新疆兵團第五師雙河市與新疆社會科學院共建邊疆治理研究院
2026-01-17 16:06 2,451次浏览「以前下班回家的路，最後一百米是最艱難的『闖關遊戲』：第一關尋找車位，第二關避免違停，第三關祈禱愛車平安。」提起曾經的停車窘境，居住在金山區山陽鎮金浦苑小區的居民王先生這樣調侃。而如今，小區內車輛有序停放，環境煥然一新，鄰裡間因停車起爭執的場景已成過去。這一切改變源於小區開始推行將公共收益資金納入銀行監管模式，打出了社區治理的「關鍵拳」。亂象倒逼改革早些年，金浦苑小區深陷車位配比不足的窘境。晚歸車主只能在小區裡「見縫插針」，業主群裡充斥著停車糾紛的抱怨。在滿意度調查中，停車問題常年位居「最不滿意事項」榜首，鄰裡關係因爭搶車位而緊繃。轉機出現在2024年底。在山陽鎮和金山區房管局的深入調研與推動下，金浦苑小區開始推行公共收益監管新模式，其中最重要的舉措就是將停車費收入納入銀行監管帳戶，實現資金流轉的陽光化與規範化。這場變革伴隨著小區治理體系的自我革新，經全體業主表決，管理混亂的原物業企業被依法更換。隨後，在業委會牽頭下，一支由居委會和熱心業主組成的排摸隊伍迅速集結，一場停車綜合治理戰役正式打響。「三步走」理亂象排摸隊伍拿出「白加黑」「5+2」的幹勁，對小區停車高峰與低谷需求展開地毯式摸排，詳細記錄不同時段車位使用情況，為後續方案制定攢足「第一手資料」。數據在手，民主議事跟上。小區接連召開多輪業主大會，圍繞停車管理新規反覆討論。「業主優惠怎麼定？臨停費怎麼收？第二輛車要不要加價？」每一個問題都經過充分辯論，最終修訂通過《金浦苑小區停車管理規約》，明確權責劃分、收費標準和違規處理辦法。方案定了，還得讓家家戶戶都認可。樓組長們逐層逐戶發放意見徵詢書，遇到不理解的居民就反覆解釋。「有的居民一開始不接受第二輛車加價，我們就帶著排摸數據上門，算清楚車位帳、公平帳。」居委會工作人員說，整整兩周，大家磨破嘴皮，最終方案獲得絕大多數業主支持。「兩桿秤」求公平「第一輛車720元/年，第二輛要1200元？這差價也太大了！」新停車管理規約剛出，居民褚先生就犯了嘀咕。「小區機動車保有量238輛，固定車位卻只有204個，僧多粥少就得講公平。」新進場的贊瀾物業小區經理潘紅萍解釋，階梯收費是業主大會共同商議的結果，既保障基本需求，又遏制資源浪費。為了讓政策更暖心，小區還推出親情車臨時停車優惠，並在周邊協調到14個停車位，最大程度緩解供需矛盾。樓組長多次上門解釋，居委會、物業耐心溝通，褚先生漸漸想通了：「小區資源有限，階梯收費確實考慮得周到。」繳費第一天，他就爽快交了兩輛車的費用。監管透明化停車費收上來了，怎麼管才能讓居民放心？金浦苑的答案是「陽光監管」。小區創新建立物業、業委會、銀行「三方共管帳戶」，停車費直接通過道閘系統接入銀行監管帳戶，業委會按月核對公示，資金按季度自動清分至維修資金子帳戶，從源頭杜絕截留風險。「以前物業公示的收支表糊裡糊塗，錢花在哪兒都不知道。」居民李阿姨說，現在，能看到詳細的資金流水，「哪筆是停車費，哪筆用於車位維修、設備加裝，清清楚楚，我們監督起來心裡有數。」透明帶來信任，信任催生和諧。如今的金浦苑小區，車輛有序停放，樓道堆物、消防通道堵塞等問題大幅改善。「回家停車再也不用打仗了！」「物業有事隨叫隨到，住著舒心！」居民們的聲聲點讚，是對金浦苑小區治理成效最有力的肯定。
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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