強對流、颱風、暴雨三預警齊發 「楊柳」已加強為強颱風級逐漸逼近
2025-12-01 04:47 3,142次浏览中央氣象臺8月11日10時繼續發布暴雨黃色預警： 預計，8月11日14時至12日14時，重慶大部、四川南部、雲南北部、貴州北部和中部、湖北南部和東部、湖南西北部、安徽中部、江蘇中部以及甘肅中部、內蒙古東部等地部分地區有大到暴雨，其中，重慶東部、貴州東北部、湖北西南部、湖南西北部、江蘇中部等地部分地區有大暴雨，重慶東南部等地局地特大暴雨(250～260毫米)。上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量20～50毫米，局地可超過70毫米)，局地有雷暴大風等強對流天氣。 甘肅蘭州、江蘇南京等多地發布通知：部分景區臨時關閉。 甘肅蘭州 據「蘭州文旅」微信公眾號消息，蘭州市文化和旅遊局11日發布公告： 根據蘭州市自然資源局、市氣象局發布的地質災害氣象風險預警，8月11日下午至8月12日上午，蘭州市將再次出現降水天氣過程，受降疊加效應影響，部分地區發生崩塌、滑坡、泥石流等地質災害的風險較高。 為確保廣大遊客和市民的生命財產安全，有效防範降雨可能引發的山洪、泥石流、滑坡等次生災害風險，8月11日0時至8月12日0時，蘭州吐魯溝國家森林公園、榆中棲雲田園小鎮景區、榆中老家·浪街景區、永登樹屏小鎮景區臨時關閉。請廣大遊客、市民及時調整遊覽安排，切勿擅自進入關閉景區或在景區周邊危險區域逗留。 當前土壤含水飽和、土質鬆動，疊加降水極易誘發次生滑坡、崩塌等地質災害，局地短時強降水還可能引發中小河流洪水及山洪災害。請廣大遊客、市民朋友密切關注天氣、地質預警信息，合理安排行程，避免前往景區未開發開放等缺乏安全保障區域和周邊山區、河道等危險地帶。注意防範前期累積較大降水量引發的崩塌、滑坡、泥石流等地質災害。自駕遊旅遊者請密切關注天氣變化，避開惡劣天氣和危險路段。 江蘇南京 8月11日，南京市氣象臺發布暴雨藍色預警信號，預計浦口、鼓樓、秦淮、建鄴、玄武、雨花臺、棲霞、江北新區、六合、江寧等區的大部分街道(鎮)將出現6小時50毫米以上的強降水。 受天氣影響 南京多家景區宣布暫停營業 ↓↓↓ 南京歡樂谷、南京瑪雅海灘水公園 湯山歡樂水世界 部分高速限速 8月11日10時30分，G40滬陝高速揚州、南京段由於降雨，江都南至六合東雙向入口禁止三超車輛、危化品運輸車駛入高速公路，限速80公裡/小時。 8月11日9時58分，S55寧宣高速南京段由於降雨，柘塘至天生橋限速80公裡/小時。 8月11日9時56分，S88南京機場高速南京段由於降雨，花神廟樞紐至祿口機場限速80公裡/小時。 重慶 8月10日，重慶橘城旅遊投資開發有限責任公司關於景區閉園的通知：由於忠縣受極端天氣的影響，自8月10日即時起至8月11日，烽煙三國景區、石寶寨景區、白公祠文博景區、皇華城景區、田園綜合體景區全時段閉園，期間暫停一切遊客接待活動。 四川 四川省文化和旅遊廳8月10日晚發布二級(橙色)旅遊風險提示，明確8月10日20時至11日20時，省內12個縣(市、區)旅遊活動面臨較大山洪災害風險。 此次預警區域包括內江市威遠縣、隆昌市、資中縣，自貢市貢井區、自流井區、富順縣、榮縣，宜賓市翠屏區、敘州區，瀘州市瀘縣，雅安市漢源縣、石棉縣，上述區域發生山洪災害的可能性大。 受天氣影響 四川多家景區宣布臨時閉園 ↓↓↓ （微信公眾號）
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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