福建寧德蕉城區金榕社區著力破解「小馬拉大車」問題 9名幹部服務2萬多人,怎樣減負賦能(幹部狀態新觀察·走進一線探作風) 臨近中午,福建省寧德市蕉城區金涵畲族鄉金榕社區的公益暑託班下課了。「阿姨好!」孩子們紛紛走出教室,遇上金榕社區黨支部書記蘭淑琴,熱情地打著招呼。 「今年社區對接蕉城區總工會,辦起了公益暑託班。」蘭淑琴感慨,現在事務性工作少了,為群眾服務的時間多了,社區還來了得力的幫手。暑託班、口琴培訓班、社區工坊、假期法治課……蘭淑琴介紹,在近鄰黨建指導員吳秀雲的協助下,社區辦起不少惠民活動。 「這要放在前幾年,實在沒有精力去辦。」蘭淑琴介紹,金榕社區2021年成立,轄區內7個商品房小區有居民2萬多人;寧德市學生人數最多的九年一貫制學校也在該社區,學生人數超6500人,社區兩委幹部卻只有9人。「過去,單是針對學校門口交通擁堵和流動攤販問題的投訴,數量就佔整個鄉12345熱線投訴件的1/3。」蘭淑琴說。 看得見的問題要解決,看不見的煩惱也不少。前幾年,不同部門、機構在社區掛牌設工作室、示範點等。掛了牌,就要檢查工作。金榕社區辦公室門口的牆上,還留著些釘頭,「原來我們這裡的牌子都能靈活拆卸,哪個部門來檢查了就掛上相應的牌子。」蘭淑琴說,掛牌設點幾乎都要求專門的辦公場地和材料。 「小馬拉不動大車」,社區的工作幹不完。「都說車子大,先得弄明白裡頭裝了啥。」蕉城區委組織部幹部鍾華傑在調研中發現,「民生需求不能減,但不必要的事務性工作必須砍掉;各部門機構對社區的服務不能停,但檢查要削減。」 要常態長效減負,還要從制度上加以規範。寧德市委組織部副部長雷阿平介紹,寧德市委建立了黨建引領基層治理協調機制,今年7月,協調機制出臺寧德市村(社區)工作事項準入制度實施辦法,進一步規範村(社區)工作機制、掛牌和證明事項。「準入清單裡沒有的事項,上級部門不得隨意攤派給社區,必須通過市級協調機制審批。」雷阿平說。 僅靠減負還不夠,還必須為「小馬」加把力。去年以來,寧德市選派33名有經驗、有能力的處、科級幹部擔任城市黨建指導員和駐社區第一書記,充分發揮指導、幫帶、協調作用。吳秀雲到社區的第一個任務就是啃下校園周邊治理這塊「硬骨頭」。 「混亂的時候,擺攤的小貨車、三輪車在路邊排成一排,還有違停的小汽車,好好的雙向車道直接變單向車道。」金榕社區內的蕉城區第二實驗學校,上下學期間的校門口堵車和流動攤販扎堆問題,蘭淑琴早就求助過相關部門,但不同部門分開行動各管一塊。上下學時間,交警前來指揮交通,但其他時間,還有違停車輛造成擁堵;早上或傍晚,城管部門會來管理流動攤販,但也不是每天都來。學校門口的治理難題一直不能徹底解決。 吳秀雲協調社區、學校、城管、交警、公交公司等召開多場聯席會議,商議解決方案。解決擁堵問題,首先要在路中間加裝護欄,引導車輛有序行駛,防止違停和逆行。「這就需要交警部門評估是否影響交通安全,並給車輛留出足夠調頭空間,還要公交公司確認是否阻礙公交車通行。這事僅靠社區的力量確實難以辦成。」吳秀雲介紹。 經過多方協調,區、鄉兩級城管部門及公安、學校、社區志願服務隊等聯合成立志願護學隊,在校園周邊常態化開展「護學」行動。「道路交通秩序改善許多,少了不守交規的汽車和電動自行車。」居民王女士說。 「群眾不參與,社區力量永遠是『小馬』。」鍾華傑認為,治理好社區,關鍵要讓群眾共建共享。 吳秀雲說:「我們在走訪中發現,社區內不少家庭主婦希望在照顧家庭的同時找點活計,增加收入。」吳秀雲牽頭成立環金溪片區聯合黨委,聯結金榕、金溪兩個社區。借鑑金溪社區經驗,金榕社區引入當地的手工企業業務,承接數據線、玩具、上色彩繪等手工產品的訂單,「有了這些訂單,一些老人、『寶媽』的月收入增加2000多元。」「先服務群眾,才能發動群眾。」蘭淑琴說。如今社區志願者團隊已有400多人,其中有不少是「寶媽」。 「基層減負不是減責任,而是減去不必要的負擔;基層賦能不僅是增強力量,更要想辦法讓群眾積極參與。」雷阿平說,目前寧德市已清理村(社區)牌匾1.7萬多塊,清理工作事務50多項,取消證明事項100多項。下一步,寧德市將繼續解決社區工作力量不足、服務資源與群眾需求還有差距等問題。 本報記者 施 鈺 《人民日報》(2025年08月12日 第 10 版)
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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