部分騎行團公然招募低齡學員長途騎行 未成年人騎行亂象調查
2025-12-18 05:42 7,529次浏览上海8月8日電 (張踐 狄權)近年來，北京、上海等一線城市均出現了無兒無女、未婚未育的人員去世後，房產歸國有等情況，引發社會廣泛關注。針對這一問題，近日，記者來到上海中夏律師事務所進行採訪。深耕民事訴訟領域多年的上海中夏律師事務所律師鄒娟娟表示，無兒無女的人員去世後，諸如房產、車輛等財產的歸屬問題是一個複雜的問題，涉及到法律、倫理和社會等多個方面，也並沒有一個簡單的答案，需要根據具體情況和法律規定來確定。 上海中夏律師事務所律師鄒娟娟接受記者採訪。狄權 攝 鄒娟娟告訴記者：「其實《中華人民共和國民法典》在2021年1月1日實施以來，就取代了原有的《中華人民共和國繼承法》，總體上來說是遺產繼承人的範圍擴大了，國家在盡最大可能保證遺產的存續。收歸國有，其實是到最終無人繼承的情況下才會發生，就是說我要保證相應的資產它不會損毀，它能夠起到相應的效益，最後用於公益事業這樣的一個目的。」 針對遺產繼承問題，鄒娟娟介紹，根據民法典的規定，如果一個人去世時沒有留下遺囑，那麼他的遺產將按照法定繼承順序進行分配。具體來說，第一順序繼承人為配偶、子女、父母。如果這些人都不存在，那麼將進入第二順序繼承人，即兄弟姐妹、祖父母、外祖父母。而現在的民法典中，還把這種代位繼承制度擴大到了兄弟姐妹的子女。也就是說，如果第一順序繼承人都不存在，第二順序繼承人中的兄弟姐妹又早於你過世的話，那麼同樣他們的子女也是可以代位來繼承的，這樣能夠保證遺產在這個家族內部得到合理的分配。 鄒娟娟還表示，民法典對於繼承的設計，不僅考慮了要讓遺產儘可能地傳繼下去，還考慮了基於公序良俗方面的引導性規定。「如果你是一個喪偶的兒媳或者說女婿，當你願意承擔起相應的照料原公婆和嶽父母責任的時候，那你同樣可以直接成為第一順序的繼承人。」 此外，鄒娟娟直言，遺產繼承這些問題是一個系統性的，也很難在當下自媒體快速發展時代，用30秒或一分鐘講清楚，很多因素容易被忽略掉，所以建議民眾應該多學習民法典，或者關注官方的普法宣傳，避免陷入信息不完整而產生焦慮情緒。(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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