在普陀區市場監督管理局網絡交易市場專業監管所,活躍著這樣一支隊伍。從最初 「一個人的奔波」 到如今 「一群人的守護」,他們用24小時不熄的燈光,溫暖地承接每一份奔波的疲憊,為奔波在路上的網約配送員群體,悄然築起了一座座安心的 「路上之家」。一次傾聽:「深夜困境」藏著小哥的難他們的「暖新」行動,始於2023年冬季的一次對話。當時,普陀區市場監管局網監所的黨員幹部正與騎手開展常態化交流座談,騎手小張手上密密麻麻的凍瘡格外刺眼。「冬天晚上太冷,在室外等單,凍瘡是難免的。」小張的話輕描淡寫,卻讓黨員上了心。「現在騎手驛站有很多,你們怎麼不去那裡面休息?」有人問。「大晚上的都關門了!」小張苦笑,「而且路邊更方便,有單了隨時出發,為了休息一下特地跑到服務驛站裡面去太麻煩了,也浪費時間。」小張的話像塊石頭,砸在黨員們心裡。作為上海市首個網絡交易專業市場監管所,他們早已依託近鐵城市廣場探索的新就業群體服務模式,為新就業群體提供無微不至的關心,但面對新形勢新任務,這點探索顯然不夠。「我們要『走出去』,設身處地去了解一下小哥們到底需要什麼。」大家達成共識。青年黨員換上騎手服,體驗了一天配送員的奔波;大家分頭走訪,開了10餘場懇談會,跑了5家平臺企業、11個騎手站點、3家物流配送商,收回1327份問卷。數據不會說謊:78%的騎手都遭遇過深夜「無處可去、無處歇腳、無處充電」的困境。「這是他們的『急難愁盼』,得用『紅色』力量來破題。」黨員們達成了共識。一個承諾:從「猶豫」到「安心」,便利店變「家」「街頭便利店那麼多,何不把它們變成騎手的『家』?」這個想法,最終落在了全家便利店身上。「2024年8月,普陀區市場監管局找到我們,說想借上海門店網絡,為騎手建『路上的家』。」全家便利店負責人記憶猶新,「當時,我們雖日均承接騎手訂單1.5萬單,卻缺乏深度互動,如何助力騎手成為難題,一開始心裡並沒有底。但市場局的黨員同志說『這不是短期活動,是長期事業』,這句話打動了我,也讓我們定了心。」「破題」之路步步要細:方案改了又改,選址挑了又挑,服務內容磨了又磨……最終,選定全家便利店環球港店作為首個示範點。可新問題來了——騎手們站在店門口,猶豫著不敢進。大家靈機一動:店門口貼張「儂好,小哥」的標識,店內掛起暖心標語「累了就坐,渴了就喝,這裡是你家」。一句方言問候,像塊暖玉消融了隔閡,也道出了城市的善意。慢慢的,這個24小時「新家」驛站裡,人氣越來越旺。從「1」到「1524」:千盞燈火,溫暖不打烊火種一旦點燃,便有燎原之勢。2025年元宵節,全市1524家全家便利店同步啟動24小時「新」家驛站服務。當天,普陀區市場監管局和全家便利店搞了場「暖冬行動」:機關年輕幹部變「講師」,給騎手講食品安全知識,還端出熱騰騰的湯圓和關愛禮包。騎手老陳捧著碗,眼眶有點熱:「這湯圓暖的不只是胃,更是心。」驛站的服務還在升級:1524個網點遍布大街小巷,24小時不打烊,騎手隨時能來歇腳、喝水、取暖、充電;這裡還是「民聲前哨」,普陀區市場監管局常來徵集需求建議;這裡更成了「共治橋梁」,凝聚起全社會對新就業群體的關心。數據顯示,驛站已累計服務騎手90餘萬人次。如今,這些坐標全接入了「餓了麼」APP,騎手一鍵導航,就能找到身邊的休憩港灣。溫暖的故事,還在續寫新篇。騎手黨員們亮明身份,成了城市治理的「合伙人」。他們走街串巷、貼近民生,當起普陀區市場監管局的消費維權志願者、食品安全志願者、行風監督員。騎手宋增光成了「法律明白人」,不光自己學法守法,還幫著引導其他騎手守規矩、解糾紛。就像市場局說的:「便利店雖小,卻裝著城市的溫度。我們願以驛站為紐帶,讓每個奔波的人都知道——這座城市,總有一盞燈為他們亮著。」從一盞燈到千盞燈,從單向付出到共治共享,這場溫暖的接力還在繼續。
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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