為了公義 南僑機工為中國而戰
2026-02-17 17:07 8,214次浏览近日，雲南一名女子遭遇快遞員未經同意私自將快遞放入快遞櫃，且取件時被強制收取「公共資源佔用費」一事，引發社會關注。 設立快遞櫃的初衷是提升配送效率，但部分企業縮短免費保管期，甚至以「公共資源佔用費」等名目變相牟利，侵害消費者權益，反映出快遞行業在快速發展過程中，部分企業或從業者在合規經營、服務意識等方面存在不足。快遞企業未經同意將快遞放入快遞櫃的行為，侵犯了消費者的知情權和選擇權，由此產生的費用，應該由快遞公司自行承擔，收取「公共資源佔用費」於法無據。 從法律角度看，消費者與快遞公司之間存在運輸服務合同關係。消費者下單購買商品選擇快遞服務，快遞公司有義務將快遞安全、及時地投遞到約定收件地址、收件人手中。郵政法第三十二條規定，郵政企業採取按址投遞、用戶領取或者與用戶協商的其他方式投遞郵件。《快遞暫行條例》第二十六條規定，經營快遞業務的企業應當將快件投遞到約定的收件地址、收件人或者收件人指定的代收人。《快遞市場管理辦法》第二十八條規定，經營快遞業務的企業未經用戶同意，不得代為確認收到快件，不得擅自將快件投遞到智能快件箱、快遞服務站等快遞末端服務設施。此外，《智能快件箱寄遞服務管理辦法》第二十二條規定，智能快件箱使用企業用智能快件箱投遞快件，應當徵得收件人同意。第二十五條規定，智能快件箱運營企業應當合理設置快件保管期限，保管期限內不得向收件人收費。 對於消費者而言，當自身權益受到侵害時，要勇於維護自身合法權益。可以先與快遞公司進行溝通協商，要求其承擔因未經同意投放快遞櫃而產生的費用。若協商無果，可向郵政管理部門投訴。損失較大時，還可保留好簡訊通知、溝通記錄、支付憑證等相關證據，向法院提起訴訟，通過司法途徑獲得合理賠償。 由於快遞行業存在末端服務點多面廣、監管難度大等原因，類似違規現象時有發生。監管部門應加大對快遞行業監管力度，健全常態化監督檢查機制，對違規投遞、亂收費等行為依法處罰，提高企業違法違規成本，形成有效的行業約束。行業協會應發揮積極作用，加強行業自律，制定更加細緻明確的行業標準和規範，引導快遞企業健康發展。快遞企業應加強內部管理，嚴格按照法律法規和行業規範開展業務，完善服務流程，加強對快遞員的培訓和管理，在投遞前徵求消費者意見，杜絕私自放櫃和亂收費等行為。 快遞是連接商家與消費者的重要紐帶，合法合規才能為雙方提供更加優質、安全、便捷的服務，拉近商家與消費者的距離。 (陳兵 作者單位：北京市密雲區人民檢察院) 來源：北京日報
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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