從宋慶齡西安事變聲明看統一戰線的力量
2026-01-11 18:03 9,215次浏览東方網記者王泳婷、通訊員楊禕晨8月12日報導：作為基層治理的「前哨站」，「12345」市民熱線是群眾訴求的「傳聲筒」、矛盾化解的「減壓閥」。近年來，崇明區城橋鎮黨委政府始終堅持「群眾事無小事」原則，通過優化流程、強化聯動、壓實責任，實現群眾訴求辦理效率和服務質量雙提升。據最新統計顯示，今年城橋鎮「12345」市民熱線工單辦結率達100%，群眾滿意度達88.54%，創歷史新高。高效解決居民訴求今年2月初，「12345」市民熱線接到居民反映：城橋鎮某小區住宅樓的電梯配電間內，堆放著大量紙箱、舊家具等雜物，存在嚴重的消防安全隱患。此前該處雖經消防部門抽查要求整改，但總是「回潮反彈」。接到市民熱線反映後，城橋鎮房管部門、小區物業等部門開展聯合調查，現場確認市民反映的情況屬實，於是馬上督促堆放雜物的當事人整改清理。與此同時，小區居委、業委會、物業三方向周圍居民開展安全宣傳，提升居民的消防安全意識和防範意識。在「12345」市民熱線回訪中市民對城橋鎮的高效處置表示滿意。同年5月，有市民向「12345」市民熱線集中反映，小區地下車庫智能道閘系統長期處於癱瘓狀態。住在小區內的居民，總是不能通過車庫智能道閘系統識別出車牌，導致業主車輛經常被誤攔。居民雖已向物業反映多次，但問題始終未得到實質性解決。經查證，該車庫確實存在歷史遺留問題，由於先前開發商將部分車位產權轉讓給相鄰酒店，酒店的管理系統與小區管理系統並不兼容，而物業公司又沒有管理權限，因此難以介入處理。接到工單後，城橋鎮房管部門立即介入，與物業和酒店共同協商，該問題最終於24小時內得到妥善解決。「現在回家再也不用在車庫門口等人工抬杆了。」業主的話印證了整改實效。從推動小區消防隱患整改到破解停車難題，「小物業」牽動著「大民生」，物業管理涉及群眾切身利益，一直是群眾通過「12345」市民熱線反映的熱點問題。今年以來，城橋鎮以解決群眾急難愁盼作為出發點和落腳點，在黨建引領物業治理上積極探索，建立和完善物業考核機制，將業主投訴處置成效納入物業考核指標體系，形成比學趕超的良好範圍，取得了階段性的成效。「綜合網格」辦結率達100%「以前反映問題就像『打太極』，現在各部門一起合力上門解決。」有市民表示。城橋鎮將轄區內按照規模、地理位置劃分為多個網格，網格員化身「移動探頭」，加強日常走訪排摸，實時掌握網格動態，先一步從源頭化解訴求，推動問題提前發現，快速處理，實現訴求辦理「降量提質」雙突破。對於複雜問題多頭管理、推諉扯皮的現象，城橋鎮實行綜合網格模式，由鎮領導班子牽頭，整合城管、房管、公安等多部門力量，形成協商共治，跨部門解決的攻堅機制。「有事就打『12345』」已成為眾多市民的共識，這不僅是一個電話號碼，更是傾聽民眾心聲、解決民生難題的重要渠道。在城橋鎮城運中心的市民熱線辦理平臺上，已形成了規範的工作流程：時刻關注熱線管理平臺，確保第一時間查收並處理工單；迅速確定承辦單位，依法依歸限時辦結，以最快的速度回應市民需求。城橋鎮通過培訓提能、聯動破題、協商共治的「組合拳」，推動「12345」市民熱線處置能力從「接訴即辦」向「未訴先辦」轉變。接下來，城橋鎮將繼續深化「12345」市民熱線平臺訴求辦理質效，將「群眾是否滿意」作為檢驗工作的根本標準，讓「12345」市民熱線不僅解決訴求，更成為提升居民幸福感的「連心橋」。
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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