FIBA OPEN 3X3北京三人籃球公開賽三裡屯站收官
2025-11-02 20:16 5,352次浏览「今年夏天蚊蟲少了，雨天車庫不積水了，晾曬方便了，整個小區檔次提升不少！」談起小區變化，松江區中山街道花橋新村居民陸磊、金鳳夫婦讚不絕口。如今小區裡主幹道整潔寬敞，人車分流井然有序，一幢幢自建小別墅林立，家家戶戶圍欄整齊劃一，房前屋後道路通暢，院內果蔬生機盎然。而在兩年前，這裡卻是另一番景象：別墅門口雜亂，荒地雜草叢生，夏日蚊蟲肆虐，連晾曬衣物都成難題……一場歷時兩年的人居環境綜合改造工程，讓花橋新村實現了蝶變。始建於上世紀90年代至本世紀初，位於松江區國際生態商務區的花橋新村是典型的滬郊農民自建房小區。存在違章搭建、群租、違規種養等獨特難題，此外，涉及「風水」等鄉風民俗的需求也是居民特別關心的方面。如何讓居民的需求「件件有回音」，對工作的精細度提出考驗。 圖說：小區改造一新。居民需求件件有回音「以前下雨不敢出門，鞋還沒出小區就溼透，車庫更是積水嚴重。」陸磊回憶道。地勢等原因導致的「逢雨必澇」屢修未果，令居民怨聲載道，也讓居委會書記陳曉容和同事們疲於應對——雨季半夜出動抽水排澇曾是「常態」。除此之外，因為建設年代久遠，小區面臨空間無序、設施陳舊、功能缺失的問題，改造迫在眉睫。「涉及居民切身利益多、客觀條件不均衡是此次改造的難點。」陳曉容坦言，雨汙水改造需大面積開挖道路，涉及交通管制和入戶管道鋪設；統一小院圍牆建設需居民配合拆除舊牆並「退界」（即縮小原有庭院進深，讓出公共空間）。同時，小區建設年代久遠，歷史遺留問題複雜，改造方案需統籌地理位置、房屋現狀、工程標準及資源平衡，因此家家戶戶的改造方案及周邊設計不盡相同。如何贏得居民理解？項目堅持全過程人民民主，通過全覆蓋入戶徵詢、點對點方案確認等方式，廣泛聽取民意。自2023年8月改造工程啟動以來，指揮部來訪登記簿上密密麻麻記錄了237條居民信息。「我們將問題按工程類別（雨汙水、圍牆、道路及公共空間）分類，分派工程隊研究解決並跟蹤反饋，確保件件有回音。」「插曲」背後的情與法改造並非一帆風順，「庭院退界」方案曾引發質疑。實地測量顯示，多數居民原佔用前院進深約8米，改造方案統一設計為6米，意味著庭院需「縮水」。此外，全小區42戶自建的磚混圍牆需拆除。方案確認初期，圍牆建設的支持率僅七成左右，部分居民牴觸情緒明顯。「聽說要拆圍牆、縮院子，我第一反應是不同意！」金鳳坦言，拆除精心鋪設的瓷磚讓她心疼。面對質疑，指揮部協同街道發展辦、居委會查找歷史資料，並請司法所專業律師分析研判，結合現行法規政策，釐清自建圍牆和建房用地的權屬沿革，挨家挨戶耐心釋法說理。入戶過程中，指揮部建立了詳細的工作檯帳，記錄住戶的反對理由，形成「一戶一方案」。街道司法所在指揮部開設法律諮詢，街道法律顧問也與工作人員一同入戶，解讀文件、宣講法規，逐步凝聚共識。圖說：增加了沿河步道和健身設施。 「關鍵少數」的帶頭作用至關重要。老村委會主任朱良才作為「花橋名人」，在質疑聲中率先拆除了自家及鄰戶舊牆。黨齡五十多年的老黨員許仕倫不僅帶頭拆牆，更主動當起「宣傳員」，動員鄰裡支持改造。「後來明白了，退界有理有據，合法合規。雖然院子小了點，但門前路寬了、整潔了，出入更方便。宅間路拓寬也解決了消防車通行問題，安全感提升了。統一圍牆確實更美觀。」金鳳如今這樣評價。細微之處見「溫度」小區305名60歲以上老年動遷居民中，部分仍保留傳統觀念，對屋宅「風水」有所講究。項目實施中，諸如「路衝」（道路直對大門）、「擋煞」（樹木不可移位）、汙水井正對窗戶「不吉利」等投訴時有發生。指揮部在細節上靈活調整，體現尊重。一戶居民庭院內精心打理著各類果蔬，並建有大型葡萄架。庭院退界需切除超界部分，為確保剩餘結構穩固，施工隊進行精細切割，將末端支柱與新建圍牆門柱澆築一體，並將葡萄藤向內移栽，最大限度保留了居民的心血。「現在道路寬敞、環境整潔，還添了健身設施和沿河步道，真是今非昔比！要是綠化再多點就更好了。」採訪當天，老黨員許仕倫和居民們道出新期待。面對居民的肯定與希冀，陳曉容和王凱回應，人居環境改造過程仍在繼續，接下來將通過「美麗庭院」建設評比等活動，引領居民共建共享美好家園，不斷滿足群眾對美好生活的新期待。
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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