長知識了！原來「觥籌交錯」的「觥」長這樣
2026-01-08 09:07 9,352次浏览「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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