多景區推出「限時拍照」 滿足遊客體驗與保障秩序如何平衡？
2026-01-21 03:56 7,561次浏览阿里8月12日電 (劉曉東 劉曉瑋)近日，阿里軍分區某邊防團迎來了來自全國各地的探親軍屬。他們在平均海拔4500米的駐地，與戍邊親人短暫團聚後，組織軍屬們前往「進藏英雄先遣連」舊址參觀學習，在高寒缺氧的環境中，共同追尋革命先輩的奮鬥足跡，感受「先遣精神」的傳承力量。 初秋的阿里地區，雪山巍峨，這裡被稱為「世界屋脊之屋脊」。軍屬們心懷崇敬之情，跟隨官兵的腳步，走進「進藏英雄先遣連」舊址。 圖為阿里軍分區某邊防團官兵與軍屬參觀「進藏英雄先遣連」事跡。劉曉東 攝 在舊址內，一段珍貴的歷史視頻資料緩緩播放，將大家的思緒拉回了那段崢嶸歲月。講解員深情地講述著：「進藏英雄先遣連」由7個民族的136名官兵組成，他們僅憑一張簡陋的地圖和一個指北針，毅然從新疆于田出發，向著藏北高原挺進。一路上，他們要翻越巍峨險峻的崑崙山，那裡終年積雪，氣候惡劣。 「官兵們常常忍飢挨餓，甚至只能靠吃冰雪來緩解乾渴。」講解員說，就是在這樣極端困苦的條件下，「進藏英雄先遣連」官兵們憑藉著堅定的信念和頑強的意志，最終以犧牲63名官兵的沉重代價，將第一面五星紅旗成功插上了藏北高原，為國家的統一和邊疆的穩定立下了不朽功勳。 圖為阿里軍分區某邊防團官兵帶娃參觀。劉曉東 攝 「以前總聽丈夫說這裡很苦。今天，我站在這裡才真正明白這苦背後的分量。」阿里軍分區某邊防團軍嫂劉琳感言，邊防官兵們守護的不僅是領土，更是先輩們用熱血換來的安寧。 在參觀過程中，講解員向軍屬們詳細介紹了阿里邊關的戍邊歷史：從老一輩革命家挺進藏北、建設邊疆，到新時代軍人傳承「缺氧不缺精神、艱苦不怕吃苦、海拔高境界更高」的精神，一代又一代阿里邊防軍人，用青春和奉獻詮釋著他們的忠誠。 圖為阿里軍分區某邊防團軍屬全神貫注地聽講解員講述「先遣精神」。劉曉東 攝 阿里軍分區某邊防團軍娃施莞凝說：「我要將先遣連精神轉化為學習生活的動力，向先輩們學習，先成人、後成才，成長為一個對祖國有用的人。」 據悉，此次參觀活動，不僅讓軍屬們更直觀地了解了邊防軍人的使命與擔當，更在血脈中播撒下理解與傳承的種子。在阿里高原這片神聖的土地上，軍人與軍屬用各自的方式守護著家國，而「先遣精神」如同高原上的格桑花，在代代相傳中綻放出最動人的光彩。(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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