小規模、低成本 老城區「微更新」煥發新活力
2026-01-11 21:44 3,623次浏览在長三角一體化的東風下，上海與浙江兩地邊界又添一處暖心地標——「毗鄰共治廊陳美景」滬浙平安邊界工作站正式進入實體化試運行階段。這個由黨建牽線搭臺、網格聯動發力、兩地攜手共建的「連心站」，讓曾經的省界壁壘逐漸消融，法治與平安的畫卷在兩地邊界徐徐展開。走進依託「明月山塘」景區打造的「法治集鎮」，濃鬱的法治文化氛圍撲面而來。新建的毗鄰法治觀察點、長三角毗鄰區域法治文化建設示範帶及山塘法治加油站，讓法治精神融入了集鎮的每一個角落，也走進了當地百姓的日常生活。 450平方米的滬浙平安邊界工作站空間裡，集聚著諸多「硬核」功能，兩地的視頻監控聯了網，村民遇矛盾找「三所聯動+毗鄰合作」調解室，重大活動時警務指揮一鍵聯通，連法律諮詢、執法調度、市場監管等事項，讓跨省辦事、執法不再困難。這個工作站的建成，為上海金山廊下鎮與浙江平湖市廣陳鎮搭建起了政法領域溝通協調、工作聯勤聯動、信息互通互享的一體化實戰平臺。「如今，兩鎮在重點人群管控、矛盾糾紛多元排查化解、跨區域信訪風險聯防聯控等方面的合作不斷深化，形成了風險預警、情況摸排、矛盾化解、人員管控的強大合力。」廊下鎮平安辦主任吳振華介紹道。據了解，2024年7月，廊下鎮與廣陳鎮聯合發布「三治融合、毗鄰共治」區域社會協同治理品牌，為跨區域聯合治理奠定了堅實基礎，而平安邊界工作站正是這一品牌的核心實體成果。 以往，「多個部門分頭辦」「兩地部門各自幹」的模式，讓跨省事務辦理效率大打折扣。如今，工作站打破了這種壁壘，實現了「一個平臺共同幹」「界河兩岸共奮戰」的協同治理新模式。通過深化黨建引領的平安邊界「十聯」工作機制，工作站整合了兩地群防群治隊伍、法律顧問律師、司法行政及網格管理等資源，大家齊心協力開展日常執法檢查、平安巡防、道口執勤等工作。同時，依託資源共享共建機制，工作站在河道治理、生態保護、助力文旅發展、村民自律等領域積極開展民主自治創新。「自工作站運行以來，我們聯合浙江省廣陳鎮綜合行政執法隊將建立長效合作機制,持續開展針對滬浙毗鄰渣土違規運輸行為的專項行動，有效破解渣土車跨域亂倒偷倒的難題。」廊下鎮綜合執法隊隊長彭雅文表示。「這個項目不只是物理空間的拓展，更是兩地社會治理理念與機制的創新融合。」廊下鎮平安辦主任吳振華坦言。自今年5月建成投入運行以來，工作站在試運行階段已初步實現兩地資源的高效整合與機制的順暢運轉，成功跨省辦理13起事項，用實實在在的成效彰顯了跨省協同治理的活力。
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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