雲南、黑龍江等地21條河流發生超警以上洪水

2026-01-21 18:08 9,731次浏览

  合肥8月8日電 安徽省應急管理廳和安徽省氣象局8日聯合發布強降雨和強對流天氣防禦提示。   據安徽省氣象部門預報,8月8日至13日沿江江北多降水過程,其中8日沿淮淮北局部大雨到暴雨,並伴有30~50毫米/小時、局部60毫米/小時以上的短時強降水和8級左右的雷暴大風等強對流天氣,9日至11日沿淮到沿江和12日江北的部分地區有大雨,局部暴雨。影響範圍為合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽、淮南、滁州、六安。   防範要求   1.各地各有關部門要高度警惕強降雨的不確定性和突發性,密切關注天氣變化,加強與氣象部門滾動會商,精準研判小尺度極端天氣風險,加密短臨監測預警,多渠道發布預警信息,落實預警「叫應」和應急響應聯動措施。   2.突出防範城鄉內澇,加強城市下穿橋隧、地下空間、易澇積水區(路段)、危舊房屋等隱患排查,嚴格落實「關停撤」措施;強化強降雨區中小河流、中小水庫、尾礦庫等巡查防守;皖北地區要嚴防旱澇急轉,做好農田清溝瀝水、閘壩泵站調度。   3.強化山洪地質災害防禦,加強涉山涉水旅遊景區景點、網紅打卡地、施工營地、山洪災害危險區、地質災害隱患點、山區道路、跨河橋梁等重點部位風險隱患排查和公眾風險提示,嚴格按照「四個一律」要求,果斷轉移危險區人員。   4.強化高空和水上作業、吊索橋梁、臨時搭建物、簡易構築物、塔吊、遊樂設施、農業設施等風險排查整治,落實防風加固等安全管理措施。交通運輸、海事、農業農村等部門做好江河湖庫運輸船舶、漁船、渡口等防風工作。   5.做好應急排澇隊伍前置備勤和固定泵站、移動排澇設備運行準備,確保一旦發生城鄉積澇,及時開機排澇,及時排除澇水。落實24小時值班值守,強化信息報送,突發險情第一時間上報。(完)

  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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