河北武強：首屆中小學科學運動會舉行
2026-01-26 21:11 7,714次浏览長沙晚報8月13日訊(全媒體記者 黃能)推開窗想曬曬太陽，卻發現自家窗外的天井突然被「加蓋」，陽光被擋、通風受阻，甚至還有噪聲幹擾。袁女士就遭遇過這樣的煩惱，多次溝通未果，只得訴至法院……8月13日，長沙市開福區人民法院披露了這起案件，並提醒市民把握處理相鄰關係的「黃金準則」。 鄰居私自搭建影響房屋採光 2018年的某天，袁女士突然發現隔壁鄰居王某在自家窗外的天井處修建房屋並改造成茶室對外營業。袁女士在驚訝之餘，覺得自身權益受到侵犯。這處私自搭建的房屋不僅對其房屋的採光、通風造成影響，晚間還會傳來遊戲機的聲音，幹擾家人正常休息。 袁女士多次與王某溝通，但對方均置之不理，拒不拆除私自搭建的房屋。2022年12月和2023年3月，該小區所屬街道城管辦先後兩次向王某送達《限期整改通知書》，要求自行拆除違法建築，王某仍拒不整改。 袁女士遂將王某起訴至法院，主張判令被告立即自行拆除違法建築，並恢復原狀，同時賠償原告損失60000元。 法院判決鄰居賠償損失 法院經審理認為，本案中，被告私自改造其房屋， 將該套房屋外天井處搭設平臺、加蓋房間，並經街道城管辦認定為違法建築。被告私自改造的行為給原告的生活造成了較大影響，損害了原告的合法權益，原告訴請被告立即自行拆除該違法建築，並恢復原狀，於法有據，予以支持。 考慮到被告的行為給原告生活已造成長期影響， 經原告多次溝通無果，被告應當對原告的損失進行賠償。綜合原告的受損時間及受影響程度，法院酌情認定被告應當賠償原告損失10000元，對原告超出部分的訴請，不予支持。 最終，法院判決被告於判決生效之日起30日內拆除房屋外搭設的違法建築，並將該房屋外側恢復原狀；向原告賠償損失10000元。被告不服，提出上訴，二審法院維持原判，判決已生效。 注意處理相鄰關係的「黃金準則」 法官表示，《中華人民共和國民法典》第二百八十八條規定的「有利生產、方便生活、團結互助、公平合理」原則，是處理相鄰關係的「黃金準則」。 不過，這一「黃金準則」在實踐中需注意權利行使的邊界。不動產權利人對土地、建築物的使用，應以「不損害相鄰方合法權益」為前提。例如，本案中王某搭建構築物不得影響他人採光通風——這並非對私權的限制，而是對「相鄰共同體」利益的平衡。同時，注意容忍義務的合理限度。相鄰方需對輕微幹擾負有容忍義務(如正常生活噪聲、短暫施工影響)，但超出必要範圍的侵害(如長期夜間裝修噪聲達60分貝以上、遮擋窗戶導致室內採光不足2小時/天)，則構成權利濫用。 「相鄰關係本質是『鄰裡共同體』的利益平衡，如果要維權，務必恪守法律邊界。」法官提醒，一要避免「以暴制暴」，發現鄰居侵權時，切勿擅自拆除對方設施或採取報復行為，否則可能因「自力救濟過當」承擔法律責任；二要尊重司法權威，對生效判決應主動履行，拒不執行可能被納入失信被執行人名單，甚至面臨司法拘留；三要倡導和諧理念，日常生活中，安裝防盜網、裝修施工前應主動與鄰居溝通，提前預防糾紛發生，維持鄰裡和睦。
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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