快遞櫃強制收費違法規 未經同意就入櫃更不該
2025-12-30 03:42 7,619次浏览在普陀區市場監督管理局網絡交易市場專業監管所，活躍著這樣一支隊伍。從最初 「一個人的奔波」 到如今 「一群人的守護」，他們用24小時不熄的燈光，溫暖地承接每一份奔波的疲憊，為奔波在路上的網約配送員群體，悄然築起了一座座安心的 「路上之家」。一次傾聽：「深夜困境」藏著小哥的難他們的「暖新」行動，始於2023年冬季的一次對話。當時，普陀區市場監管局網監所的黨員幹部正與騎手開展常態化交流座談，騎手小張手上密密麻麻的凍瘡格外刺眼。「冬天晚上太冷，在室外等單，凍瘡是難免的。」小張的話輕描淡寫，卻讓黨員上了心。「現在騎手驛站有很多，你們怎麼不去那裡面休息？」有人問。「大晚上的都關門了！」小張苦笑，「而且路邊更方便，有單了隨時出發，為了休息一下特地跑到服務驛站裡面去太麻煩了，也浪費時間。」小張的話像塊石頭，砸在黨員們心裡。作為上海市首個網絡交易專業市場監管所，他們早已依託近鐵城市廣場探索的新就業群體服務模式，為新就業群體提供無微不至的關心，但面對新形勢新任務，這點探索顯然不夠。「我們要『走出去』，設身處地去了解一下小哥們到底需要什麼。」大家達成共識。青年黨員換上騎手服，體驗了一天配送員的奔波；大家分頭走訪，開了10餘場懇談會，跑了5家平臺企業、11個騎手站點、3家物流配送商，收回1327份問卷。數據不會說謊：78%的騎手都遭遇過深夜「無處可去、無處歇腳、無處充電」的困境。「這是他們的『急難愁盼』，得用『紅色』力量來破題。」黨員們達成了共識。一個承諾：從「猶豫」到「安心」，便利店變「家」「街頭便利店那麼多，何不把它們變成騎手的『家』？」這個想法，最終落在了全家便利店身上。「2024年8月，普陀區市場監管局找到我們，說想借上海門店網絡，為騎手建『路上的家』。」全家便利店負責人記憶猶新，「當時，我們雖日均承接騎手訂單1.5萬單，卻缺乏深度互動，如何助力騎手成為難題，一開始心裡並沒有底。但市場局的黨員同志說『這不是短期活動，是長期事業』，這句話打動了我，也讓我們定了心。」「破題」之路步步要細：方案改了又改，選址挑了又挑，服務內容磨了又磨……最終，選定全家便利店環球港店作為首個示範點。可新問題來了——騎手們站在店門口，猶豫著不敢進。大家靈機一動：店門口貼張「儂好，小哥」的標識，店內掛起暖心標語「累了就坐，渴了就喝，這裡是你家」。一句方言問候，像塊暖玉消融了隔閡，也道出了城市的善意。慢慢的，這個24小時「新家」驛站裡，人氣越來越旺。從「1」到「1524」：千盞燈火，溫暖不打烊火種一旦點燃，便有燎原之勢。2025年元宵節，全市1524家全家便利店同步啟動24小時「新」家驛站服務。當天，普陀區市場監管局和全家便利店搞了場「暖冬行動」：機關年輕幹部變「講師」，給騎手講食品安全知識，還端出熱騰騰的湯圓和關愛禮包。騎手老陳捧著碗，眼眶有點熱：「這湯圓暖的不只是胃，更是心。」驛站的服務還在升級：1524個網點遍布大街小巷，24小時不打烊，騎手隨時能來歇腳、喝水、取暖、充電；這裡還是「民聲前哨」，普陀區市場監管局常來徵集需求建議；這裡更成了「共治橋梁」，凝聚起全社會對新就業群體的關心。數據顯示，驛站已累計服務騎手90餘萬人次。如今，這些坐標全接入了「餓了麼」APP，騎手一鍵導航，就能找到身邊的休憩港灣。溫暖的故事，還在續寫新篇。騎手黨員們亮明身份，成了城市治理的「合伙人」。他們走街串巷、貼近民生，當起普陀區市場監管局的消費維權志願者、食品安全志願者、行風監督員。騎手宋增光成了「法律明白人」，不光自己學法守法，還幫著引導其他騎手守規矩、解糾紛。就像市場局說的：「便利店雖小，卻裝著城市的溫度。我們願以驛站為紐帶，讓每個奔波的人都知道——這座城市，總有一盞燈為他們亮著。」從一盞燈到千盞燈，從單向付出到共治共享，這場溫暖的接力還在繼續。
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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