張國清趕赴甘肅蘭州市榆中縣指導山洪災害現場搜救和應急處置工作時強調 全力以赴搜救失聯人員 針對性強化防汛救災工作
2026-02-09 19:04 8,521次浏览暑運期間，高溫疊加暴雨，讓南方地區不少車站進入蒸煮模式。45攝氏度的高溫下，旅客和列車的用水量都大幅增加，誰為高鐵「解渴」？跟隨記者的鏡頭去廣州南站尋找答案。 下午三點半，是廣州南站的客流高峰期。暑運以來，車站每天到發旅客超過62萬人次，接發列車875列。 穿行在密集的車流、人流中，記者感受到股道間熱浪翻滾，此時溫度已經達到45.4攝氏度，進站列車的空調還在不斷排出熱風，46歲的上水班班長鄧俊峰和工友們衝進熱浪中，給列車加水。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：因為列車水箱容量是有限的，不可能滿足全程用水，我們要盡力給它補滿，保障旅客旅途的用水自由。 鄧俊峰告訴記者，平時每列車運行一趟用水5噸至6噸，進入夏天，旅客飲水、列車自身耗水量都在增加，他們每趟車要多加2噸到3噸水。 G810次列車進站，核對車次無誤後，他拖著長長的水管一路小跑來到列車注水口，手腕發力一擰，沉重的槍頭精準嵌入注水口，此刻汗水也正順著他的臉頰滾落。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：像這種跨線列車，一般只有10分鐘的作業時間，我們還要留出幾分鐘復檢，所以對我們的作業要求也挺高，作業強度也非常高。 一趟車進站，從車頭走到車尾上水、再復檢回來，就要走上一公裡。鄧俊峰和同事們，從早上6點半一直幹到深夜12點，一趟接一趟的列車，中間幾乎很少有停歇的時候。 這條在鄧俊峰手中拖拽的水管，有20米長，30多斤重。彎腰、拉管、插管、注水，每完成一組動作，都是工裝裡的一身汗。一天下來，彎腰數百次，走路3萬多步，這份藏在站臺和高鐵夾縫中的辛苦，給千萬旅客送去了旅途的舒適和清涼。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：少擰緊一圈閥門，就有可能影響旅客的用水，慢30秒拔管，就有可能影響整條幹線的調度，而我們上水工要做的就是，當旅客按下用水鍵時，水量永遠充足。 (總臺央視記者 鄭連凱)
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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