城市工業遺存「潮」變遊客「新寵」
2025-11-11 15:24 3,721次浏览新華社石家莊8月1日電 受習近平總書記委派，中共中央政治局委員、國務院副總理張國清代表黨中央、國務院，1日早率有關部門負責同志赴河北承德市興隆縣慰問受災群眾，指導救災和搶修恢復工作。他強調，習近平總書記非常牽掛受災地區和受災群眾，十分關心失聯人員搜救、受傷人員救治、受傷群眾安置等各項搶險救援救災工作進展，反覆叮囑要把保障人民生命財產安全放在第一位，全力加快搶修恢復進度，儘快恢復正常生產生活秩序。李強總理對人員搜救、險情排查處置、群眾轉移安置等作出部署安排。各地各有關方面要堅決貫徹落實習近平總書記重要指示批示精神，落實李強總理要求，全力支持和幫助災區做好防汛搶險救災各項工作。 張國清來到災情最嚴重的六道河鎮朱家溝村、六道溝村，以及轉移群眾臨時安置點、縣人民醫院，向受災群眾、基層幹部、救援搶修人員傳達習近平總書記重要指示批示精神，轉達習近平總書記的親切慰問和深情牽掛，詳細了解人員搜救、傷員救治、轉移安置和基礎設施搶修等情況。他強調，受災地區要針對山區地形特點，充分發揮專業隊伍和裝備作用，繼續全力搜救失聯人員。強降雨過後不少山區土壤含水飽和，後續還有降雨，要強化監測預警，嚴防滑坡、塌方、泥石流等次生災害。有關部門要科學調配救援力量，及時調撥分配救災物資，及時下撥救災資金，加快保險預賠理賠，把習近平總書記和黨中央的關懷及時送到受災群眾手中。電力、通信、交通和工程搶險等中央企業的應急力量要納入地方指揮部統一調度，全力支持受災地區搶修恢復。 張國清強調，近期部分受災地區還有強降雨過程，要加強流域性預報預警，加強跨部門跨區域聯合會商，綜合研判上下遊、左右岸、幹支流風險疊加等因素，強化京津冀協同聯動防汛減災。要針對前期一些地方避險轉移中存在的不足，周全考慮極端天氣下的避險預案，細化避險對象、範圍及應急舉措，儘量打出預警提前量，落實預警「叫應」，形成工作閉環，要特別關注老弱病殘等行動不便群體，確保及時安全轉移。
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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