【抗戰勝利80周年】抗戰老兵李啟福：希望年輕人把國家建設得更富強
2026-01-08 18:49 2,349次浏览文/諸葛瑞鑫 根據最新天氣預報，我國天氣舞臺將呈現「水火兩重天」。 四川、重慶、湖北、安徽、江蘇等地部分地區遭遇暴雨或大暴雨，而上海、江西、貴州等地則拉響高溫橙色預警。 接下來，你所在地區會是什麼天氣？ 川渝至蘇皖一帶降雨持續 8月10日，四川、重慶、湖北、安徽、江蘇等地部分地區出現暴雨或大暴雨。 中央氣象臺預計今明兩天，雨帶依然會維持在川渝至蘇皖一帶，四川、重慶、貴州北部、雲南北部、湖北、湖南北部、安徽、江蘇等地部分地區仍有暴雨或大暴雨，局地有特大暴雨。 隨著高空槽東移，今明兩天華北北部、東北地區也將出現降雨，且伴有雷暴大風等強對流天氣。 預計未來十天，西北地區東南部、華北東部、東北地區、黃淮、江淮、江漢、江南北部、西南地區等地多降雨，降水量較常年同期偏多4至7成，局地偏多1至2倍，降水過程主要集中在11至12日、14至16日和16至18日。 氣象部門提醒，這次過程強降雨區域重疊度較高、短時雨強大、局地累計雨量大，其中四川、重慶、湖北、湖南等地部分地區需警惕持續降雨或局地強降雨可能引發的山洪、泥石流等次生災害，避免前往山區、河谷等地質災害隱患點。 13日起北方悶熱天氣逐漸增多 11日，上海、江西、貴州等地發布高溫橙色預警。未來一周，江南、華南等地仍會持續高溫悶熱天氣，同時北方部分地方的高溫也將「復甦」。 不過，在降雨和冷空氣的共同影響下，今明兩天，長江沿線高溫天氣將明顯縮減，強降雨集中區的部分地區最高氣溫還可能下降至30℃以下，合肥、武漢等城市最高氣溫都將維持在25至29℃左右，體感涼快不少。 但是雨帶南北兩邊都會有高溫出沒，像是陝西、山西、河北多地，11日開始高溫將會「復燃」，並且本周南方大部地區高溫依然耐力十足，如南昌、杭州高溫日數可達6至7天，溼度較大，悶熱感持續。 預計13日，副熱帶高壓將加強北抬，溼熱空氣會再次向北輸送，雖然北方高溫天氣不多，但黃淮、華北等地不少地方體感溫度接近高溫，將體驗悶熱的「桑拿天」。提醒公眾做好防暑措施，儘量減少在高溫時段進行戶外活動，謹防中暑。 沿海地區警惕颱風「楊柳」 據「中國天氣」，今年第11號颱風「楊柳」的中心今天上午8點鐘位於中國臺灣臺東市東偏南方向大約1270公裡的西北太平洋洋面上，強熱帶風暴級，中心附近最大風力11級(30米/秒)。 預計，「楊柳」將向偏西方向移動，強度先略有加強，最強可達颱風級(33米/秒，12級)，然後逐漸減弱，並向臺灣以東洋面靠近，將於13日白天以強熱帶風暴級(25-30米/秒，10-11級)登陸臺灣東部沿海，穿過臺灣島進入臺灣海峽，強度進一步減弱，13日夜間至14日早晨以熱帶低壓或熱帶風暴級(15-20米/秒，7-8級)登陸福建東部沿海，之後逐漸減弱消散。 從目前的天氣系統配置來看，「楊柳」未來的動向仍有很大不確定性。 中國天氣網首席氣象分析師信欣介紹，颱風後期的強度變化將對其路徑產生影響，「楊柳」強則路徑偏西，弱則偏北。有一定的可能性將先登陸或擦過臺灣，再影響福建、浙江。也可能由於強度較弱，在東海北部或臺灣海峽減弱消失。 綜合自中國氣象局、中國天氣網
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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