中國「慰安婦」問題研究中心專家公布33年研究成果
2026-03-07 12:28 1,428次浏览拉薩8月11日電 (貢桑拉姆 巴吉 袁相普)連日來，西藏米林市盛世農業水果基地(以下簡稱：農業水果基地)千畝果實掛滿枝頭，迎來豐收旺季。6年前，這裡曾是一片低效林地覆蓋的荒灘，如今已蛻變為西藏最大的高原水果基地之一。 近年來，米林市加大相關投入力度，實施讓「荒灘」煥發新生的「甜蜜革命」，這既是「政府引導、企業主導、農戶參與」的鄉村振興新模式，更是西藏邊疆地區六十載發展巨變的生動縮影。 圖為米林市果樹林立的美麗鄉村。米林融媒體中心 供圖 走進農業水果基地，連片的桃林壓彎枝頭，空氣中瀰漫著清甜的果香。「這顆桃子是原生態，吸收了高原陽光的脆桃。」農業水果基地負責人楊開平捧著剛摘下的蜜桃說。 他介紹，自2017年至今，該農業水果基地帶動了當地務工人員7萬多人次，他們在基地裡除草、疏果、採摘等，務工費累計兌現約1080多萬元。 圖為村民沉浸在採摘瓜果的喜悅中。米林融媒體中心 供圖 「政府做優基礎設施，企業專注技術運營，這種『雙輪驅動』讓產業造血能力持續增強。」楊開平表示，作為米林市首批市場化招商項目，該基地獲政府產業扶持資金1552萬元，企業投資5948萬元。如今，基地規模已達3000畝，年產鮮果600餘噸，成為西藏自治區現代農業示範園區，覆蓋周邊5個村莊、208戶。 「農牧民在這裡務工時，要學習施肥、拉枝、疏果等一整套技術。」楊開平介紹，該農業水果基地通過「基地+村集體+農戶」的「三重收益」模式，農戶年增收最高200餘萬元，這種「不離鄉、不離土」的增收路徑，正是米林鄉村振興的特色解法。 圖為米林農民採摘蘋果。米林融媒體中心 供圖 據悉，由米林市人民政府投資的米林市盛世農業冷鏈物流儲藏中心已破土動工，預計2025年建成。該冷鏈物流儲藏中心的建成投運，將為當地蜜桃打通更廣闊的流通市場，「桃子經濟」也將加速駛入品牌化、規模化的新賽道。米林市正以特色農業為翼，在高原鄉村振興路上華麗啟航。(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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