晉城8月14日電 題:山西高平:小南瓜創收大「錢景」 苦連翹換來甜生活 作者 楊佩佩 李娜 段雲雷 立秋時節,走進山西晉城高平市寺莊鎮伯方村的種植大棚,只見整齊鋪設的灌水帶將土地浸潤得勻實溼潤。30多名村民分工協作,打孔、栽苗、覆土填壓,一氣呵成,熟練地將一株株貝貝南瓜苗栽種在地裡。 村民宋枝蘭說:「這灌水帶作用可大了,既能保證幼苗喝足水,還能有效節約水資源,讓貝貝南瓜長得又大又好。」 山西晉城高平市寺莊鎮伯方村因地制宜種植貝貝南瓜,發展特色大棚經濟。 文環 攝 貝貝南瓜營養價值高,種植周期短,市場需求旺。今年以來,高平市炎谷豐供銷聯合發展有限公司瞅準商機,採取「公司+基地+農戶」的模式,在伯方村租賃37棟溫室大棚,因地制宜種植貝貝南瓜,發展特色大棚經濟。 首茬種植的60畝貝貝南瓜於7月初成熟上市,畝產達3000斤,總產量達到18萬斤。上述公司副經理唐書剛說,「第一茬貝貝南瓜賣得很好,除周邊市場,還遠銷北京、上海、廣州等地,訂單不斷。由於品質好,收購價比普通南瓜高出近一倍,收益可觀。」 目前,第二茬貝貝南瓜正加緊種植,計劃再種60畝,預計8月底可種植完成,11月份陸續成熟上市。貝貝南瓜的種植,不僅實現「一棚多種、一年多收」,提高土地效益,還有效帶動30餘名村民在家門口就業增收。 唐書剛表示,將在總結經驗的基礎上,做好大棚精細化管護,提高貝貝南瓜品質和產量。同時,繼續擴大種植規模,加強品牌建設,拓寬銷售渠道,讓貝貝南瓜成為助農增收的特色產業,助力鄉村振興。 村民分工協作,熟練地將一株株貝貝南瓜苗栽種在地裡。 文環 攝 近年來,高平持續深耕特色產業。當前正是連翹採摘的黃金期,連日來,高平多地的連翹種植基地處處可見村民忙碌的身影。 在建寧鄉郭莊村的連翹種植基地,漫山遍野的連翹隨風搖曳,三三兩兩的村民穿梭田間,熟練地採摘連翹。村民李芳說:「我在這裡摘了6年連翹,一天能掙四五十塊錢。」 「今年林業產業發展勢頭良好。通過連續幾年努力,建寧鄉在郭莊、佛掌、建南等村發展推進連片連翹種植500多畝。」建寧鄉副鄉長馮鑫堯說,小小連翹渾身是寶,果子入藥,葉子制茶,不僅有力壯大村集體經濟,還持續拉動當地農戶增收。 三三兩兩的村民穿梭田間,熟練地採摘連翹。 王新楠 攝 近年來,高平堅持「政府牽線、金融支持、企合帶動、農戶受益」的原則,通過標準化種植、規模化土地流轉、專業合作社示範引領、訂單合作等方式,輻射帶動種植連翹。目前,種植面積已達5000多畝,連翹產業正日益成為帶動農民增收致富的特色支柱產業。 高平市林業局營林規劃股科員劉立媛表示,當地將充分用好用活林業扶持政策,創新利益聯結模式,通過合作社帶動、延伸產業鏈條等方式,發展訂單農業,開發連翹系列產品,增加農民收入。(完)
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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