中國學生在瑞典拍敏感設施標牌被抓
2026-03-19 00:30 3,591次浏览上饒8月14日電 (熊錦陽 李天鵬)「爺爺奶奶，我外出學習回來了，這次我又學到了許多有意思的活動，咱們一起玩起來。」8月14日，在江西省上饒市萬年縣長天松康頤養中心，帶領著老人們活動的正是醫養中心的「00後」院長李睿，雖然年齡不大，但他接觸養老行業已經多年。 隨著我國步入老齡化社會，養老服務需求持續增長，不僅僅局限於基礎的生活照料，還涵蓋了醫療保健、心理慰藉、文化娛樂等方面，對養老行業提出了更高的要求。 正在陪老人看報紙的李睿。 李天鵬 攝 然而，踏入養老行業並非李睿「主動奔赴」。幾年前，考試失利的李睿賦閒在家，在家人的引導下，有著醫療專業背景的李睿開始接觸養老領域。 「我第一次參加老年志願活動時，看到的不是想像中『伺候人』的瑣碎，而是遲暮生命對尊嚴與溫度的渴求。」李睿說，從那時起，他就感覺養老工作不僅僅是一項職業，更是一份責任和使命。 「你這麼年輕，自己都沒老過，懂什麼？」剛成為院長時，質疑聲像潮水般湧來。此外，「老人在養老院就是子女不孝順」「花錢就是讓護理員全包」等錯誤觀念更讓李睿的工作開展困難重重。 李睿明白，打破偏見的不是年齡，是行動。因此，李睿帶著團隊給每位老人建檔案，記下他們的健康狀況、生活習慣、性格喜好。同時他還會鼓勵老人自主就餐、自己洗漱，幫助老人做整理房間等力所能及的事，讓老人熟悉生活技能。此外，他經常蹲在床邊和老人溝通：「敬老院就是您的新家，您是來享福的。」 為了讓敬老院更有「家」的氛圍，李睿會用照片記錄老人們的歡笑時光，打造溫馨照片牆；將傳統走廊改造為書吧、綠植角、活動室，豐富老人們的日常生活；組織社會志願者來敬老院開展歌唱、棋牌、手工課等活動，讓院子裡充滿笑聲。「我們還會通過數位化手段，讓老人和他們的子女通過視頻相互分享生活點滴，既滿足了老人對子女的思念，又讓在外務工不放心父母生活的子女安心。」李睿表示。 離不開李睿的努力，曾經臥床不起的黃爺爺，如今已能坐在輪椅上談笑風生；步履蹣跚的華奶奶，如今已能獨自行走前進……老人的家屬們也從「反對老人活動」轉變為支持老人鍛鍊。這些變化背後，是李睿把「養老院」變成「家」的執著。 「養老從來不是單向的付出，而是一場生命與生命的對話。」李睿看著身邊笑容燦爛的老人說道，「希望更多年輕人關注養老，讓養老行業有更多的年輕力量加入。」(完)
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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