「黑燈工廠」智慧檢修,助電煤保供跑得更快更穩

2025-11-02 19:31 2,475次浏览

「家裡的環境馬上就要變好了,再也不用擔心兒子磕磕碰碰了!」這幾天,家住金山石化街道十一村的金阿姨看著家裡的變化,言語中滿溢欣喜。這份踏實的安全感,源於石化街道民心工程——困境人群居住改善項目。該項目針對未成年人和殘疾人兩大群體,開展「追光小屋」困境未成年人家庭居室微改造項目和重度殘疾人困難家庭無障礙改造。和金阿姨家一樣,街道共有8戶重度殘疾人困難家庭將沐浴這項工程的溫暖。在改造啟動之初,街道便細緻入戶調查,深度挖掘每戶家庭的實際需求,並據此聯合施工方精心定製「一戶一策」方案。改造內容直面殘疾人生活中的「出行難」、「如廁難」、「洗澡難」關鍵痛點,涵蓋居住環境、衛生間、廚房等多個生活場景的關鍵升級。這些細微處的改變,不僅顯著提升了殘疾人的生活自理能力與尊嚴感,更讓他們真切觸摸到了社會關懷的溫度。時至年中,如同困境人群居住改善項目一樣,石化街道2025年民心工程實事項目建設現場施工聲與歡笑聲交織,整體進度條已穩健躍過半程大關,一份份承載著承諾與溫暖的民生答卷正加速書寫。民生溫度不僅流淌於家門之內,更在街區治理的「會客廳」中延展。位於石化四村5號門附近的「街·會客廳」已基本完工,即將投入使用。這個114.1平方米的空間將被精心劃分為大廳接待區、三所聯動調解室、「新·靈」之家(騎士e站)、戶外職工愛心接力站等‌七大功能性區域‌,力求成為沿街商鋪、奔忙的快遞外賣小哥以及普通居民共同的「街區治理樞紐」與「便利服務港灣」。今年新春剛過,石化街道轄區內的一場場「暖心集市」便以勃勃生機打響了惠民服務的「開年首戰」。各攤位前人頭攢動,商品叫賣聲與政策解讀聲交織,將糕點、時令果蔬特賣、磨刀理髮、法律諮詢、愛心義診等多元化服務打包送至居民家門口,全力構築「一站式」綜合服務陣地。如今,街道已累計開展20餘場暖心集市、特色「鄰裡集市·共享+」及便民服務進社區等‌活動。與此同時,多項提升品質與宜居度的民心工程也在年中節點實現了高效推進:‌東礁街區「美麗街區」打造項目正為特色牆繪與立體綠化注入藝術活力,一個融合美觀與功能性的舒適生活區輪廓即將初顯。‌高層住宅無障礙設施提升項目正通過增設完善無障礙停車位、清晰無障礙標識等舉措,致力於打造友好便捷的無障礙宜居家園。‌「健康管家」項目‌正積極連結各層級優質醫療資源,計劃為居民輸送包括義診、慢性病健康管理小組、「健康生活五重奏」系列活動在內的豐富醫療健康服務。年中過半,石化街道的民心工程進度,每一步都踩在百姓切身需求的節點上,讓便利觸手可及,讓溫暖充盈日常。接下來,街道將繼續用實際行動詮釋著民生關懷,提升著居民的幸福指數,確保民心工程按節點推進、按目標達效,真正讓群眾滿意、使群眾受益。

  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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