教育部發布今年第3號留學預警
2026-01-24 20:00 7,439次浏览福建寧德蕉城區金榕社區著力破解「小馬拉大車」問題 9名幹部服務2萬多人，怎樣減負賦能(幹部狀態新觀察·走進一線探作風) 臨近中午，福建省寧德市蕉城區金涵畲族鄉金榕社區的公益暑託班下課了。「阿姨好！」孩子們紛紛走出教室，遇上金榕社區黨支部書記蘭淑琴，熱情地打著招呼。 「今年社區對接蕉城區總工會，辦起了公益暑託班。」蘭淑琴感慨，現在事務性工作少了，為群眾服務的時間多了，社區還來了得力的幫手。暑託班、口琴培訓班、社區工坊、假期法治課……蘭淑琴介紹，在近鄰黨建指導員吳秀雲的協助下，社區辦起不少惠民活動。 「這要放在前幾年，實在沒有精力去辦。」蘭淑琴介紹，金榕社區2021年成立，轄區內7個商品房小區有居民2萬多人；寧德市學生人數最多的九年一貫制學校也在該社區，學生人數超6500人，社區兩委幹部卻只有9人。「過去，單是針對學校門口交通擁堵和流動攤販問題的投訴，數量就佔整個鄉12345熱線投訴件的1/3。」蘭淑琴說。 看得見的問題要解決，看不見的煩惱也不少。前幾年，不同部門、機構在社區掛牌設工作室、示範點等。掛了牌，就要檢查工作。金榕社區辦公室門口的牆上，還留著些釘頭，「原來我們這裡的牌子都能靈活拆卸，哪個部門來檢查了就掛上相應的牌子。」蘭淑琴說，掛牌設點幾乎都要求專門的辦公場地和材料。 「小馬拉不動大車」，社區的工作幹不完。「都說車子大，先得弄明白裡頭裝了啥。」蕉城區委組織部幹部鍾華傑在調研中發現，「民生需求不能減，但不必要的事務性工作必須砍掉；各部門機構對社區的服務不能停，但檢查要削減。」 要常態長效減負，還要從制度上加以規範。寧德市委組織部副部長雷阿平介紹，寧德市委建立了黨建引領基層治理協調機制，今年7月，協調機制出臺寧德市村(社區)工作事項準入制度實施辦法，進一步規範村(社區)工作機制、掛牌和證明事項。「準入清單裡沒有的事項，上級部門不得隨意攤派給社區，必須通過市級協調機制審批。」雷阿平說。 僅靠減負還不夠，還必須為「小馬」加把力。去年以來，寧德市選派33名有經驗、有能力的處、科級幹部擔任城市黨建指導員和駐社區第一書記，充分發揮指導、幫帶、協調作用。吳秀雲到社區的第一個任務就是啃下校園周邊治理這塊「硬骨頭」。 「混亂的時候，擺攤的小貨車、三輪車在路邊排成一排，還有違停的小汽車，好好的雙向車道直接變單向車道。」金榕社區內的蕉城區第二實驗學校，上下學期間的校門口堵車和流動攤販扎堆問題，蘭淑琴早就求助過相關部門，但不同部門分開行動各管一塊。上下學時間，交警前來指揮交通，但其他時間，還有違停車輛造成擁堵；早上或傍晚，城管部門會來管理流動攤販，但也不是每天都來。學校門口的治理難題一直不能徹底解決。 吳秀雲協調社區、學校、城管、交警、公交公司等召開多場聯席會議，商議解決方案。解決擁堵問題，首先要在路中間加裝護欄，引導車輛有序行駛，防止違停和逆行。「這就需要交警部門評估是否影響交通安全，並給車輛留出足夠調頭空間，還要公交公司確認是否阻礙公交車通行。這事僅靠社區的力量確實難以辦成。」吳秀雲介紹。 經過多方協調，區、鄉兩級城管部門及公安、學校、社區志願服務隊等聯合成立志願護學隊，在校園周邊常態化開展「護學」行動。「道路交通秩序改善許多，少了不守交規的汽車和電動自行車。」居民王女士說。 「群眾不參與，社區力量永遠是『小馬』。」鍾華傑認為，治理好社區，關鍵要讓群眾共建共享。 吳秀雲說：「我們在走訪中發現，社區內不少家庭主婦希望在照顧家庭的同時找點活計，增加收入。」吳秀雲牽頭成立環金溪片區聯合黨委，聯結金榕、金溪兩個社區。借鑑金溪社區經驗，金榕社區引入當地的手工企業業務，承接數據線、玩具、上色彩繪等手工產品的訂單，「有了這些訂單，一些老人、『寶媽』的月收入增加2000多元。」「先服務群眾，才能發動群眾。」蘭淑琴說。如今社區志願者團隊已有400多人，其中有不少是「寶媽」。 「基層減負不是減責任，而是減去不必要的負擔；基層賦能不僅是增強力量，更要想辦法讓群眾積極參與。」雷阿平說，目前寧德市已清理村(社區)牌匾1.7萬多塊，清理工作事務50多項，取消證明事項100多項。下一步，寧德市將繼續解決社區工作力量不足、服務資源與群眾需求還有差距等問題。 本報記者 施 鈺 《人民日報》(2025年08月12日 第 10 版)
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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