（輝煌60載 魅力新西藏）西藏自治區成立60周年慶祝大會隆重舉行 習近平出席大會
2026-02-05 18:22 1,793次浏览蘭州8月9日電 (閆姣 王牧雨 九美旦增)洪水退去，淤泥深積，但山村的溫情卻從未被衝散。7日晚甘肅蘭州市榆中縣的罕見山洪摧毀了房屋，卻讓村民間的互助情誼愈發清晰——東家騰出床鋪安置鄰居，西家分享食物共渡難關，救援人員與村民並肩清淤重建家園。 「晚上11時左右，門縫裡的水突然湧進來，穿衣服的功夫，水就沒過床沿50釐米了。」回憶起7日晚的洪水，榆中縣興隆山村農家樂老闆王海雲仍心有餘悸。這場突如其來的災害，讓他經營多年的民宿毀於一旦，卻也讓他見證了危難中的守望相助。 記者9日在現場看到，洪水仍沿河道持續流淌，甘肅省級文物保護單位興隆山臥橋被衝毀；救援人員或背著受災民眾蹚過積水，或推著推車倒淤泥；通往受災較重的馬坡鄉的主幹道省道104正在緊張搶修中。 8月9日，甘肅蘭州市榆中縣山洪受災現場，消防人員展開救援。九美旦增 攝 山洪過後，王海雲暫住在鄉親家中。「村裡誰家有餘力，都會幫一把。東家給口吃的，西家騰張床鋪，都是常事。」他說，這種刻在骨子裡的互助，讓村民們在困境中多了份底氣。 8日一早，村民們便自發開始清理淤泥，各類救援力量陸續進村，大型清淤車輛也全天參與清理工作。王海雲看著救援人員用鐵鍬鏟、機械車推，一點點清理公路和房屋的淤泥，他說，路通了，物資才能進來，日子才能慢慢緩過來。 站在損毀的民宿前，王海雲望著正在作業的挖掘機，眼裡有惋惜，更有期盼：「等清完淤泥，總能一點點重建起來。」 8月9日，甘肅榆中縣，救援車輛開展河道清淤工作。九美旦增 攝 「目前村裡正組織家家戶戶開展清淤，明確各社分工。」興隆山村黨支部書記呂福紅介紹說。 榆中縣馬坡鄉的暴雨災情同樣嚴峻。「目前，部分村民已被安置在蘭州市七裡河區的酒店。」馬坡鄉舊莊溝村二社社長王名俊說，當時雖信號中斷，但村民們也都互相跑步傳話。從山洪發生至今他一直堅守崗位，帶領村民推進安置工作。 7日18時起，榆中縣遭短時強降雨天氣，引發山洪災害。災情發生後，甘肅省委、省政府第一時間開展救援搶險救災工作，組織應急、公安、交通、消防、電力、通信、醫療等部門投入救援人員、車輛機械、應急物資。 記者從甘肅省應急廳獲悉，截至9日18時，甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難，28人失聯。失聯人員搜救、基礎設施搶修、民眾轉移安置等應急救援工作正在緊張有序進行。(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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