電子科技大學研發出 「電子蟑螂」軟體微型機器人
2025-11-15 00:34 4,197次浏览最近這段時間，全國多地遭遇暴雨，如果職場人上下班途中被洪水衝走並傷亡，算工傷嗎？一職工就不幸遇上此事，家屬認為其是工作途中受到傷害，應認定為工傷，人社局不予認定，雙方為此對簿公堂，官司一路打到高院，法院最終會怎麼判？ 員工：上班途中被洪水衝走死亡 紀某為河南某市某工廠員工。 2021年7月21日19時30分左右，天降暴雨。 21時左右，某鎮某村防汛工作人員在某路與某路交叉口往南過橋後200米處拉出警戒線，並設卡勸返行人和車輛。 22時左右，現場人員發現紀某從南向北駕駛電動自行車至某路口，防汛工作人員喊叫阻止其通過，並派鏟車上前救援，但水流太猛，救援未果，現場人員看到紀某被水衝走。水位下降後，紀某的遺體被發現。 不幸發生後，工廠為紀某向人社局申請工傷認定。 人社局：不能算工傷 人社局認為—— ■該路段已由專人阻止，不得通行，紀某作為成年人，應當認識到自己將要通行的路段已無法通行，其本人對自身受到的事故傷害應當承擔全部或主要責任。 ■其次，即使認為紀某是受到交通事故傷害，其在該次交通事故中也應當承擔全部或主要責任。紀某應當意識到進入洪水有巨大的危險，其在防汛工作人員喊叫阻止其通過的情形下仍繼續前進，其本人應當承擔全部或者主要責任。 紀某受到的傷害，不符合《工傷保險條例》第十四條、第十五條規定的認定工傷或視同工傷的情形，人社局作出《不予認定工傷決定書》。 家屬：提起訴訟 紀某家屬不服，認為紀某因工作途中受到的傷害應認定為工傷，派出所出具的情況說明證明是交通意外事故。紀某在上班途中發生交通事故意外身亡，其無違法行為，對交通事故的發生也無過錯，本人無責任或次要責任，不具有《工傷保險條例》第十六條規定的不應當認定工傷的情形。由於暴雨造成路面大面積積水，有關責任方沒有設置危險標誌也未派人看守，天還一片漆黑，紀某為廠裡的利益冒著生命危險去上班不幸發生意外交通事故應認定為工傷。 隨後，紀某家屬提起訴訟，要求認定為工傷。 法院：應認定為工傷 一審、二審：均認為《不予認定工傷決定書》認定事實不清，主要依據不足，撤銷不予認定工傷決定並責令人社局限期重新作出行政行為。 人社局不服，向高院提起再審申請。 再審：法院經審查認為，本案中，各方當事人對紀某系在上班途中因遭遇洪水意外死亡的事實均無異議。 ■關於紀某的死亡是否系受到交通事故傷害的問題。 公安局某派出所出具的情況說明載明，紀某系駕駛二輪電動自行車行至某市某路與某街路口時，因天降暴雨路面過水較深，發生交通事故意外死亡。 交通事故，是指車輛在道路上因過錯或者意外造成的人身傷亡或者財產損失的事件。因天降大雨導致路面過水較深致被洪水衝走亦是一種意外，故紀某在上班途中駕駛電動車被洪水衝走意外死亡，符合交通事故構成要件，人社局辯稱本案事故發生時紀某面對的是洪水而非道路，其進入洪水中受到傷害不屬於交通事故的主張不能成立。 ■關於紀某對該次交通事故是否負主要責任的問題。 人社局提交的證據不足以證明該事故的發生系由於紀某本人主要責任或全部責任造成，亦不能證明紀某具有《工傷保險條例》第十六條規定的不得認定為工傷的情形。況且在當時夜間天降暴雨的情況下，紀某對前方路況難以作出準確判斷，在此情況下無法苛責當事人準確快速作出反應，人社局認為紀某應當對危險有充分認識、受到傷害有其自身主動性，故其本人應當承擔全部或主要責任的主張不能成立。 因此，人社局作出的被訴《不予認定工傷決定書》認定事實不清，主要依據不足，原審法院判決撤銷本案被訴不予認定工傷決定並責令人社局限期重新作出行政行為認定事實清楚，適用法律正確，處理並無不當。 綜上，裁定如下：駁回人社局的再審申請。 相關法律 工傷認定有哪些情形？ 《工傷保險條例》第十四條規定，職工有下列情形之一的，應當認定為工傷： (一)在工作時間和工作場所內，因工作原因受到事故傷害的； (二)工作時間前後在工作場所內，從事與工作有關的預備性或者收尾性工作受到事故傷害的；(三)在工作時間和工作場所內，因履行工作職責受到暴力等意外傷害的； (四)患職業病的； (五)因工外出期間，由於工作原因受到傷害或者發生事故下落不明的； (六)在上下班途中，受到非本人主要責任的交通事故或者城市軌道交通、客運輪渡、火車事故傷害的。也就是說，在上下班路上受傷要被認定為工傷，需滿足3個條件：①在上下班途中；②受傷原因為交通事故；③在交通事故責任認定中，本人承擔非主要責任。 (七)法律、行政法規規定應當認定為工傷的其他情形。據央視網
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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