掩飾、隱瞞犯罪所得罪如何認定情節嚴重？最高檢：採用數額加情節雙重限定模式
2025-12-09 05:43 8,491次浏览8月6日本報頭版頭條報導徐匯區宛南六村成功實現物業費上調75%的新聞，引發了不少市民和相關從業人員的關注。物業服務質價雙提升究竟能不能實現、如何實現？記者實地走訪兩年前將物業費上調50%的徐匯區田林十三村，站在剛剛安裝的11個新能源汽車共享充電樁旁，居民們自豪地說，自從2023年下半年相繼完成了「『三舊』變『三新』」改造和物業費調價，社區面貌煥然一新，加裝電梯比例已超過90%，物業服務也越來越好，這兩年有七八十戶居民搬了回來，「以前，居委老主任蘭素貞是田林十三村的招牌，滬劇《零號首長》就以她為原型創造，現在，美好新生活將成為我們這裡的新招牌！」田林十三村建造於20世紀80年代，18幢房屋住著924戶，總建築面積約4萬平方米。與許多房齡相當的老小區一樣，也存在基礎設施落後等問題。2023年，在「美麗家園」改造中，小區內外進行了大規模更新，如架空線入地、地下排水管網改造、小區入口改造、屋面修繕、晾衣架和空調架更新、綠化景觀提升等。同時，小區也提高了智慧係數，曾經住在非機動車庫裡的人員清空了，車庫裡安裝了智能門禁、電子監控、消防報警等系統，小區機動車出入口安裝了自動抬杆系統。小區面貌煥然一新，為物業費調價奠定了良好基礎，也讓大部分居民願意為更好的生活品質買單。經過籌劃，田林十三村在田林街道乃至徐匯區率先啟動了大幅度調價，並在約2/3居民投出贊成票後，將物業費從每平方米8角漲到了1.2元。據居民區黨總支書記兼居委主任史俊介紹，小區房型面積基本在29至66平方米之間，平均約為50平方米，因此，物業費漲價後，平均每戶人家每年多支出約200元。物業經理和業委會主任補充介紹說，8角錢的物業費標準制定於2013年，這個費用已經跟不上現在的物價水平，所以，小區的停車費等公共收益原本都用來貼補物業管理成本，調價後，公共收益每年將取出20%、約5萬元劃入居民維修基金，這也是給居民帶來的實惠。調價後的服務水準提升，居民也是切實可以感受到的。王清源說：「有一個直觀的變化是保安變年輕了。」原先，小區保安只有單崗，而且是六七十歲的老大爺；現在，保安是雙崗，年齡小於60歲，而且，除了在門崗裡有人，每天6時至21時期間還在小區裡巡邏的，變化十分明顯。小區保潔也從三人增加到四人，服務內容增加了樓道拖洗、每周擦拭一次樓梯扶手、綠化帶一天撿拾兩次垃圾等項目，讓小區環境更加整潔了。因此，雖然當初只有逾60%的居民投票同意漲價，但去年的物業繳費率卻有83%，體現出大多數居民感受到了物業費上漲後的變化，也願意為這個變化買單。上個月，小區還建設了11個共享充電樁，這樣的規模在田林街道的老小區裡也是首個。有了充電樁，「三駕馬車」又引導車主們建了一個微信群互通信息，自我調節充電時間，管理充電秩序，讓充電樁在夜間也能輪轉使用，提高充電效率。至今為止，車主們還沒有因為搶車位發生過什麼矛盾。看著井然有序的充電秩序，走過路過的居民們都覺得如今的田林十三村跟「田林」二字的諧音一樣，是名副其實的「又甜又靈」！
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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