烈性犬咬人致死 犬主應承擔什麼責任
2025-10-28 12:01 2,324次浏览海口8月12日電(張茜翼 潘越韓)海南近日出臺《海南省涉企行政檢查條例(試行)》(下稱《條例》)。這是全國首個以地方法規形式嚴格規範涉企行政檢查，將行政措施和地方實踐上升為法規制度。該《條例》將於9月1日起施行。 12日，「海南自貿港政策解讀」系列主題新聞發布會——《海南省涉企行政檢查條例(試行)》專場在海口舉行。 海南省營商環境建設廳副廳長、新聞發言人王雪皓在會上介紹，規範行政檢查是優化法治化營商環境的核心內容，要求以法治為根本遵循，依法約束行政權力，保障企業合法權益，提升監管精準性，降低制度性交易成本，提升行政效能。 《條例》通過實施分級分類監管、統籌實施「綜合查一次」、全面推行「亮碼檢查」、深入推進包容審慎監管、推進實施非現場監管、加強數據歸集共享等舉措，優化涉企行政檢查方式方法，最大限度減少入企檢查的頻次，提升海南自貿港治理能力現代化水平，促進法治化營商環境建設。 在分級分類檢查方面，《條例》明確對直接涉及公共安全和人民群眾生命健康等特殊行業、重點領域，依法依規實行全覆蓋的重點監管。對信用狀況良好的企業，在日常監管中降低抽查比例，減少檢查頻次，更多適用非現場檢查方式；對有嚴重違法失信行為、重大事故隱患等企業，依法適當增加檢查頻次，加大檢查力度。 《條例》明確深化「綜合查一次」，要求行政檢查主體對同一企業實施多項檢查時，應當儘可能合併或者加強聯合檢查，實現進一次門，查多項事，減量控頻；同時全面推行「亮碼檢查」，規定行政檢查主體應當按照規定在海南省「網際網路+監管」系統生成檢查碼，並在行政檢查時主動向企業出示。 在包容審慎監管方面，《條例》規定，通過書面核查、信息共享、智慧監管等非現場檢查方式能夠達到監管目的的，不得實施現場檢查。對新技術、新產業、新業態、新模式等實行包容審慎監管，不得簡單化予以禁止或者不予監管。此外，省級業務主管部門應當公布本領域同一行政檢查主體對同一企業實施行政檢查的年度頻次上限；能夠通過數據共享獲取的數據和信息，不得要求企業多頭、重複提供。 為強化企業權益保護，《條例》以清單形式列舉十三類禁止行為，並針對企業的知情權、投訴舉報權、申請專業人員協助權等提出具體保護措施，最大限度減少對企業正常生產經營的幹擾。 王雪皓表示，海南將通過實施制度化、規範化、高效化的涉企行政檢查，推動營商環境整體優化提升，護航海南企業健康發展。(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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