前7個月中老邊境磨憨口岸進出口快件38.5萬件
2026-03-01 14:01 1,582次浏览雲南保山8月7日電 (董履香)近日，雲南騰衝司莫拉佤族村，五彩稻浪隨風起伏，一幅以大地為紙、水稻為墨的巨型稻田藝術畫驚豔亮相，黃、綠、紫、紅等多色水稻組成的彩色稻田迎來最佳觀賞期。 司莫拉村彩色稻田迎來最佳觀賞期。董履香 攝 作為連續五年種植的特色農業景觀，2025年司莫拉彩色水稻以「民族要復興 鄉村必振興」為主題，將紫葉稻、黃葉稻與綠葉稻等巧妙搭配，從高處俯瞰，彩色稻田如天然調色板「鑲嵌」在青山環抱的田野中，與遠山、村莊交相輝映。 微風拂過，稻浪翻滾，在雲谷公園核心區，24座水車集群與500畝萬壽菊花海環繞彩色稻田分布，形成一條「沉浸式田園景觀帶」，每天吸引遊客2000餘人次。 近年來，司莫拉村以彩色稻田為核心景觀，串聯打造佤鄉風情體驗、古寨鄉旅、農旅休閒等多元業態，推進「農文旅」融合發展。彩色稻田不僅成為鄉村旅遊中的視覺盛宴，更為村民致富鋪就了幸福「稻」路。該村依託「黨支部+合作社+公司+農戶」模式，由合作社牽頭流轉土地，形成「統一規劃種植、統一技術指導、統一品牌運營、統一利益分配」的閉環體系。村民既能通過土地流轉獲得每畝每年1000元的保底收益，還能通過參與稻田管護、旅遊服務等獲得務工收入，年底更可享受合作社分紅。 五年來，司莫拉村累計接待遊客143萬多人次，合作社累計分紅93.9萬元。 隨著觀賞季的到來，村裡的農家樂、民宿的預訂量明顯增加，村民們正忙著迎接客流高峰。村民楊彩芹的司莫拉大米粑粑生意紅火，一天最多能賣500個，收入達2000餘元。司莫拉紅茶、綠茶、胭脂果酒、果醬等特色農產品出圈，司莫拉帆布包、風情傘、木鼓等文創精品陸續上線，村內鋪面達40餘個，農家樂、民宿增至10家，許多外出務工村民返鄉創業，實現了家門口增收致富。2024年，該村人均可支配收入達24884元。 據悉，司莫拉彩色水稻最佳觀賞期將持續至10月初，其間還將舉辦佤族新米節、篝火晚會等傳統特色活動。(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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