趙露思首次澄清綠茶事件
2026-01-03 19:23 3,689次浏览北京8月8日電 日內瓦消息：世界氣象組織等多家專門機構7日共同就全球極端高溫發出警告，呼籲各國加強早期預警、制定公共健康應對計劃、提升跨部門協作，更有力應對日益嚴峻的氣候風險。 據聯合國日內瓦辦事處官網消息，世界氣象組織、歐盟哥白尼氣候變化服務局的統計數據顯示，2025年全球多地高溫「破紀錄」。2025年7月是有記錄以來「第三熱」的7月。 在歐洲，土耳其面臨極端高溫，最高氣溫達50.5攝氏度；瑞典和芬蘭經歷了30攝氏度以上高溫天氣的異常持續。 在亞洲，日本在8月份記錄到41.8攝氏度的氣溫新高；巴基斯坦南部等地最高氣溫超過42攝氏度，局部氣溫超過45攝氏度；伊朗西南部和伊拉克東部的局部氣溫超過50攝氏度。 持續高溫影響下，多地發生嚴重山火。在北美，加拿大正經歷有史以來最嚴重的山火季，截至8月3日，過火面積超過660萬公頃。7月底至8月初，數百處起火點產生的大量煙霧造成加拿大多個省份及美國北部多個州空氣品質惡化，煙霧甚至在強勁噴射氣流的作用下抵達歐洲上空，導致中歐和南歐空氣品質驟降。 土耳其、希臘、賽普勒斯等國山火也造成人員傷亡，數千民眾被迫撤離。 世界氣象組織指出，「極端高溫」被稱為「沉默的殺手」，它往往不像颶風、洪水那樣，瞬間造成可見破壞，卻造成長期、潛在的威脅。多個專門機構警告稱，高溫帶來的健康威脅、電力中斷、空氣品質惡化和山火風險日益突出，全球數百萬人受到影響，特別是在城市和脆弱社區。 模型估算顯示，2000年到2019年，全球每年約有48.9萬人死於高溫相關原因，其中45%發生在亞洲，36%發生在歐洲。尤其在城市，由於「熱島效應」疊加夜間高溫，慢性病患者、老年人和低收入群體面臨更高風險。 據世界衛生組織、世界氣象組織聯合估算，若在57個國家全面推廣高溫健康預警系統，每年可能挽救近10萬人的生命。(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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