湖北宜昌：一家四口徒步被困 消防雨夜進山救援
2025-12-10 18:16 3,194次浏览廣州日報訊 (全媒體記者劉暢 通訊員邵麗蓉 攝影報導)8月9日—13日，第十二屆全國暨粵港澳大灣區青少年模擬政協(提案)展示活動在深圳市南方科技大學附屬中學舉行。來自20個省、自治區、直轄市及特別行政區的近110所學校的學子齊聚深圳共帶來117份精心準備的青少年提案。據了解，本屆模擬政協活動首次邀請港澳地區學校參加，活動覆蓋大灣區主要城市群，與全國活動融合舉辦，特邀4所香港及1所澳門學校學生參與。 在緊張而充實的五天活動時間裡，模擬委員通過委員通道、界別協商、提案展示等環節，接受模擬記者採訪、開展界別協商，併合作展示模擬提案，沉浸式體驗協商民主制度運行的全過程。 從優化高鐵出行的「孩童車廂」倡議、關注青少年健康的「科學體重管理」方案，到破解課後難題的社區「學有所棲」計劃、助力大灣區融合的港澳青年創業提案，以及規範「寵物友好」商業發展的新經濟建議……這些提案廣泛覆蓋社會公共服務、青少年發展、社區治理、區域戰略及新興經濟等領域，從個體到社會、微觀到宏觀、傳統民生到新興業態，精準回應民生痛點、服務國家戰略、洞察經濟動向、探索治理現代化，既飽含社會溫度，又富有發展視野，生動詮釋了當代青少年對國家發展與社會治理的立體關注和深刻洞見。 本屆活動提案數量創歷史新高，來自20個省、自治區、直轄市及特別行政區的近110所學校的學子共提交117份調研報告和提案，累計近100萬字。內容選題的前瞻性、調研的紮實性以及建議的創新性深受評委讚譽。 為準備提案，學生們投入了大量精力，在理論學習基礎上開展頭腦風暴，篩選具有社會意義的問題，尋找「小而深」的切入點；通過實地考察、專家訪談、問卷調查等多種方式深入調研，收集數據；最終運用多學科方法，將豐富的素材凝練成針對性強、論據翔實的調研報告和提案。 香港聖保羅書院高中學生向洋表示，對他個人而言，在準備提案的過程中，首先深化了對國家發展現狀與時代脈搏的理解；其次，提升了對問題分析與解決方案邏輯架構的認知能力；最後，也是最為珍貴的，便是真切體悟了「集思廣益」的深刻內涵與實踐價值。
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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