香港發出年內第五個「黑雨」信號

2026-01-21 12:08 7,195次浏览

  盛夏時節,內蒙古赤峰市喀喇沁旗馬鞍山村綠意盎然,一串串山葡萄綴滿枝頭,村民張國利和妻子趙國俠正忙著田間管護。「像這棵秧能結10斤左右山葡萄,一畝地能收約3000斤、賣6000元左右。」張國利說。 張國利為葡萄藤疏除過密枝條(央廣網記者 李春雪 攝)   2019年7月15日,習近平總書記來到馬鞍山村考察,在張國利家的小院裡和基層幹部群眾代表促膝談心。總書記指出,產業是發展的根基,產業興旺,鄉親們收入才能穩定增長。要堅持因地制宜、因村施策,宜種則種、宜養則養、宜林則林,把產業發展落到促進農民增收上來。   馬鞍山村地處北緯41度,晝夜溫差大,光照時間長,土壤有機質豐富,村民因地制宜,長期種植釀酒用的山葡萄,但前些年,受限於分散種植、規模較小,鄉親們的收益並不穩定。近年來,馬鞍山村成立山葡萄專業合作社,引進酒企在當地建酒莊,暢通山葡萄銷路,建立「種植+收購+加工」的產業鏈條。   「現在,馬鞍山村超過一半的村民種植山葡萄。每到豐收季,酒莊就來統一收購。2019年,我們還在馬鞍山村投資3.5億元建設度假酒店,打造集婚禮會議、親子旅遊、戶外拓展於一體的綜合文旅項目,助推當地旅遊業發展。」當地一酒莊負責人許鑫陽說。   「總書記來的時候,我家還是土灶老屋。這幾年,通過種植山葡萄、參與文旅講解等,家裡收入增加了,重新裝修了房子,買了電動代步車,添了新丁。村裡路拓寬了,改造建設了民宿一條街。馬鞍山村變化很大,我們生活得很好、很幸福。」7月中旬,張國利對記者說。 村民在馬鞍山林場林下經濟試驗示範基地採摘木耳(央廣網發 劉德胤 攝)   靠山吃山、靠水吃水,馬鞍山村還利用周邊的馬鞍山林場資源,增加村民就業渠道。眼下,林場的林下經濟試驗示範基地內新一茬木耳已成熟,這些木耳經村民採摘後被迅速分裝,運往周邊加工廠,最終銷往全國各地。   「2022年,我們建設了100畝林下經濟試驗示範基地,種植木耳、赤芍等經濟作物。」馬鞍山林場場長羅智中說,今年林場又與赤峰市林研所合作打造百餘畝示範基地,進一步豐富當地「菜籃子」,帶動周邊村民持續增收,也為遊客提供更多體驗式採摘場景。 遊客在馬鞍山村打卡留念(央廣網發 朱建華 攝)   種植山葡萄、發展林下經濟、打造花海觀光點、開設民宿……立足當地自然條件和區位優勢,近年來,馬鞍山村逐步探索出了一條「生態立村、產業富村、旅遊強村」的發展新路子。   「旅遊旺季時,村民們就把自己家的土特產、根雕等拿出來售賣,受到遊客喜愛。村裡的生態好了,產業興了,村民的腰包也鼓了,2024年村民人均可支配收入較2019年翻了一番,日子一天比一天有奔頭。」馬鞍山村駐村第一書記烏曉亮說。   總監製:駱紅秉   總策劃:張軍 於鋒   監製:伍剛 宮歆慧 蔡榮波   統籌:陶玉德   策劃:田鳳元 卜葉   採制:魏全民 李春雪 劉曉祺   鳴謝:赤峰市喀喇沁旗委宣傳部

  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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