【抗戰勝利80周年】外交部答中新社記者提問：中國終將統一、也必將統一的大勢不可阻擋
2025-11-13 03:22 7,768次浏览暑運期間，高溫疊加暴雨，讓南方地區不少車站進入蒸煮模式。45攝氏度的高溫下，旅客和列車的用水量都大幅增加，誰為高鐵「解渴」？跟隨記者的鏡頭去廣州南站尋找答案。 下午三點半，是廣州南站的客流高峰期。暑運以來，車站每天到發旅客超過62萬人次，接發列車875列。 穿行在密集的車流、人流中，記者感受到股道間熱浪翻滾，此時溫度已經達到45.4攝氏度，進站列車的空調還在不斷排出熱風，46歲的上水班班長鄧俊峰和工友們衝進熱浪中，給列車加水。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：因為列車水箱容量是有限的，不可能滿足全程用水，我們要盡力給它補滿，保障旅客旅途的用水自由。 鄧俊峰告訴記者，平時每列車運行一趟用水5噸至6噸，進入夏天，旅客飲水、列車自身耗水量都在增加，他們每趟車要多加2噸到3噸水。 G810次列車進站，核對車次無誤後，他拖著長長的水管一路小跑來到列車注水口，手腕發力一擰，沉重的槍頭精準嵌入注水口，此刻汗水也正順著他的臉頰滾落。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：像這種跨線列車，一般只有10分鐘的作業時間，我們還要留出幾分鐘復檢，所以對我們的作業要求也挺高，作業強度也非常高。 一趟車進站，從車頭走到車尾上水、再復檢回來，就要走上一公裡。鄧俊峰和同事們，從早上6點半一直幹到深夜12點，一趟接一趟的列車，中間幾乎很少有停歇的時候。 這條在鄧俊峰手中拖拽的水管，有20米長，30多斤重。彎腰、拉管、插管、注水，每完成一組動作，都是工裝裡的一身汗。一天下來，彎腰數百次，走路3萬多步，這份藏在站臺和高鐵夾縫中的辛苦，給千萬旅客送去了旅途的舒適和清涼。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：少擰緊一圈閥門，就有可能影響旅客的用水，慢30秒拔管，就有可能影響整條幹線的調度，而我們上水工要做的就是，當旅客按下用水鍵時，水量永遠充足。 (總臺央視記者 鄭連凱)
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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