美方以「為伊朗石油運輸提供便利」為由制裁中國企業 中方回應
2025-10-21 17:24 9,845次浏览8月8日，北京市石景山區政協舉行「委員開講·三庫賦能」啟動暨中小微企業高質量發展專題班開班式活動。作為石景山區政協「委員開講了！」系列活動的「升級版」，「委員開講·三庫賦能」是石景山區政協廣泛凝聚共識、服務區域發展的全新實踐探索。 何為「三庫」？基於「委員開講」的履職創新 「委員開講·三庫賦能」中的「三庫」指委員專家師資庫、專題庫、實境課堂庫，即深耕不同行業領域的政協委員作為講師，根據經濟社會發展「堵點」及民生關切等設計專題，並將「課堂」延伸到企業、園區、街道、社區等產業發展主戰場、城市更新樣板區和民生服務最前沿。 這是石景山區政協在「委員開講啦！」活動實踐基礎上推出的創新舉措。「委員開講啦！」活動自2022年啟動以來，已舉辦60餘場特色活動，50餘名政協委員走進機關、企業、社區、公園等開展宣講，2000餘名各界群眾參與，宣講內容涵蓋經濟科技、醫藥衛生、歷史文化等領域。 北京市石景山區政協「委員開講·三庫賦能」啟動暨中小微企業高質量發展專題班開班式活動現場。 程小路 攝 「委員開講啦！」是政協委員學習交流、知情明政的重要渠道，也是服務區域發展、聯繫群眾凝聚共識的橋梁。活動開展3年來，不少「開講」轉化為建言。如石景山區政協委員、北京廣播電視臺主持人馬驤圍繞「解決石景山區金頂街街道趙山小區居民『回家似登山』出行難的問題」主題開講，由此形成相關提案，促成多方協商，推動小區電梯加裝，惠及200餘名居民，相關經驗被納入北京市基層治理案例。 在「開講」基礎上，石景山區政協系統性構建「三庫」體系，實現從碎片化活動到規範化平臺的提升。委員專家將更加精準對接需求，專題更加緊扣工作重點、發展難點和民生熱點，課堂也將更「沉浸式」、更「接地氣」。 石景山區政協相關負責人舉例介紹道：「比如，法律界委員講解法律法規，要用『大爺大媽聽得懂的話』來講，避免專業術語堆砌；課程內容設置上，既開設石景山區『十五五』規劃解讀等宏觀政策課，也有『社區養老服務優化』等民生微課堂等。」 「委員開講·三庫賦能」第一課上半場，石景山區政協委員潘好龍向中小微企業代表分享「商業街主題定位的底層邏輯」。程小路 攝 第一課聚焦商業發展瓶頸 邊逛街邊「開講」 「體育館把比賽、演唱會的門票賣出去後，如何把消費留下來？」活動當天，石景山區政協經濟界別委員潘好龍開啟「委員開講·三庫賦能」第一課，向中小微企業代表分享「商業街主題定位的底層邏輯」。 潘好龍是商業地產行業的資深從業者。在分享自己參與打造社區商業業態經驗的「理論課」後，他與「學員」們轉場「華熙LIVE·五棵松」商業街，開啟下半場「實境課堂」。 當天正值周五，北京立秋後的第一場雨連綿一整天，沒有擋住消費者逛街的腳步。商業街如何保持旺盛人氣？潘好龍邊走邊講解：「很多年輕人看完球賽、演唱會，不會立刻回家睡覺，而是到附近的餐飲商鋪繼續消費……當商業街的定位和商圈環境形成生態閉環，商家就能賺到錢。」 「學員」中，某專精特新企業職員吳樹華告訴記者，其公司從事儀器儀表生產，雖與商業地產屬不同領域，但這堂課令她獲益匪淺，因為「不管什麼行業，商業底層邏輯都是一樣的」。 潘好龍為此次「開講」的「備課」內容也轉化成了相關建言。他告訴記者：「前不久參加石景山區政協年中專題協商議政會，我的建言就是關於文旅商體展融合發展的內容。」 「委員開講·三庫賦能」第一課下半場在五棵松的商業街「現場開講」。程小路 攝 「三庫」資源精準發力 服務區域發展大局 「『師資庫』把委員的專業特長變成企業的共享資源，『課程庫』把宏觀政策拆分成可感可及的實操指引，『實境課堂庫』把標杆案例搬到企業身邊。」活動現場，石景山區魯谷街道商會會長曹世民形容道，「三庫」機制就像把政府、街道、商會、企業、金融機構拉進同一個「朋友圈」，「這種『抱團發展』的氛圍，比任何補貼都來得珍貴。」 據介紹，「三庫」資源內容將根據石景山區域發展重點方向和基層群眾、企業反饋及時動態調整，做好資源領域細分，與街道、商會等充分溝通，覆蓋更多群體需求。 石景山區政協主席金秀斌表示，「委員開講·三庫賦能」是石景山區政協深入貫徹北京市政協工作部署，創新制度機制、提升履職質效的重要探索。區政協將持續推動「委員開講」與協商議政、民主監督等履職深度融合，把企業訴求、群眾呼聲轉化為高質量的提案和社情民意，在服務區域發展大局中尋求最大公約數、繪就最大同心圓。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
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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