中国致公党广东省台山市第十次代表大会在台城召开
中新(xin)网广东湛江7月2日电(dian) (方伟彬 徐鹏(peng)飞 王杰)受(shou)台(tai)风逼(bi)近影响，北部湾海域风浪骤增(zeng)，海(hai)上作业风险(xian)升(sheng)高 。7月(yue)2日，珠海出(chu)入境边防(fang)检查总站(zhan)湛江边检(jian)站启动防台应急预案，在雷州大唐电厂重件码头开辟海上人员(yuan)避险(xian)专(zhuan)用绿色通道，高效完成(cheng)北部湾中海油乌(wu)石(shi)油田(tian)群97名(ming)跨境(jing)作业人员紧急撤离通关保障任务，以最快(kuai)速度护送(song)工人平安上岸 。 台风预(yu)警生效(xiao)后，中海油(you)企(qi)业立即向湛(zhan)江(jiang)边(bian)检(jian)站(zhan)提交紧急撤离通关申请 。该(gai)站接报后即刻组建(jian)应急勤务专班，提前对接企业核实船舶到(dao)港(gang)时段(duan)与人员清单(dan)，联动海(hai)事 、电厂等单位优化查验流(liu)程，严格落实“船(chuan)舶(bo)到港即查验 、人员上岸即通关”机制，最大(da)限度(du)压缩等(deng)候时间，抢抓避(bi)风窗口期 。 船舶靠岸后，执勤民警协(xie)同企(qi)业(ye)高效开展人证(zheng)核对与信(xin)息核验，分(fen)区引导工人有序登车(che)，全程顺畅(chang)有(zuozhe)序 。最终，97名油田(tian)工作(zuo)人员全部(bu)快速完成通关，并(bing)被安全转移至陆上安置点(dian) 。 长期(qi)以来(lai)，湛(zhan)江边检(jian)站聚焦北部湾海上(shang)油田通关需求，常态化建立台风(feng)及极(ji)端天气应(ying)急联(lian)动机制，通(tong)过前置预警 、靠前部署 、简化流(liu)程(cheng)，持续筑牢海上跨境作业人(ren)员生命安全防线 。(完)
治理“AI污(wu)染”要防管结合(创(chuang)新(xin)谈) 随着AI(人工(gong)智能)深度(du)融入千(qian)家万户(hu)，“遇(yu)事不决问AI”成(cheng)了许多人的(de)选择，但AI回答未必都是“干净”的。不久前，有媒体曝(pu)光“AI投(tou)毒”隐蔽产业链现象(xiang)，引发社会广(guang)泛关注。 所谓“AI投毒”，是向人(ren)工智能(neng)大模(mo)型的训练数(shu)据(ju)中，掺入伪装成正常(chang)样(yang)本的恶意数据或虚(xu)假信息(xi)，进(jin)而影响(xiang)模型判(pan)断、操纵(zong)输出结果(guo)。“投毒者”可以批量制造虚假网(wang)页(ye)、新闻(wen)，让(rang)AI在抓取数据时一并“吞(tun)下(xia)”，在(zai)不知不(bu)觉(jue)中(zhong)“学歪(wai)”，最终固化(hua)为针(zhen)对(dui)特定问题的“标(biao)准答案”；也可以在模(mo)型中(zhong)植入隐蔽的后(hou)门指令，一旦触(chu)发(fa)特定(ding)关键词就(jiu)输出预设信息。 信任是链接(jie)人与人工智能(neng)的(de)重(zhong)要(yao)前提。对个人而言(yan)，这种“看不见的污(wu)染”轻则影(ying)响(xiang)体验，重(zhong)则误导(dao)决(jue)策。比如(ru)AI推(tui)荐购物，它可能引导你购(gou)买被(bei)包装出来的(de)“爆款”；向AI咨询医疗建议，它(ta)可(ke)能引(yin)用虚假(jia)病例，给出(chu)危(wei)险(xian)的(de)治(zhi)疗方(fang)案……在医疗、金融等(deng)关键领(ling)域(yu)，这种风险尤其值得警惕。对产业而言，如果“数据不(bu)可信(xin)”成为普遍担忧(you)，企业(ye)之(zhi)间的合(he)作意(yi)愿就会下降，行业(ye)的创新效(xiao)率也会受(shou)到(dao)影响。 更深(shen)层的(de)影响在于社会认知，随着人工智(zhi)能深度融入(ru)公众日(ri)常(chang)生活(huo)，一(yi)旦模型给出(chu)的(de)回答总是(shi)隐含歪曲事实(shi)的信息，便会潜(qian)移(yi)默(mo)化(hua)误导公众认知，放大偏见(jian)、制(zhi)造(zao)混乱，甚(shen)至(zhi)危及国(guo)家安全。 为什么(me)“AI投毒”在今(jin)天变得如此容易？ 首(shou)先，数据本身越来越复杂，大模型依赖对海(hai)量数(shu)据的(de)学(xue)习训练，各种(zhong)数(shu)据(ju)混(hun)杂(za)在一起，很难(nan)做到完(wan)全(quan)可(ke)控(kong)可(ke)信(xin)，一旦缺(que)乏严(yan)格的核查机制(zhi)，就会(hui)给“投(tou)毒”留(liu)下空间；其次，“AI投毒”门(men)槛(kan)较低，不(bu)法(fa)分(fen)子借助GEO(生(sheng)成(cheng)式引擎优化)工具，短时间(jian)内便能批量生(sheng)成(cheng)高权重虚(xu)假内容，成本极低(di)、隐蔽性强；第(di)三，数据作为一种新型(xing)生产要(yao)素，相(xiang)应的(de)标(biao)准体系、责任机制、监管手段等还在逐步(bu)完善，客(ke)观上增加了治理难度。 近年来，我国出台《生成式人工智(zhi)能服务管理(li)暂(zan)行办(ban)法》《人工智能安全治(zhi)理框(kuang)架(jia)》等规范，持(chi)续加强人工智能治(zhi)理。不久前，中央(yang)网信办