崇明：來江堤漫行，邂逅初秋的溫柔
2026-01-25 02:19 2,478次浏览8月1日，廣東省惠州市惠東縣境內的網紅景點「愛心潭」處，有6人下水遊玩時被水衝走，其中1人被困在小島上，另5人失聯。3日下午，極目新聞記者從當地有關部門獲悉，截至當天14時15分許，失聯5人全部找到，均已無生命體徵。悲劇發生後，惠東文旅部門緊急發布警示，強調當前正值汛期，擅自進入未開發、未開放區域風險極高。(8月3日極目新聞) 這5條鮮活的生命，再次以最慘痛的方式，將「未開發網紅景點」的巨大安全隱患暴露無遺。而類似的悲劇，近年來已屢見不鮮：4月19日，雲南昭通魯甸縣牛欄江段(未開發網紅景點)，因水位驟漲致4人被困，3人遇難；今年五一假期，廣東清遠英德「一線天」溪谷(網紅溯溪點)，一驢友在組織活動時溺亡，引發後續糾紛；5月25日，福建泉州安溪縣一非旅遊景點，一名女子在爬山時墜崖身亡…… 這些本應令人敬畏、需要專業知識和充分準備才能探索的自然區域，在短視頻的濾鏡效應和網紅博主的「種草」攻略下，被包裝成「人少景美」「必去秘境」，輕而易舉地塞進了遊客的「打卡清單」。它們憑藉未經雕琢的原始風貌吸引眼球，卻因完全缺乏基本的安全保障、應急設施、管理維護和專業指引，成為了名副其實的「死亡陷阱」。 地方文旅部門的警示即便不是姍姍來遲，在精心包裝的「網紅攻略」和追求「出片」的衝動面前，也會顯得蒼白無力。如同惠州文旅早已反覆提醒未開放區域的種種風險，卻依然未能阻止住冒險的腳步。 網紅經濟時代，流量絕不能以安全為代價！血的教訓要求我們多方行動： 平臺必須壓實主體責任。對涉及未開發區域的所謂「探險攻略」「秘境推薦」，必須強制添加顯著的風險警示標籤，並嚴格審核內容是否誇大其詞、淡化風險。流量推薦需建立安全閥，對高風險的「野景點」內容應限制流量。 職能部門不能「亡羊補牢」。對於已形成事實人流的網紅「野景點」，不能僅停留在事後警示和救援上。應主動進行安全評估，對極高風險區域設置物理隔離、加強巡邏勸阻、設立醒目警示牌，並探索可能的規範化管理路徑。 每一位遊客務必心存敬畏。風景再美，也絕不值得用生命去兌換！清醒認識自身能力，嚴格遵守安全規定，對未開發區域保持足夠警惕。真正的旅行探險，是對自然的尊重和對規則的遵守，而非對危險的無知無畏和對規則的漠視挑釁。 當「網紅」的光環褪去，露出的若是「隱患」的底色，這樣的景點留下的只有無盡傷痛。5條逝去的生命是沉重的警鐘：我們不能再讓流量綁架安全，不能再讓「野景點」成為生命的吞噬者。這不僅是對逝者的告慰，更是對每一個鮮活生命最根本的尊重與負責。 郭元鵬
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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