外交部：敦促美方停止針對中國學生學者的無端盤查 滋擾 遣返
2025-11-03 10:16 8,691次浏览近日，「寧好•少年創變者」網格治理體驗官項目正式按下青春啟動鍵。在歷史與現代交織的百年昌平路街角，一群00後、10後們走進昌平綜合網格，深入了解並參與綜合網格的工作，與職能部門思想碰撞，攜手討論社區治理難題。新民晚報記者獲悉，該項目是由江寧路街道學生社區實踐指導站與昌平綜合網格聯合策劃並開展的，通過構建「認知-體驗-創變」三級成長體系，讓市一中學、七一中學、彭浦中學的15位學子走出課本，在派出所的接警臺前觸摸社區安全脈搏，在市場所的「明廚亮灶」監控屏裡探尋民生溫度，在城管隊員的柔性執法現場感悟治理智慧。同時，也讓他們以新生代視角為基層治理注入鮮活能量，更讓「人人參與、人人負責、人人奉獻、人人共享」的城市治理共同體理念，在年輕血脈中生根發芽。這群「少年創變者」用腳步丈量社區，沉浸式體驗社區治理。周警官詳細介紹了派出所的工作職責，少年們通過真實案例了解「110接警流程」，發現「調解鄰裡糾紛比破案更需要智慧」。在市場所，他們跟著執法人員了解「明廚亮灶」工程，看到學校後廚，學會用「望聞問切」識別問題產品。當05後少年發現，與自己對話的市場所導師竟是十年前的校友，這場跨越時空的治理傳承，被賦予了更為特色的意義。在城運中心，他們親眼見證城管隊員如何用「柔性執法」化解佔道經營矛盾，通過互動問答，解開了心中對「城管」這一職業積壓多年的困惑。他們還穿上「昌平街區志願者」橙馬甲，共同參與了昌平路志願服務日活動。在帶著問題參與各項實踐，並通過交流了解了各職能部門的職責、執法邊界後，同學們針對綜合網格拋出的議題，模擬討論了一系列「接地氣」的民生問題——老舊商住樓發生電梯困人事件，如何預防？同學們圍繞老舊電梯如何平衡日常維護突發應急，合理使用維修基金推進設備更新，「三駕馬車」形成治理合力等方面各抒己見。某菜店和行人發生衝突，是為了什麼？同學們聚焦菜店的實際需求，與周邊居民對環境改善的渴望，對如何構建「疏堵結合」的長效機制，如何激勵商戶自律等問題表達了看法。小林同學的自行車去哪兒了？同學們關注到商圈非機動車停放亂象，討論了小林自行車丟失的原因。首先，商場北側機動車數量遠高於北側，這是南北兩側機動車停放不均的問題。因此，建議在北側建立禁停區，或者派遣人員直接站在北側停車區，或者單獨找出一塊靠近商場的地方，用於非機動車或機動車的停放處。家長表示，這樣的活動很有意義，「有些部門的職能自己也了解得不多，參與這樣的活動讓孩子對身邊事有了更多的思考。通過帶著具體問題去實踐，感覺社區的事，變成了自己的事，和社區的距離一下子拉近了」。當「少年創變者」開會提建議時，職能部門的導師們都認真記錄了他們的建議，並適時地給出了點評和回應。這場青春與治理的對話讓00後和10後們理解了「社區不是別人的事」，也讓職能部門看到，年輕人的眼睛裡藏著社區治理的未來答案。每個參與者都是社區治理的「細胞單元」，每份青春創意都可能成為破解治理難題的「金鑰匙」。
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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