攻克非洲象繁育難題 三頭象寶寶在上海野生動物園誕生

2026-03-30 02:04 3,231次浏览

  廣州8月13日電 (孫秋霞 羅詩嵐)根據氣象部門預測,今年第11號颱風「楊柳」將於8月13日夜間至14日凌晨在福建南部到廣東東部一帶沿海再次登陸。記者13日從廣東省自然資源廳獲悉,颱風「楊柳」帶來的強降雨與上一輪強降雨落區重疊度高、間歇時間短,該廳研判,廣州從化、韶關曲江等8個市的16個縣(市、區)的局部地區發生地質災害風險高。 市民在廣州市海珠區冒雨出行。(資料圖)  陳楚紅 攝   8月13日8時,自然資源部聯合中國氣象局對廣東省北部梅州興寧,河源龍川,肇慶懷集,清遠陽山、連山、連南、連州等地區發布了橙色預警,對廣州、韶關、汕頭、惠州、梅州、河源、肇慶、清遠、潮州、揭陽等地市的部分地區發布了黃色預警。   結合廣東省地質環境條件、前期降雨和以往地質災害發生規律綜合分析,廣東自然資源廳研判,廣州從化,韶關曲江、始興、翁源、新豐,汕頭南澳,惠州龍門,梅州梅江、梅縣、大埔、興寧,河源龍川、和平,清遠佛岡、英德,潮州饒平等8個市的16個縣(市、區)的局部地區發生地質災害風險高。   8月12日14時至8月13日14時,廣東省自然資源廳共發布3期預警信息,其中三級1期,四級2期。目前最高預警等級為三級,汕頭市澄海區,梅州市梅江區、梅縣區、豐順縣,汕尾市海豐縣、陸河縣,潮州市湘橋區、潮安區、饒平縣,揭陽市惠來縣、普寧市均為三級預警。   截至8月13日14時,過去24小時,廣東省自然資源廳通過一鍵通預警信息提醒,共給信宜市、陽西縣、陽春市、從化區、廣寧縣、高要區、高州市、揭西縣、遂溪縣、樂昌市等14個縣(鎮)的重點防禦區一級防禦區鎮村幹部發送地質災害防禦提醒信息16015條,二級防禦區鎮村幹部發送地質災害防禦提醒信息9827條,提醒基層做好防禦工作。全省共出動地質災害巡查2543人次,巡查地質災害隱患點(風險點)1090處。   廣東省自然資源廳提醒,要密切關注颱風中心粵東(潮州、汕頭)和粵北(梅州、河源、韶關等)降雨影響,同時也需關注珠三角(廣州、惠州、肇慶等)等幾輪降雨疊加影響區,提前做好防禦準備。要緊盯重點集鎮、旅遊景區、學校、醫院、養老院、農家樂等人口密集區和臨坡、臨崖、臨溝、臨水、臨路等重要地段,提前做好相關防禦工作;同時對受威脅區內留守老人及兒童、外來務工人員等重點人群加強排查,提前撤離至安全地點。(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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