「買真退假」使用「極速退款」牟利 民警抽絲剝繭抓獲嫌犯
2025-11-22 13:12 8,925次浏览北京市生態環境局13日介紹，今年1至7月，北京市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為26.9微克/立方米，同比下降19%；優良天數168天，同比增加18天。 今年以來，本市加速推廣新能源車，全市新能源汽車保有量達到113.5萬輛。發揮小汽車以舊換新、國四及以下排放標準老舊貨車和大中型客車報廢更新等政策激勵作用；繼續實施本市五環路內新能源物流配送車輛優先通行政策，為新能源貨車提供「綠色通道」，通行證申辦納入「高效辦成一件事」政務服務平臺，辦證效率大幅提升。 推進非道路移動機械清潔化，截至7月底，全市非道路移動機械新能源化率升至39.5%。持續宣傳解讀《關於劃定禁止使用高排放非道路移動機械區域的通告》，推動老舊機械淘汰；在西城區和大興區工地開展電動挖掘機試點應用。發布《瀝青混合料攪拌站綠色生產技術要求和評價方法》，明確2025年10月1日起作業用機械應符合國三及以上排放標準，推薦使用新能源機械。 綜合運用清潔生產審核、「一廠一策」治理、綠色績效評級等措施，深化重點行業企業創綠提質，1-7月全市新增綠色企業669家，綠色企業比率升至28.5%，其中經開區、通州區創建10家綠色績效「深綠」企業，樹立減汙降碳綠色標杆。全市528家鍋爐使用單位完成環保績效評級，提前完成年度任務，進一步推動氮氧化物減排，其中東城、海澱、豐臺、石景山、通州等區8家鍋爐單位評為A級。 深入開展夏季揮發性有機物(VOCs)專項治理，原輔材料低VOCs產品替代、治理設施提升、關鍵環節治理、重點行業整治等16項重點措施紮實推進。發布鼓勵夜間錯峰加油、裝卸油倡議，減少白天高溫時段VOCs揮發。推動公路和城市道路建設、養護項目推廣應用溫拌瀝青，昌平、房山、懷柔等區多措並舉擴大溫拌瀝青使用面積，減少VOCs排放。 持續鞏固揚塵治理成效，通過開展監測、推送高值、督促整改等方式，強化城市精細化管理，截至7月底全市道路塵負荷同比下降22.4%；加大施工工地基坑氣膜密閉技術推廣力度，新增1個項目，全市累計在17個工程項目中使用。聚焦夏季投訴舉報集中點位，開展餐飲專項執法，綜合運用熱點網格、油煙在線監控等非現場手段，實施「一點一策」綜合整治，600餘家餐飲企業完成治理提升。推進規模化畜禽養殖場氨減排，定期開展項目進展評估和技術幫扶。 下一步，北京市將繼續深入推進「0.1微克」攻堅行動，緊抓各項減排措施落實，持續推進老舊車械淘汰和新能源車械推廣，深入實施夏季揮發性有機物專項治理，全力鞏固空氣品質改善成果。 北京日報客戶端 | 記者 駱倩雯
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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