滬科研團隊因揭曉「聰明的植物如何提高營養吸收」獲獎
2026-01-03 19:37 4,256次浏览如果老人無兒無女，去世後遺產到底該歸誰？能不能儘可能由旁系親屬繼承？為何房產會收歸國有？近期，相關話題引發網友熱議。 記者了解到，北京和上海均有過類似判例，被繼承人去世後，由於沒有繼承人，也沒有留下遺囑，部分遺產收歸國有，由當地民政局作為遺產管理人。 北京的張女士因病離世留下100多萬元財產和一套房產無人繼承，張女士多位親戚訴至法庭要求分割全部遺產，法院判定100多萬元歸親戚，房產則收歸國有。無獨有偶，上海一位老人意外猝死後留下430萬元和一套房產無人繼承，最後法院判定分給老人堂弟130萬元，其餘遺產也收歸國有。 發生在市民張女士身後的案例就很有代表性。張女士因病去世，留下包括存款、保險、房產在內的數百萬元遺產。由於張女士未婚未育，其父母也均已去世，其生前也未設立遺囑，遺產的歸屬成了難題。 張女士父母雙方多位親戚對簿公堂，要求分割她全部遺產，他們都認為具有繼承權，而且在張女士生前陪其看病、在生活上給予照顧等，盡到了扶養義務，應該分得遺產。 為了證實這些親戚的說法，法院主審該案的法官走訪了張女士生前居住的社區居委會。「張女士患有尿毒症，但生活基本可以自理，能夠獨立完成飲食起居。」工作人員告訴法官，實在有困難時，張女士的一位親戚和社區工作人員會幫助她去醫院。法官進一步了解到，張女士看病時，經常是這位親戚開車送她去醫院，而且在張女士去世前的病歷中，也有這位親戚作為近親屬的籤名。 另外，法院查明，張女士留下的遺產包括一套價值400餘萬元的房子，銀行存款、人壽保險金和身故後的喪葬費、撫恤金等共計100多萬元。 最終，法院根據多名親戚各自對張女士生前的幫扶情況，判決100餘萬元現金由親戚共同繼承，幫扶較多的那位親戚繼承20%份額，其餘親屬分別繼承10%。房產則收歸國家所有，由區民政局管理。 那為什麼錢款可以分配，房產卻被收歸國有呢？ 「根據權利和義務對等原則，本案中旁系親屬扶養人已經獲得了對等遺產繼承份額，因此無權再分得房產。」法官解釋，根據民法典規定，無人繼承又無人受遺贈的遺產，歸國家所有，用於公益事業；死者生前是集體所有制組織成員的，歸所在集體所有制組織所有。依據這一條和本案具體情況，法院判決把房子收歸國家所有。 相關新聞 老人去世留下遺囑將房產留給外甥女 親生女兒不認 法院怎麼判？ 上海九旬老人王達(化名)早年喪偶，雖育有一女，但長期與外甥女周小冬(化名)共同居住在浦東新區的一套房子內。這套房2001年登記產權在王達和外孫女高梅梅(化名)名下，兩人各有50%份額。 多年前，周小冬從外地來上海幫襯舅舅王達做生意，和舅舅共同生活28年，照顧他日常起居，給他養老送終。2009年，王達立下公證遺囑：「百年之後，名下的房屋份額由外甥女周小冬一人繼承」。 2020年王達去世後，女兒王小曉(化名)和外孫女高梅梅不認可這份遺囑，把周小冬告上法庭。 一審法院認為，現有證據不足以證明周小冬在王達去世後60日內作出了接受遺贈的表示，應視為周小冬放棄接受遺贈，但周小冬對王達晚年的生活起居等盡了主要義務，應考慮給予其王達的適當遺產。法院一審判決，房產份額由他的女兒和外甥女各繼承一半。 周小冬和王小曉均不服，向上海市第一中級人民法院提起上訴。 上海市第一中級人民法院認可了周小冬接受遺贈的表示，最終支持了周小冬的上訴請求，判決王達名下的房產份額全部由周小冬繼承。 知識點：《中華人民共和國民法典》第1124條的規定，受遺贈人應當在知道受遺贈後60日內，作出接受或者放棄受遺贈的表示；到期沒有表示的，視為放棄受遺贈。 綜合北京日報、新聞晨報
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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