五答五問 四部門負責人解讀「K字籤證」
2025-10-22 07:37 9,683次浏览廣東珠海解決群眾急難愁盼問題—— 夜訪聽民聲 上門辦實事(鍥而不捨落實中央八項規定精神·一線見聞) 本報記者 賀林平 廣東珠海，外賣騎手朱林峰進小區不再難了。 香洲區翠香街道大型小區五洲花城門口，朱林峰停下電動車，拎出外賣餐盒，快步走進大門；路過傳達室，朝保安老廖打個招呼，推出一輛自行車，騎上直奔小區深處，不一會兒便返回。 「這麼大的小區，以往電動車只能停門口，跑一趟得20多分鐘，可能還會派送超時。現在時間能節省2/3。」朱林峰說。 外賣、快遞電動車進不了小區，一度讓朱林峰和同事們犯愁。「物業怕小區亂，業主怕不安全。」翠香街道紫荊社區黨委書記、居委會主任梁志君道出緣由。 問題的解決，源自一場「夜訪」——這是今年以來珠海的一項新探索。幹部下班後，利用晚上群眾空閒時間，深入基層一線，在不影響群眾正常生活的前提下，傾聽訴求、解決難題。 深入貫徹中央八項規定精神學習教育開展以來，珠海推動「夜訪」常態化、全覆蓋，市、區、鎮街三級1000餘名幹部深入331個村(社區)，解決群眾急難愁盼問題。 6月3日晚，香洲區委常委、統戰部部長陳祥瑞帶著幾名幹部來到紫荊社區，圍繞騎手關注的「最後100米」問題，展開「夜訪」。 「小區有十幾棟高樓，配送時間長，放在外面的外賣偶爾還會丟。」朱林峰說。 「最怕的是送大件，有次送15箱礦泉水，電動車不能進小區，我只能把水一箱一箱從小區門口搬到顧客家裡。」外賣騎手馮禮賢接過話頭。 陳祥瑞邊記錄邊回應：「街道、社區要協調職能部門一起，推動問題解決。」 「電動車騎到小區門口，再換自行車送貨上門！」6月11日，由街道、社區召集，片區騎手代表、物業企業負責人和住建部門工作人員共同參與的協調會上，朱林峰的建議得到大家響應。 「自行車從哪兒來？」「我們物業提供。」五洲花城物業經理劉志勇說。 「不光自行車，手推車、平板車等，都可以安排」「登記在冊的騎手，進小區直接『人臉識別』，不用再登記信息」……接下來的幾次協調會上，大家你一言、我一語，好點子越出越多。 翠香街道近日表彰了首批11個「騎手友好示範小區」。「為騎手提供便利，引導他們參與社區建設和治理，實現多方共贏。」翠香街道辦主任李京說。 如今，「騎手友好示範小區」建設，已從翠香街道推廣到香洲區、珠海市。 「我們依託『夜訪』，推動相關職能部門高效聯動，形成全鏈條責任閉環。」珠海市委政法委常務副書記王放達說。 截至目前，珠海三級幹部共開展「夜訪」27輪次，90%以上群眾反映事項化解在村(社區)，95%以上的初訪事項一次性解決。
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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