居民點單,物業響應!普陀這裡用「雙向服務」答好治理考卷

2025-11-03 17:49 6,246次浏览

最近幾天,81歲的退役老兵孫灶立「火」了。7月31日上午8時許,上海楊浦公園內有人不慎落水,孫灶立不顧高齡跳入水中施救。隨著視頻在網上傳播,眾多網友紛紛為他的義舉點讚。今天(5日)上午,上海市和楊浦區退役軍人事務局、四平路街道相關負責人前往孫灶立家中,給老人送上鮮花和慰問品。之後,孫灶立向解放日報·上觀新聞記者講述了自己救人的故事。 孫灶立在家中接受記者採訪「我當時在楊浦公園裡鍛鍊,突然聽到不遠處有人喊『救命』。」孫灶立回憶,他匆忙趕到現場時,就看到有位阿婆面朝下漂浮在水面上,一動不動。孫灶立顧不上脫外衣就下水救人。「我從小就會遊泳,還在海軍部隊服役過,水性好。」孫灶立說,好在水不算深,沒到他胸口,涉水到落水者旁邊後,他便奮力將她託起往岸邊移動,「落水的人還在不停地吃水,哪怕快一秒也好,就想著要儘快把她救上來。」然而,孫灶立畢竟年事已高,此次救人也頗感吃力。中途孫灶立因體力透支,不得不停下來喘息。後來,在周圍群眾的協助下,阿婆成功獲救,孫灶立也被拉上岸。此時,他面色蒼白,感到身體有些不適。「周圍群眾都很熱心,等救護車的時候,有人看到我衣褲都溼了,提醒我得趕緊脫掉。有位爺叔還把自己的上衣脫下來,讓我穿上。」 在周圍群眾幫助下,落水阿婆被救上岸急救人員趕到後,孫灶立和阿婆都被送往醫院進一步觀察,好在均無大礙。對於孫灶立勇救落水者一事,他和家人和戰友都不感到意外。在得知孫灶立英勇救人的事跡後,幾位當年的戰友專程前來看望,其中一人帶了一張塑封好的報紙,頭版頭條寫著「65歲老人勇救3名落水盲人」。故事的主角,正是孫灶立。原來,2009年65歲的他就曾在和平公園救起3名落水盲人,當時他在近2米深的水中往返數次,將遇險者一一救上岸。「我以後還會救人,只要身子骨還硬朗!」當年接受採訪時,孫灶立這樣說。16年後,他用實際行動踐行了自己的諾言。在被問到如此高齡還下水救人,有沒有感到害怕時,這位1965年入伍、參加過抗美援越的老人搖了搖頭:「在部隊當兵時,我就知道遇到危險要挺身而出,要保護人民群眾,這是我作為軍人應該做的。」像孫灶立這樣的退役軍人,在上海還有很多。市退役軍人事務局相關負責人表示,此次慰問勇救落水者的孫灶立老人,就是要在全社會營造崇尚英雄、尊崇軍人的濃厚氛圍。近年來,上海始終高度重視退役軍人服務保障和思想政治引領工作,努力打造具有溫度的退役軍人服務「樣板」。通過持續開展烈士褒揚、「最美退役軍人」學習宣傳活動、「老兵永遠跟黨走」主題宣講活動和送立功喜報、懸掛光榮牌等活動,不斷提升退役軍人的榮譽感與獲得感。

  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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