學校招生不足毀約新聘教師，畢業生只能「認倒黴」？
2025-11-25 22:23 8,384次浏览走進長寧區華陽路街道第三綜合網格的陶安小區，抬頭望去，湛藍天空下是整潔的樓棟外牆，清風拂過帶來陣陣愜意。誰能想到，這個清爽敞亮的售後公房小區，三個多月前還被密密麻麻的架空線纜纏繞，如一張巨大的「蜘蛛網」橫亙在樓棟之間，既礙眼又藏著安全隱患。而這翻天覆地變化的背後，是一場治理困局的突圍。基層治理遭遇「九龍治水」困局陶安小區始建於20世紀90年代，10棟居民樓裡住著193戶近400位居民。「這『網』，我們盼著拆好多年了。」業委會主任胡錫祺提起曾經的「蛛網」滿是無奈。樓棟外牆上各類線纜盤根錯節，不僅成了視覺「牛皮癬」，風吹日曬後垂落的線纜更成了懸在頭頂的安全隱患。居民的抱怨早已通過「四百」大走訪傳到社區，但難題遲遲無解。「一根線背後牽扯著公安、供電、三大通信商等多個主體。」陶家宅居委會主任吳江遠坦言，過去社區想管卻沒抓手，只能挨個打電話請部門來現場，可往往是A說歸B管，B等C規劃，一圈溝通下來問題又回到原點。這種「九龍治水、各管一段」的治理碎片化，讓「蛛網之困」在小區盤踞數年。基層幹部大量精力耗在跨部門協調上，居民看著懸而未決的問題心有不甘，社區工作者也倍感乏力。直到黨建引領「多格合一」機制的推進，才為破解這一難題帶來轉機。 3號樓改造前 3號樓改造後聚合力，分散的「指頭」攥成有力的「拳頭」華陽路街道以「多格合一」為契機，打破條塊壁壘，構建「一核四維、力量融合」的網格運行新機制，陶安小區成為首批「試驗田」。「一核統領」吹響協同「集結號」。街道黨工委副書記、辦事處主任擔任第三綜合網格長，啟動網格黨建聯席會議，依託「吹哨報到」機制召集長寧區房管局、公安分局、供電公司、通信運營商及街道相關部門、社區、物業、業委會等多方力量，在小區現場召開辦公會。「隔空對話」變「把脈會診」，很快達成「政府主導、多方協同、入管入網、清理收歸」的共識，過去分散的「指頭」攥成了有力的「拳頭」。社區幹部的角色也悄然轉變。居民區黨總支書記朱必贇不再疲於請示匯報，轉而成為監督員，直接對接施工方推進進度。網格站建立「問題處置清單」機制，通過「雙周一碰、一事一議」推動問題閉環銷號。同時，「四百」大走訪聚焦源頭減量，社區幹部從「救火隊」回歸服務本職，深入樓棟傾聽居民意見。工程方案形成後，居民區黨總支通過「陶粟鄰議事會」召開居民座談會，線纜走向、埋管位置、施工時間等細節全程聽取民意。一支由黨員、退休幹部、樓組長組成的「居民監督小組」每日巡查，既盯工程質量，又向居民答疑解惑，最終實現施工全程居民「零投訴」。5號樓改造前 5號樓改造後治理效能升級今年5月，陶安小區的「蜘蛛網」被徹底清除，地下管線統一排布，天空重歸清朗。這場「微更新」帶來的不僅是顏值提升，更彰顯了治理效能的「級數」躍升。小區的紅色業委會更是借「蛛網入地」行動，釐清矛盾、公開成本，推動物業費調價方案，贏得近八成業主支持，建立起「按質論價」的長效機制。數據顯示，第三綜合網格市民熱線萬人工單量從3月的20.64降至6月的1.97，降幅達90.46%，解決率和滿意率雙提升。基層治理從「救火隊」式被動應對，蛻變為「聯合艦隊」式主動作為。「現在我們敢直面難題了，背後有『一張網』支撐。」社區幹部們的狀態煥然一新，從「疲於奔命」到「遊刃有餘」，幹事創業熱情被極大激發。「以前覺得這事兒不可能解決，沒想到真辦成了！」居民的獲得感更為真切，一位在小區居住三十餘年的老人仰望著久違的清爽天際感慨，「天清爽了，心裡也亮堂了。」
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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