探訪安徽靈璧鍾馗文化元素
2026-01-09 22:40 3,746次浏览長沙晚報8月13日訊(全媒體記者 匡春林 實習生 黃心怡)近年來，重型柴油貨車作為機動車尾氣汙染的重點排放源，相關生態環境違法行為呈高發態勢。部分車主試圖通過「隱蔽手段」逃避監管，卻不知已觸碰法律紅線。13日，市生態環境局結合以往的執法案例，詳細介紹了柴油貨車相關的三種高頻環境違法行為，清晰闡釋了違法後果的嚴重性，希望廣大柴油貨車車主能引以為戒，共同守護美麗長沙的藍天白雲。 加裝墊高螺母 屬破壞車載排放診斷系統的違法行為 柴油貨車支撐著物流命脈與民生所需，然而在追求速度與效率的路上，有些車主私自對尾氣處理裝置上的溫度傳感器加裝墊高螺母，存在破壞車載排放診斷系統的違法行為。 「重型柴油車車主要定期保養車輛，發現故障時應當去正規維修廠排查故障，不得私自拔出、墊高、破壞傳感器，不得刪除、修改車載終端的數據。」市生態環境局提醒，在尾氣裝置溫度傳感器上加裝螺母，屬於破壞車載排放診斷系統，涉嫌違反《中華人民共和國大氣汙染防治法》第五十五條第三款「禁止機動車所有人以臨時更換機動車汙染控制裝置等弄虛作假的方式通過機動車排放檢驗。禁止機動車維修單位提供該類維修服務。禁止破壞機動車車載排放診斷系統」。根據第一百一十二條第三款規定，違反本法規定，以臨時更換機動車汙染控制裝置等弄虛作假的方式通過機動車排放檢驗或者破壞機動車車載排放診斷系統的，由縣級以上人民政府生態環境主管部門責令改正，對機動車所有人處五千元的罰款；對機動車維修單位處每輛機動車五千元的罰款。 使用不合格的尿素 影響車輛汙染控制裝置等正常運行 車輛尿素箱添加不合格的尿素，不僅影響車輛汙染控制裝置等正常運行，也導致車輛尾氣超標排放。 市生態環境局提醒，如車輛存在尿素罐破損，破壞尿素噴射單元、斷開尿素泵管路等行為還繼續使用的，涉嫌違反《中華人民共和國大氣汙染防治法》第五十九條「在用重型柴油車、非道路移動機械未安裝汙染控制裝置或者汙染控制裝置不符合要求、不能達標排放的，應當加裝或者更換符合要求的汙染控制裝置」。根據第一百一十四條規定，違反本法規定，使用排放不合格的非道路移動機械，或者在用重型柴油車、非道路移動機械未按照規定加裝、更換汙染控制裝置的，由縣級以上人民政府生態環境等主管部門按照職責責令改正，處五千元的罰款。 車輛刷寫OBD 車主應儘快進行檢修 國六車輛使用OBD(即「車載自動診斷系統」)診斷儀對車輛進行OBD診斷檢查時，如果車輛CALID和CVN信息與車輛企業備案信息不一致，或國五排放階段及以前車輛故障燈並未點亮的情況下，OBD診斷儀讀取到車輛故障碼信息，車輛涉嫌刷寫OBD，車主應儘快進行檢修。 市生態環境局提醒，車輛存在刷寫OBD系統、使用OBD作弊裝置等行為，破壞機動車車載排放診斷系統，涉嫌違反《中華人民共和國大氣汙染防治法》第五十五條第三款「禁止機動車所有人以臨時更換機動車汙染控制裝置等弄虛作假的方式通過機動車排放檢驗。禁止機動車維修單位提供該類維修服務。禁止破壞機動車車載排放診斷系統」。依據第一百一十二條第三款規定，違反本法規定，以臨時更換機動車汙染控制裝置等弄虛作假的方式通過機動車排放檢驗或者破壞機動車車載排放診斷系統的，由縣級以上人民政府生態環境主管部門責令改正，對機動車所有人處五千元的罰款；對機動車維修單位處每輛機動車五千元的罰款。
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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