國家公園的「戶口本」裡都有什麼？誰所有？由誰管？一文了解
2026-01-25 23:45 4,326次浏览本報訊 (記者劉友婷)近日，廣東省深圳市龍華區景新社區暖蜂驛站，騎手社保諮詢服務站前聚集著不少騎手。趁著下午跑單的空隙，不少人前來了解養老保險補貼方案。 「平臺補貼之後，相當於我每個月能多拿400多元，一年下來就多賺5000多元，補貼是實打實落到我們口袋的。」兼職騎手張珏高興地跟記者算起了帳。此前，她一直按月繳納靈活就業人員養老保險。 繼江蘇南通、福建泉州後，7月1日起，美團騎手養老保險補貼落地深圳、成都、武漢、石家莊、無錫5地。根據試點方案，對當月收入達到就業地相關繳費基數下限，且近6個月有3個月滿足該條件的騎手，美團以相關繳費基數為基準，補貼50%的費用。 以深圳為例，靈活就業人員參加養老保險的最低月繳費基數為4492元，按繳費比例20%計算金額，每月應繳898.4元，美團補貼後，騎手可獲449.2元現金。 美團方面介紹，該方案「無前置資格限制、無參保地點限制、無時長單量限制、無跑單類型限制」。也就是說，騎手無需籤署任何合約或者等待邀約，且支持自主選擇在戶籍地或就業地參保繳費獲得補貼。補貼政策面向所有類型騎手開放，不因騎手的熟練度、工作年限而有所區別。 「原來總想著能多攢點錢，每個月要拿出將近1000元交養老保險，總覺得心疼。」騎手阮清坦言，得知現在平臺可以承擔一半費用，覺得壓力小了不少，接下來就準備去社保局辦手續，把社保帳戶建起來，讓自己的將來多一份保障。 目前，養老保險補貼已落地7城，據估算，可覆蓋超過50萬名騎手。後續，美團將繼續擴大試點，逐漸推向全國，預計覆蓋超百萬騎手。 「平臺企業的養老保險補貼方案保障了靈活就業者的自主性，同時儘量降低繳納成本，擴大保障覆蓋面，有利於騎手職業持續發揮就業蓄水池作用。」中國勞動關係學院勞動關係系主任孟泉分析說。 據悉，7月1日起，新就業形態人員職業傷害保障試點已擴展到全國17個省市。美團自2022年7月參與「新職傷」試點以來，已累計為700萬名騎手繳納超過15億元保費。
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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