公募中報密集披露 隱形重倉股揭曉
2026-03-30 06:13 1,164次浏览昆明8月13日電 (王勝嬪)13日，記者從雲南省生態環境廳召開的新聞發布會上獲悉，雲南省生態環境信訪投訴處理效率和質量持續提升，連續五年保持投訴舉報件100%辦結率，2025年督辦案件群眾滿意度達98.5%。 會上透露，近年來，全省生態環境投訴舉報總量呈現持續下降趨勢。2022年至2024年，全省生態環境投訴舉報總量從5926件降至3835件，三年間下降35.3%，到2025年上半年，同比再降19.44%，預計全年將延續下降態勢。 同時，投訴舉報辦理效率也在逐步提升，2025年上半年全省投訴平均辦理時長僅為16.9天，其中32.5%的案件在3天內辦結，多為噪聲擾民等"即查即改"問題。31天以上辦結的僅佔21.6%，為跨區域、多部門協同的複雜問題，且均實現專人跟蹤督辦。各地辦理效率顯著提升，麗江市、保山市和文山州平均辦理時長分別為5天、7.1天和10.1天，成為全省高效響應的實踐樣本。 據悉，雲南省生態環境廳生態環境應急調查投訴中心高度重視群眾訴求，聚集典型性、複雜性、代表性問題強化督辦。2024年，全省從3835件生態環境投訴中精準篩選114件重點督辦，2025年上半年又從1533件中選取67件集中攻堅，全部實現「零重複投訴、零群眾不滿」。此外，依託全國生態環境信訪投訴舉報管理平臺，將抽查審核比例提升至30%以上。2024年以來，全省共抽查投訴舉報件4421件，一次性通過率保持在98%以上。 為暢通群眾訴求渠道，雲南省構建「365天×24小時」應急值守體系，在汛期、節假日等重點時段增配值班力量，確保群眾"找得到人、說得上話"。並建立"初判、覆核、審定"三級篩查機制，對涉及飲用水源地、危化品等敏感問題直接納入督辦清單，確保48小時內調度處置。在2025年某鎳業公司尾礦庫滲濾液直排案件中，通過"業務條線+執法一線"聯動，3日內完成責令整改，展現了高效響應能力 下一步，雲南省生態環境廳將規範投訴辦理流程，制定推行"清單式"標準；開展常態化監督，以「硬監督」倒逼「真落實」；建立"雙回訪"機制，對重大、較大和一般問題案件分別按50%、30%和10%的比例進行覆核回訪，並每半年開展滿意度調查，廣泛收集群眾對投訴渠道、辦理效率的意見建議。(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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