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为深入践行新时代“枫桥经验”，持续深化基层社会治理创新，充分发挥外卖骑手覆盖面广、流动性强、贴近民生、深入街巷的独特优势，延伸治安防控触角，近日，博州边境管理支队柯依塔什边境派出所主动联动辖区外卖企业召开警企共建座谈会，正式搭建警企联动、骑手参与、全民共治的群防群治新模式，让外卖骑手变身辖区平安“移动网格员”“流动探头”，为基层治理注入鲜活新动能。

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中国科学院昆明植物研究所副所长牛洋介绍，中国西南地区大型真菌资源数据库整合野外调查、标本、图像与 DNA(脱氧核糖核酸)序列等多源数据，构建起集标准化存储、规范化管理、可视化检索于一体的综合平台，已录入真菌物种与标本相关数据8648条、关联 DNA序列8648条，收录子实体照片2.8万余张，支持名录浏览、标本检索、空间分布可视化等多维查询。

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所谓“AI投毒”，是向人工智能大模型的训练数据中，掺入伪装成正常样本的恶意数据或虚假信息，进而影响模型判断、操纵输出结果。“投毒者”可以批量制造虚假网页、新闻，让AI在抓取数据时一并“吞下”，在不知不觉中“学歪”，最终固化为针对特定问题的“标准答案”；也可以在模型中植入隐蔽的后门指令，一旦触发特定关键词就输出预设信息。

首先，数据本身越来越复杂，大模型依赖对海量数据的学习训练，各种数据混杂在一起，很难做到完全可控可信，一旦缺乏严格的核查机制，就会给“投毒”留下空间；其次，“AI投毒”门槛较低，不法分子借助GEO(生成式引擎优化)工具，短时间内便能批量生成高权重虚假内容，成本极低、隐蔽性强；第三，数据作为一种新型生产要素，相应的标准体系、责任机制、监管手段等还在逐步完善，客观上增加了治理难度。

面对“AI投毒”，治理还要往深处走。AI运营者要建立更加严格的数据筛选、标注与审查机制，提升数据的可追溯性和可验证性；通过异常检测、对抗训练等手段，提高模型对异常数据的识别能力，让“掺杂”的数据更难混入。主管部门应加快规则体系建设，在制度层面上进行约束。比如，明确数据使用责任、建立违法行为惩戒机制、推动行业标准制定等。公众同样不是旁观者，面对AI的回答，多一分质疑、多一次核实，不主动传播未经查证的诱导性内容，发现异常及时反馈，主动呵护良好的人工智能生态。