注意防範！颱風「楊柳」將給華南等地帶來強風雨
2025-11-16 11:03 5,761次浏览當前，我國城鎮化正從快速增長期轉向穩定發展期，城市發展正從大規模增量擴張階段轉向以存量提質增效為主的階段。實施城市更新行動，是推動城市高質量發展、不斷滿足人民美好生活需要的重要舉措。廣州應採取針對性措施，高質量推動城市更新，加快城市「三生」(生產、生活、生態)共進，更好地構築「產城人」融合發展的新局面。 其一，激發城市空間新活力。城市空間兼有物理承載和價值產出意義。基於此，對城市空間的調整應指向空間產出的優化，以實現「產城人」融合目標。從產業產出的空間視角看，產業空間的調整將促進城市更新治理的優化。一是依託城市原有產業基礎和資源優勢，為戰略性產業集群創設適宜空間，為數字經濟、智能製造、綠色能源等新興產業營造生長空間，合理配置土地資源、交通設施、公共服務等要素，為產業升級發展提供有力支撐。二是通過產業布局調整等方式，促進產業與城市空間的互動和融合。例如，將老舊工業區改造為文化創意產業園區或現代科技產業園區等。三是加強產城融合示範區建設，以此引領和帶動「產城人」融合發展。 其二，提升城市更新風險治理效能。城市更新是推動城市治理現代化的重要抓手。著眼於風險防範與治理，可從以下幾方面展開。一則，構建政府主導、企業參與的風險管控機制。由政府主導、規劃統籌，搭建管理平臺；企業及其他專業力量參與其中，提供專業技術和風險防控信息資源。二則，加強風險監測與評估。監測識別可能存在的各類風險，並進行全面深入的評估。特別要重視城市產業風險與自然災害風險的識別、評估、預警和幹預。三則，強化風險意識與認知。注重「人防」力量的使用，有效提升市民群眾對更新治理風險的認知，使其成為推動「產城人」融合的重要依託力量。 其三，完善城市更新治理制度。要切實以「產城人」融合為實踐導向，在城市更新規則中融入「產城人」融合目標及要求，確保更新改造活動在制度框架中運行。第一，注重統籌規劃和政策扶持，加強城市更新治理制度建設。在城市更新規劃中明確「產城人」融合的發展目標、空間布局和產業定位等；通過財政補貼、稅收優惠、土地供應等政策措施，支持融合發展。第二，制定關於產業發展與升級、人才「引育用留」、生態環境保護和綠色發展等相關制度，為城市更新治理提供可操作、能落地的規則指引。第三，加強監測評估制度建設。建立健全融合發展的監督評估規則，及時對城市「三生融合」發展情況開展評估分析，發現和糾正偏差，適時調整城市更新治理策略。 其四，加強責任落實及部門協作。城市更新，不是簡單的「除舊布新」，而是著眼於滿足人民群眾對美好生活的嚮往、激發城市發展潛能活力、提升城市安全韌性的系統工程。所以，需要明確各職能部門職責範圍、工作內容，加強部門間協作和配合，完善城市更新治理體系，統籌各方合力。要根據「產城人」融合的具體任務和目標，確定對應部門的職責範圍、工作內容；建立跨部門的協調機制，加強統籌和日常協調，確保信息暢通；建立跨部門的信息共享平臺，推動信息共享和溝通協調，實現更新改造項目情況的實時更新及互通有無，減少「信息遺漏」與「信息失真」；針對複雜問題，整合各方力量和資源，共同研究形成綜合性解決方案。 其五，匯聚多方力量參與。引入社會力量和市場機制參與城市更新實踐，形成多元共治的城市更新治理格局，有助於充分提升治理效能，實現「產城人」融合發展目標。一則，充分聽取各方意見，協調各方利益訴求，有助於在達成城市更新改造目標的過程中解決遇到的問題，助力「三生融合」。二則，多方參與城市更新治理，推動治理資源下沉基層，有助於激發城市更新治理的內生動力和內在活力。三則，多方主體廣泛參與實踐和監督，形成合理的矛盾化解長效機制，為「產城人」融合提供持續的動力和保障。 【作者系中共廣州市委黨校文獻信息中心副教授。本文為該校2025年度新型智庫及黨建研究基地(中心)課題「基於『產城人』深度融合的廣州存量空間開發利用研究」的階段性成果(項目編號：ZDZKT202501)
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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