10000元。沈某盯著屏幕上的數字，呼吸都急促起來：「還真的這麼容易就賺到錢了！」儘管心裡隱隱覺得不妥，可巨大的差價誘惑，讓他忽略了內心的不安。 有了第一次的「成功」，沈某開始頻繁聯繫「雨哥」。隨著交易次數增多，沈某逐漸成了「老手」。為了不讓運營商發現異常，他在網上購買了歸屬地不同的手機卡，並用自己的身份信息實名認證，申請退話費的時間也會刻意延後。 交易過程中，沈某也曾產生過疑問：「為什麼折扣這麼低？」群裡有人猜測，這些充進手機卡的話費大多是來路不明的錢財。沈某在網上查過，心裡清楚這種充值話費的套路就是洗「黑錢」。但是，在生活壓力和金錢誘惑的雙重考驗下，他抱著僥倖心理選擇了繼續。 引起運營商注意 那「慢充」又是什麼原因呢？原來，當確定沈某有充值意向時，「雨哥」就會與上遊詐騙分子聯繫，讓對方尋找被害人準備實施詐騙。一旦收到沈某的轉帳錢款，「雨哥」便立即通知詐騙分子，並將沈某的手機號碼提供給對方。詐騙分子利用這兩三天的時間，通過各種手段迅速實施詐騙，讓被害人直接把錢充值到沈某的手機卡上，自己則完美隱身。72小時不到，便完成了「話費慢充」背後的洗錢操作。 2024年3月，當沈某申請退出一筆9萬餘元的話費時，運營商審查發現其帳戶有多筆大額資金充值記錄，立即將其帳戶凍結並報警。面對訊問，沈某心中滿是懊悔：「我知道這錢來得不乾淨，可我總想著再多賺一點，就停不下來了。」3月12日，溧陽市公安局以沈某涉嫌掩飾、隱瞞犯罪所得罪立案。 2024年9月19日，該案被移送至溧陽市檢察院審查起訴。經查明，2023年6月至2024年3月，沈某在明知第三方充值的話費中包含犯罪所得資金的情況下，仍然採取找第三方低價充值話費後註銷清退話費的方式，協助上遊犯罪分子轉移違法所得，並從中賺取差價。經統計，沈某累計接受他人充值32萬餘元，其中查明涉詐騙資金2.4萬元。2025年6月19日，溧陽市檢察院以沈某涉嫌掩飾、隱瞞犯罪所得罪依法提起公訴。7月3日，法院依法作出以上判決。
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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