特寫：那達慕上「跑」來個機器人
2026-03-03 02:12 9,498次浏览華盛頓8月11日電 (記者 陳孟統)美國總統川普11日在白宮召開記者會宣布，他將在華盛頓部署國民警衛隊，以加強美國首都的治安。 「我們要奪回我們的首都，使其擺脫犯罪、流血、混亂、骯髒，甚至更糟的狀況。」川普宣布，他已籤署相關行政令，援引《哥倫比亞特區自治法》，將華盛頓特區大都會警察局(以下簡稱，華盛頓特區警察局)置於聯邦政府的直接管轄之下。同時，他指示國防部部署約800名國民警衛隊員，幫助重建華盛頓特區的法律、秩序和公共安全。 當地時間8月11日，美國總統川普在白宮召開記者會宣布，他將在華盛頓部署國民警衛隊，以加強美國首都的治安。記者 陳孟統 攝 當天早些時候，川普籤署關於聯邦政府接管華盛頓特區警察局以及指示國防部長動用國民警衛隊的兩項行政令。 川普對於整頓華盛頓治安的措辭強硬。他聲稱，華盛頓過去5年的盜車數量翻了一倍，劫車數量增加了三倍多。2023年的謀殺案數量創下了25年來最高水平。「我們的首都已被暴力幫派、嗜血罪犯、成群的暴徒、癮君子和無家可歸者佔領，我們不會再容忍這種情況。」 川普表示，華盛頓特區警察局目前有約3500名警員。「我們需要的不是更多警察，而是規則、條例以及能執行這些規則的合適人選。」 當地時間8月11日，美國總統川普在白宮召開記者會宣布，他將在華盛頓部署國民警衛隊，以加強美國首都的治安。圖為美國防部長赫格塞思在記者會上發言。記者 陳孟統 攝 華盛頓特區市長穆裡爾·鮑澤(Muriel Bowser)當天召開記者會回應稱，白宮的上述舉措「前所未有且令人不安」，但考慮到總統過去的一些言論，這並不令人感到意外。 鮑澤指出，華盛頓的暴力犯罪率已降至30年來最低水平。犯罪率不僅較2023年的高峰有所下降，也低於2019年的水平。 美聯社事實核查報導顯示，華盛頓特區警察局公布的統計數據與總統的說法相矛盾。根據數據，自2023年犯罪高峰以來，華盛頓的暴力犯罪有所下降。與2024年同期相比，今年的兇殺、搶劫和入室盜竊案件都有所減少。總體來看，華盛頓的暴力犯罪比一年前下降了26%。 美國媒體報導稱，根據法律，聯邦政府初次接管華盛頓特區警察局的權限最長為48小時，若要延長接管時間，則需國會兩院批准。 眾議院少數黨領袖、民主黨人傑弗裡斯當天批評稱，川普政府的做法「不具合法性」，「我們與華盛頓特區的居民站在一起，拒絕這毫無正當理由的奪權行為」。(完)
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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