廣西壯族自治區河池市委常委、副市長黃賢昌接受審查調查

2025-11-30 21:33 1,165次浏览

日前,順豐同城上海區域黨支部在徐匯區總工會的指導和安排下,組織了一場別開生面的工會主題日活動,以黨建帶工建,以工建促黨建。以徐匯工會「百團萬人觀龍陵」為主體活動項目,開展相關初心主題活動。包括騎手、功能部門等31名黨員職工參與其中,共憶紅色歷史,傳承紅色精神。百年前的五卅運動掀起反帝愛國怒潮,中華全國總工會的成立則讓全國工人階級在黨的領導下團結統一。如今回望歷史,緬懷先烈,正是為了汲取奮進力量。主題活動以國防主題課開篇,龍華烈士陵園安排的授課老師講解了國旗的由來與國旗護衛兵成立歷程,讓騎手們深刻感受國旗的神聖意義,傳承先輩奮鬥精神,與五卅運動中先輩抗爭精神一脈相承。騎手葉爽聽完感慨:以前每次電視上看升國旗,今天聽完才知道護衛兵要站崗8小時選拔,才懂得背後有那麼多人在守護。隨後,在徐匯區總工會的安排和帶領下,龍陵勞模志願講解團的勞模先進、職工及中小學生志願者們接力講述龍華烈士紀念館內展陳的數個歷史事件和數十名英烈的事跡。羅亦農、陳延年、惲代英、顧正紅等等革命先輩為民族解放獻身的故事,讓大家深受觸動,也彰顯了工會在傳承紅色基因中的積極作用。騎手王澤鑫聽完低聲說:今天大家的好日子是得來不易,都是先輩們用血換來的,現在就想每天平平安安送單,站好自己的崗,就是對他們最好的報答。參觀講解中,支部書記帶領全體黨員重溫了入黨誓詞。鮮紅黨旗下,鏗鏘誓言迴蕩。退役軍人黨員騎手王鑫宣誓後說:「從軍營到外賣小哥,身份變了,但入黨時的那份承諾不能變,得一直揣在心裡。」順豐同城上海區域黨支部將以此為契機,進一步加強與徐匯區總工會的合作,不斷提升為新就業形態勞動者服務的力度,也不斷推動黨員騎手們在崗位上續寫紅色篇章。參觀結束,區總工會還向騎手們贈送了夏季慰問品,尚未入會的個別騎手當場掃碼入會。

  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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