「直播間所見即所得!粉不粉?來,你們看看!」 新疆阿克蘇市電商產業園的一個直播間裡,主播雨桐正和搭檔們一起賣南瓜,她穿著維吾爾族服飾,一邊用勺子刮著粉糯的南瓜一邊激情澎湃地介紹。 因為長期情緒飽滿地直播,雨桐的嗓子總是微啞,但這並不影響她的熱情。入行六七年,來自杭州的雨桐有著豐富的直播帶貨經驗,一度取得直播平臺生鮮榜前十的佳績。 2024年下半年,經由援疆的朋友介紹,雨桐帶著七八個人的團隊來到阿克蘇開啟事業新階段。 「當時是看中了新疆生鮮的品質,再加上國家政策和直播平臺現在都很支持新疆的發展,所以就抱著試試的心態過來。」雨桐說。 這一試,讓團隊三個月創造了100多萬的利潤,也不斷吸引著新疆本地的年輕人加入。 但這份成功,並不簡單。除了團隊的辛勤付出,很大程度上得益於杭州全額援建的阿克蘇市電商產業園,一個要素齊全、服務完備、產業融合、業態豐富的電商產業綜合體。 阿克蘇電商產業園和電商創業孵化基地提供「免租金+代運營」服務,配套直播基地、冷鏈倉儲、生產車間等設施。 截至目前,入駐企業82家,入駐率達95%,帶動就業3萬餘人,逐步實現產業集群發展。 阿克蘇電商產業園內的工作人員。吳蓓蓓 攝 此外,杭州通過助力打造「阿克蘇禮物」市域公共品牌,提升產品附加價值,構建「龍頭銷售企業+合作社+農戶」銷售模式,吸引浙江省龍頭企業來阿投資興業等多種手段為阿克蘇電商業「供血」。 「輸血」之外還需「造血」。 杭州先後引入阿里鄉村電商學院、遙望商學苑落戶阿克蘇,線下線上梯次開展「天山計劃」「蒲公英計劃」「追夢計劃」「領航員計劃」系列電商人才培訓,學員共超千人,湧現20餘位年銷量過千萬的電商人。 阿克蘇電商產業園內「優秀電商人」的展板。吳蓓蓓 攝 這個過程中孵化了很多優秀的本土主播,阿克蘇李小疆農業科技有限公司負責人李博是其中一位。 機械製造專業畢業的他,2019年回到家鄉,參加了「蒲公英計劃」電商培訓。在杭州為期一個月的學習,為他打開了一扇全新的大門。 李博決定發揮家鄉豐富的特色農產品資源優勢,線上售賣紙皮核桃、冰糖心蘋果等各類乾鮮果。 從一個人、一張桌子、一臺電腦,到如今二三十人的團隊,銷售額從2019年的幾十萬到2024年突破1400萬。李博說,電商對他而言已經「從營生變成了事業」。 自2014年杭州實施「電商援疆」工程以來,阿克蘇市電商產業網絡零售額從2014年的4億元增加到2024年的40.04億元。阿克蘇市也因此獲評首批全國農村電商「領跑縣」。 記者/編輯:吳蓓蓓 審校:魏園 責編:宋方燦 (微信公眾號)
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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