（成都世運會）中國臺北隊獲荷球混合團體賽季軍
2025-12-03 23:56 3,398次浏览泉州8月1日電 題：探訪泉州法院：半城煙火半城「花」 記者 張素 一句「半城煙火半城仙」，是泉州這座歷史文化名城的標註。 7月31日，記者隨最高人民法院新聞局赴泉州開展集中採訪活動。聽當地法院代表說起司法服務高質量發展的生動實踐，可謂「半城煙火半城『花』」。 7月23日晚，福建泉州，遊客簪花圍遊覽西街。記者 王東明 攝 花，在頭上。 近年來，蟳埔簪花圍在全國走紅，各地遊客慕名前來，帶火了當地文旅產業。2024年，泉州市全年遊客接待量1億多人次、首次突破億人次大關，遊客旅遊總花費1211.40億元(人民幣，下同)、增長20.8%。 蟳埔女「晴天姐姐」多年來一直致力於傳播民俗文化。她說，高峰時期一天要為100多名客人簪花，「而在三四年前，我們去外地推廣簪花時無人問津。」 數據亮眼，背後有泉州法院以創新守護傳承，為文旅經濟繁榮添磚加瓦：設立「泉州市文旅產業及世遺保護司法示範基地」，與文旅局、市場監管局等部門共同籤訂《建立泉州文化遺產保護多元協作機制合作協議》，建設「法沁文馨」文化遺產智慧財產權保護工作站…… 泉州市中級人民法院智慧財產權庭庭長張東亞介紹說，依託上述機制，成功引導商標權利人向市文旅集團無償捐贈「簪花圍」商標。「我們從全市層面合力保護商標，有利於匯聚更多力量，將『簪花圍』做大做強。」 花，也在瓷上。 德化白瓷胎釉純白，瓷質緻密，溫潤如玉。據不完全統計，在泉州市德化縣現有陶瓷企業4000多家，從業人員10多萬人，是全國最大的陶瓷工藝品生產和出口基地。 不過，涉陶瓷智慧財產權糾紛長期存在「舉證難」「周期長」「成本高」「賠償低」等問題。 一起案例顯示，陶瓷藝術大師徐某創作的「福海升蓮」一經推出就大受歡迎，沒過多久就被其他省份的公司仿製、銷售。原告代理律師黃玉樹告訴記者，由於涉及跨域，類似案件從立案到結案至少需要一年時間。 得益於泉州、景德鎮、潮州三地中院在2024年構建了智慧財產權跨域司法保護協作框架，法院快速啟動前端聯調防治、跨域訴訟聯動等工作機制，協助原告公司在3天之內聯繫到被告方。「最短時間讓侵權人停止侵權，我們都沒想到這麼快。」黃玉樹說。 今年4月，跨省陶瓷類智慧財產權司法保護協作機制正式建立。此舉在總結三地跨域協作實踐經驗的基礎上，擴容河北唐山、江蘇無錫等全國八大陶瓷產區的市、縣兩級法院和知識產權局，打造「前端聯調防治、跨域訴訟聯動、辦案互助協作、專家資源庫共享、跨域聯動執行」的司法行政保護工作格局。 花，還在樓上。 近年來，泉州常住人口持續增長。去年9月，針對住建領域糾紛多、疑難複雜、民生關切等特點，泉州市住建領域協同解紛中心(下稱「解紛中心」)應運而生。該中心整合人大、政協、行政、司法、行業協會等力量，集中調解物業、建設工程、房地產租賃、房屋買賣等住建領域糾紛。 7月31日下午5時許，記者走進位於泉州市建築產業園的解紛中心，物業房地產糾紛調解室人聲鼎沸。已退休的陳法官說，有了這個機制，一些糾紛可以在更前端得以化解，「既方便當事人選擇多種渠道解決問題，也能減輕法院的辦案壓力」。 據統計，解紛中心成立以來，截至今年7月，調解糾紛2483件，成功化解701件，標的額2740萬元。物業糾紛先行調解率同比上升17%，建工案件平均審理周期縮短20餘天，有效減輕當事人訴累，節約司法資源。 半城煙火，千年風華。泉州市以刺桐為市花，由於尚未進入花期，此次集中採訪活動期間「初見枝頭萬綠濃」。聽當地人說，待其盛開時紅紅火火，好似「閩海雲霞」。 面向未來，泉州法院將繼續聚焦企業司法需求，在審執提質增效、強化產權保護、優化涉企服務等方面下功夫。 「我們將以更優司法作風，更實司法舉措服務發展大局，為泉州高質量發展作出新的更大貢獻。」泉州市中級人民法院黨組成員、副院長李瑞陽說。(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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