英國提前釋放2.6萬名囚犯
2026-02-26 23:07 4,547次浏览線上辦事雖普及，但許多老年人仍青睞線下「面對面」的踏實感。如何讓「數位化」暖人心、更舒心？近日，普陀區醫保局、真如鎮街道聯合舉辦政府開放月活動之「小藍有約·真如您意」主題活動，誠邀各街道（鎮）社區事務受理服務中心工作人員、居民區幹部與市民代表，「零距離」體驗「普小藍」醫保服務碼2.0的智慧服務，感受AI賦能下的便捷醫保新體驗。上海政府開放月在普陀區醫保中心數字體驗區，工作人員正向市民們展示「普小藍」醫保服務碼2.0的新功能。與以往在層層菜單中耗時搜尋辦理事項不同，新版「普小藍」智慧客服如同一位「懂醫保的朋友」，隨時隨地為市民提供解答。「我要查詢醫保帳單！」市民只需動動嘴發語音或簡單輸入文字，清晰說出需求，它便能精準理解語義並瞬間響應。其「問題聯想」與「智能跳轉」功能更是實現了從諮詢到辦理的「零切換」，大大減輕了用戶思考與輸入的負擔。對於視力不佳、操作不便的老年群體來說，複雜業務在「說話間」即可輕鬆完成。這一便捷性獲得了現場老年用戶的由衷認可。市民範利群高興地說：「以前辦醫保，得跑社區事務受理服務中心和區醫保中心。現在有了『普小藍』，手機上說說話就能辦，不用打字，對像我這種眼神不好的老人來說太省力了。」活動現場，範利群在工作人員指引下，用手機對著二維碼輕輕一掃，屏幕上憨態可掬的3D「普小藍」即刻清晰呈現。她輕鬆點開「服務地圖」選項，驚喜地發現周邊醫保網點的詳細信息一目了然。市民在工作人員指引下使用新功能這正是數字賦能線下服務的新突破，服務地圖將全區230家長護險機構、評估機構、定點零售藥店和定點醫療機構的信息全域整合、動態展示，服務網點分布、服務項目等信息盡在掌握。更貼心的是，內嵌的高德地圖系統讓用戶選定網點後，即可智能規劃最佳路線，真正讓「15分鐘醫保服務圈」觸手可及。這項功能不僅方便了老年人，也惠及了不同年齡層的市民。市民蘇欣悅說：「現在地圖上的定點機構信息準確，藥店在哪兒清清楚楚，能直接導航過去，省時省力。」普陀區社區醫保服務點專管員浦夢瑩同樣感受到了顯著變化：「現在『普小藍』在手機上就能解答政策，省了人力物力，網格化管理也更高效了。」為了讓政策解讀和服務理念更深入人心，本次活動形式也更加生動多元。真如鎮街道社區事務受理服務中心用樸實真摯的語言講述基層服務的點滴與溫情；區醫保中心則通過輕鬆小品寓教於樂，解讀政策知識，讓信息傳遞更通俗易懂、更具吸引力。
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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