城事｜上海街頭二次元濃度高 漫粉表示：到上海就到家了！
2025-11-23 06:53 1,831次浏览各地區各部門堅持「當下改」與「長久立」相結合—— 完善作風建設常態化長效化制度機制(鍥而不捨落實中央八項規定精神) 「以前，各種工作群裡的通知一個接一個；現在，工作群清清爽爽，大家更愛討論工作進度，說的都是實際問題。」談起近來工作上的變化，天津市河東區向陽樓街道翠韻裡社區黨委書記、居委會主任晏萍說。 整治形式主義為基層減負，河東區制定為基層賦能10項措施和為基層減負10項舉措，印發《河東區區級2025年社區組織依法協助工作任務計劃清單》，為社區工作劃定清晰邊界，讓基層幹部進一步感受到「報表減了、會議短了，有更多時間為群眾辦實事了」。 紮實開展深入貫徹中央八項規定精神學習教育，各地區各部門堅持「當下改」與「長久立」相結合，完善作風建設常態化長效化制度機制。 中央和國家機關工委修訂《中央和國家機關建設模範機關標兵單位和先進單位評選表彰辦法》，把切實克服「機關病」和「衙門」作風等要求列入其中。制定《中央和國家機關青年理論學習小組學習規則》，推動中央和國家機關年輕幹部修好理論學習、黨性鍛鍊、基層實踐三門課。 最高人民法院充分發揮12368訴訟服務熱線的「民心線」「總客服」作用，完善熱線工單閉環管理機制，協調聯動相關部門及下級法院對群眾訴求做到快速響應、及時反饋，並暢通「不立案」投訴渠道，對群眾反映的各種形式「不立案」問題逐一督辦、堅決糾正，對群眾訴求做到「一號響應、接訴即辦」。 交通運輸部開展制發文件與為基層減負一致性評估，實施精簡文件、精簡會議、督查檢查考核、創建示範活動、評比表彰項目「五個負面清單」。制定交通運輸部督查檢查考核事項「明白卡」，出臺調查研究工作管理、加強展會和論壇活動管理等相關制度，推動整治形式主義為基層減負工作真正取得實效。 國家安全部在堅持深入學習研討的基礎上，突出深入全面查、精準發力改、常治長效建，修訂完成一系列作風建設相關制度，建立基層減負蹲點調研機制和10個觀測點。推進風腐同查同治課題調研。 清華大學聚焦師生急難愁盼問題和違反中央八項規定精神問題，紮實開展專項行動和專項整治，進一步加強相關制度機制建設。圍繞部分部門單位發布工作通知過多，院系師生反映填表多、表格設計複雜等問題，持續推進通知、表格精簡，開發輔助填表系統，打通數據共享渠道，切實減輕基層負擔。 從「解決一個問題」到「解決一類問題」，各地區各部門加強制度建設，不斷將學習教育成果轉化成為民服務、促進發展的持久動能。 前不久，江西省九江市兩家定點向學校食堂供貨的企業被列入黑名單。這是當地實施《供應商信用評價管理辦法(試行)》後，首次向違規企業亮出紅牌。 深入貫徹中央八項規定精神學習教育開展以來，九江市聚焦中小學校園食品安全和膳食經費管理突出問題，開展專項整治，著力構建採購、管理、監督、服務、評價等方面環環相扣的治理格局，推動校園餐實現從吃得安全到吃得營養、從規範管理到優化服務、從問題整改到源頭治理轉變。其中，九江市專門創建市直學校「食堂食材陽光智慧採購平臺」，支持學校通過平臺進行食堂物資集中採購與配送、食品安全預防管控、供應商管理、考核評價、採購資金結算等，扭轉了過去分散採購質量難控、價格虛高的局面，釋放的資金空間直接惠及學生餐盤。 「村裡的『摸黑路』換上了新路燈，亮堂多啦！」廣東省廣州市花都區花城街道羅仙村抗美河附近的村民們看著新安裝的路燈讚不絕口。原先，這段路的路燈老化，照明差、燈杆鏽蝕傾斜，但因更換路燈牽涉多部門，街道和村黨委無法自行解決。 學習教育開展以來，花都區深化「10號工作室」聯繫服務群眾機制，以每月的10日為集中服務日，組織開展民情接待、走訪調研。區直相關部門現場辦公，調動社會熱心企業共同發力，於今年6月底為羅仙村安裝了60盞新型太陽能路燈。 針對有的年輕幹部「實戰歷練不足、攻堅能力薄弱」問題，浙江省衢州市衢江區優化「揭榜破難」全鏈條機制，以改革創新任務為「賽馬場」，由任務牽頭部門領導任導師，考評結果與任用晉升掛鈎，激發年輕幹部的能動性與幹事熱情。 學習教育開展以來，重慶市南川區已迭代優化營商環境政策措施25條，持續推出企業「近快辦」、企業事「一窗辦」、用地審批「一碼辦」、行政執法「綜合查一次」、水電氣領域「一表清」等服務舉措，以可感可及的實際成效贏得企業和群眾認可。 雲南省保山市聚焦深入查擺發現的管理漏洞，制定《關於加強黨員幹部「八小時外」活動監督的具體措施》，出臺交往圈、生活圈、娛樂圈3個方面共30條負面清單，通過明確重點監督行為，為黨員幹部「八小時外」活動劃定紅線。 (本報記者耿磊、朱磊、沈童睿、魏哲哲、吳月、亓玉昆、韓鑫、李家鼎、劉軍國、王欣悅、張馳)
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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