葉霖獲批擔任中國進出口銀行重慶分行副行長
2025-11-03 22:02 1,479次浏览今天上午，81歲的海軍參戰老兵、三等功臣孫灶立家中熱鬧非凡，一批和他一起在1965年同時入伍的老兵以及市、區退役軍人事務局領導手捧鮮花，一起來到楊浦區大橋街道紫華居民區，上門看望這位又一次在水中救起落水者的老戰友。雖然在7月31日上午剛跳進楊浦公園的湖水中剛救起一名年約八旬的老太，但孫老精神頭很好，看到老戰友更是格外高興。聽他說起2009年因為在和平公園勇救兩名落水者登上新民晚報頭版頭條的經歷，還說「萬一以後還有人喊救命，我還是要跳下去的」，老戰友們都伸出大拇指，為他「退伍不褪色」的精神點讚！這件令人感動的暖心事發生在7月31日上午8時許。當時，孫灶立正和老夥伴在楊浦公園健身，不想聽到有人在呼叫救命，定睛一看，原來一位老人從橋上跌落湖中，正在水裡掙扎，岸邊雖然圍著一些人，但都是老人，而落水者已經面孔朝下，情況十分危急。來不及多想，孫灶立連太陽眼鏡都沒來得及脫下，趕緊就跳入了水中，託著落水者的身體，將她送到岸邊，又在岸上群眾的幫助下，將她搬到了岸上。畢竟已是81歲高齡，再加上也有慢性病，今年2月才剛住過一次院，滿頭白髮的孫灶立在救人後面色蒼白，身體有些不適。圍觀群眾撥打120後，急救人員趕到現場，對他和落水阿婆進行初步檢查，又將兩人送往醫院進一步檢查，所幸均無大礙。因為腦缺氧不適在醫院裡輸液後，孫灶立沒有張揚，就返回了家中。經過媒體報導後，孫灶立的見義勇為事跡不脛而走，他長期以來多次救人的故事也被更多人知道。原來，早在2009年，當時65歲的他就在和平公園救下三名落水盲人，還因此登上了本報頭版頭條。他回憶說，當時他正在公園裡下圍棋，聽到呼救聲後，立刻甩掉鞋子，衣服褲子都來不及脫，衝出圍觀人群，跳進湖裡救人。以前在貴州工作時，他也曾經在水庫和河水中救過落水者。說起這次救人的事情，他說：「沒其他考慮，一想到落水的人在不停地吃水，哪怕快一秒也好，就考慮如何儘快把落水的人救上來。」他的女兒更是說，救人是父親的「愛好」，「從年輕時一直持續到80歲，還要繼續到100歲！」今天上午，市、區退役軍人事務局的領導和當年一起參戰的老戰友們聞訊趕來看望，讓孫老十分激動，老兵們聚在一堂，共同回憶著「一不怕苦，二不怕死」的革命精神，更誇讚孫老是在楊浦這個雙擁大區生活著的數萬名退役軍人「退伍不褪色」的典型代表！
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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