盧卡申科：白俄羅斯正全方位學習中國
2026-01-31 14:35 6,375次浏览8月9日電 據應急管理部微信公眾號消息，8月7日以來，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害，國家防總辦公室、應急管理部全力指導幫助甘肅開展人員搜救、搶險救援、通訊交通恢復等工作，會同有關部門和地方針對性地做好防汛救災各項工作。 國家防總、國家防減救災委針對甘肅災害分別啟動防汛、救災四級應急響應，應急管理部啟動地質災害三級應急響應。應急管理部工作組已於8日晚抵達災害現場開展工作。 應急管理部緊急調派專業力量，千方百計搜救失聯人員。截至目前，已調派投入國家綜合性消防救援隊伍840人、136車、16艘舟艇、7犬，搜尋到8名遇難人員，轉移疏散被困群眾443人；協調中國建築、中國中鐵、中國鐵建、中國能建等中央企業工程搶險力量257人、56臺套裝備和8名搶險救援專家，中國安能救援力量230人、70臺套裝備，有序參與人員搜救、疏散轉移等任務。國家安全生產應急救援中心調動4支國家安全生產應急救援隊共97人，攜帶衛星指揮車、邊坡雷達、生命探測儀、排澇車、無人機等750餘臺套裝備赴現場開展搶險救援。 針對榆中縣部分村莊通信中斷的情況，工業和信息化部按照國家防總部署，調派通信運營商力量加快公網通信搶修，目前，榆中縣舊莊溝村、馬蓮灘村、上莊村、白家堡村公網通信基本恢復。同時，財政部、應急管理部向甘肅緊急預撥中央自然災害救災資金6000萬元，支持做好應急搶險救援和受災群眾救助工作。國家防減救災委辦公室、應急管理部會同國家糧食和物資儲備局向災區調撥摺疊床、棉衣被、應急照明燈等中央救災物資1萬件，支持做好受災群眾緊急轉移安置和基本生活保障；協調中國紅十字會總會派出紅十字救援隊30人，賑濟救災物資1500餘件，協助開展群眾轉移安置工作。 近期極端天氣多發，國家防總辦公室、應急管理部點對點滾動調度強降雨落區，督促加強值班備勤、力量前置和應急準備，強化預報預警預測，突出郊區、山區、農村和重點區域部位風險隱患排查，對險情災情第一時間響應處置，切實保障人民群眾生命財產安全。8月8日，國家防總辦公室發出通知，指導各地各有關部門進一步查缺補漏，針對性強化防汛抗洪重點措施。 目前，國家防總維持針對北京、天津、河北、內蒙古、山東、甘肅等省份的防汛四級應急響應，針對蘇皖鄂渝啟動防汛四級應急響應，派出工作組赴安徽、湖北一線指導協助防汛工作。國家防總辦公室北京、河北工作組持續在一線協助指導強降雨防範應對和退水期堤防巡查防守工作。
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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