加力提升宏觀政策實施效能
2025-10-21 16:46 1,219次浏览為銘記歷史、緬懷先烈，8月13日，彭浦鎮「烽火記憶薪火相傳」中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年紀念活動在鎮社區文化活動中心舉行。活動以沉浸式藝術展演、情景互動、微黨課等多元形式，深情回望那段氣壯山河、浴血奮戰的崢嶸歲月，讓紅色基因在新時代的小鎮熱土上生生不息，薪火相傳。「我的樣子就是中國的模樣，當炬火去化作那道光。」活動現場，小熒星大寧校區聲樂社團班的孩子們以清澈稚嫩卻飽含力量的童聲演唱《有我》，傳遞著紅色血脈代代相傳的溫度與力量。彭浦鎮黨委副書記、鎮長何濤在致辭中指出，舉辦紀念抗戰勝利80周年活動，就是要弘揚精神、砥礪奮進，把偉大抗戰精神轉化融入到小鎮的全面建設，為推動小鎮高質量發提供強大的精神動力。他號召全鎮黨員幹部群眾不忘初心、牢記使命，以史為鑑汲取奮進力量，立足本職，以更加昂揚的姿態奮進新徵程、建功新時代。偉大抗戰精神是中華民族彌足珍貴的精神財富，值得一代又一代人繼承和弘揚。情景劇《永不褪色的紀律》通過深情的演繹，再現共產黨人嚴守「不拿群眾一針一線」的真實故事，生動詮釋了人民軍隊的鐵律初心。劇中，共產黨人在極端困難條件下依然堅守紀律的崇高精神，讓觀眾深刻認識到紀律如鐵、信仰如磐是抗戰勝利的基石，也是今天的寶貴精神財富。隨後，退役軍人代表以一曲《祖國不會忘記》銘記歷史，緬懷先烈。鏗鏘激越的歌聲，詮釋了勇往直前的攀登精神與無私奉獻的家國情懷。抗戰精神不僅是歷史的迴響，更是照亮新時代徵程的明燈。原上海警備區第一幹休所政委徐木林帶來的微黨課《懷念抗戰老英雄，爭做新時代先鋒》，深情講述了抗戰老英雄的英勇事跡，激勵大家在新時代繼續發揚抗戰精神，爭做先鋒模範；退役軍人帶來的舞蹈《軍人本色》，利落的動作、堅毅的眼神，展現了「退役不褪色、退伍不退志」的責任擔當和精神風貌，贏得陣陣喝彩；情景詩歌朗誦《烽火長明 青春同行》如同一場跨越80年的精神對話，飽含深情的詩句展現了新時代青年對烽火歲月的深刻感悟與傳承決心。彭浦鎮始終將傳承紅色基因視為重要使命，紮實推進紅色資源與「大思政課」深度融合，充分發揮紅色文化的育人功能。同時，著力把社會化擁軍作為雙擁工作品質提升的破題舉措，通過整合資源、多方聯動，引領帶動更多社會力量參與擁軍優屬工作，進一步激發轄區廣大居民、企業及社會各界愛軍擁軍熱情，組織鎮域內有意向參與擁軍優屬工作的企業單位，成立「雙擁聯盟」，涵蓋餐飲、住宿、醫療、養老等日常生活的各個領域，為退役軍人提供全方位的服務和支持。活動現場為微領地中環滬太路社區、上海愛以德高平護理院有限公司、上海好望角醫院有限公司三家優秀聯盟單位頒獎，表彰他們以實際行動詮釋新時代責任擔當，成為紅色精神的忠實踐行者。當激昂的歌舞《再一次出發》奏響終章，活動圓滿落幕。「烽火記憶 薪火相傳」，彭浦鎮的廣大黨員幹部將懷揣這份信念與榮光，在新時代的壯闊徵程上勇毅前行。展望未來，彭浦鎮將繼續以高度的歷史自覺與使命擔當，深入挖掘利用紅色資源，弘揚偉大抗戰精神，為推動小鎮高質量發展提供強大精神動力，共同書寫新時代的輝煌篇章。
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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