12歲少年啃《敦煌學大辭典》，上海書展小讀者「圈粉」大咖學者
2026-02-09 04:35 8,251次浏览位於九江路128號的黃浦區政務服務中心，緊臨南京路步行街，是以人民城市理念打造的「一網通辦」基層窗口，憑藉高顏值辦事環境、高效率幫辦服務，享有「南京路上政務服務旗艦店」之美譽。8月12日下午，記者從黃浦區政府開放日媒體通氣會上獲悉，黃浦區政務服務中心積極回應辦事群眾和企業的關切，最近「上新了」一批便民利企服務舉措。優化多語種服務，提升涉外政務服務便利度黃浦區作為上海市對外展示的重要窗口，涉外業務量持續增長。黃浦區政務服務中心工作人員關注到，外籍人士在辦理業務時常因語言不通，需耗費大量時間進行翻譯溝通或聘請專業翻譯人員陪同。為有效解決這一語言障礙問題，黃浦區政務服務中心「三管齊下」：一是標識標牌「雙語化」： 在黃浦區政府外事辦專業支持下，全面梳理並規範更新政務大廳中文標識的英文翻譯；二是服務能力「精進化」：更新幫辦人員接待對話培訓PPT的英文對照內容，強化一線人員外語溝通能力；三是溝通輔助「智能化」：配備專業翻譯機，為即時溝通提供高效技術支撐，力求指引清晰、服務易懂。下一步，黃浦區政務中心將著力構建更加便捷高效的多語種政務服務環境，通過拓展語種覆蓋，在重點區域增設韓語、日語、西班牙語等高頻語種的標識標牌和辦事指南。拆解辦事「攔路虎」，讓企業群眾少跑腿更省心初創企業新手上路，在開辦企業過程中，難免遭遇材料不全被「退回補正」、系統壁壘導致「重複錄入」等經歷。如何拆解辦事「攔路虎」？在黃浦區政務服務中心，一方面，「店小二」以互動式、點單式諮詢服務，將法律性、政策性、專業性較強的審批事項所需材料和流程，拆解轉化為找得到、聽得懂、用得上的要素，運用可選擇、菜單式的智能引導，幫企業精準匹配辦事流程、材料、政策，為其度身定製集成化、個性化的政務服務數位化產品包，像「網購訂單」一樣，一鍵發送至辦事人的手機。另一方面，大力推動政務服務「上線」。近年來，「一網通辦」改革不斷向縱深推進，以黃浦為例，企業辦事過程中1246個事項都可以網上辦理，網辦率達92.52%，企業設立等1187個事項已實現全程網辦，全程網辦率近90%，「一件事」已有51件，「一業一證」已覆蓋14個行業，線上服務能級大幅提升。同時，依託大數據和「隨申碼」的強大功能，在原有貼心「店小二」幫辦服務基礎上，創新實現「表格數據自動填」。對接「隨申碼」、「企業碼」，許多基礎信息無需重複填寫，大大減輕了企業和群眾的填報壓力。醫保服務上門辦，將「窗口」搬到老人家門口一位獨居的阿婆不久前骨折了，無法下床。社區養老顧問建議她可申辦「長護險」，可是，阿婆行動不便，如何才能成功辦理呢？ 不少高齡、獨居或行動不便的老人，都有類似這位阿婆的煩惱。瞄準這些問題，入駐黃浦區政務服務中心的黃浦區醫療保險事務受理中心創新服務模式，把高頻經辦事項「長護險受理」在轄區五裡橋、打浦橋、淮海、半淞園街道率先試點「上門辦」，通過遠程驗證+現場評估確認的方式，將原本需要在街道窗口辦理的高頻事項直接延伸至居民家中。目前，「上門辦」的服務群體主要為90歲以上獨居老人、失能失智無法到場辦理的、殘疾人等弱勢群體，這類特殊群體對政務服務的需求日益增多，在保障系統的安全性、便捷性同時，各類數據在系統閉環性、可追溯性上下足了功夫，確保「上門辦」和「窗口辦」一個樣。（黃浦區供圖）
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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