中國光伏行業協會倡議：抵制以低於成本的價格開展惡性競爭
2026-01-01 13:33 3,497次浏览福建永安8月12日電 題：北上抗日宣言發布地的振興圖景 作者 雷朝良 初秋時節，福建省永安市小陶鎮松山村的柑橘果園綠浪翻滾，圓滾滾的特早蜜桔壓彎了枝頭。「再有十幾天就能採摘了，今年蜜桔長勢喜人，肯定是個豐收年。」正忙著給果園除草的村民江以權笑著說，家中10畝蜜桔早已被採購商預訂一空。 在中國工農紅軍北上抗日先遣隊公園陳列展廳內，「紅軍北上抗日從這裡出發」的標語首先映入眼帘。雷朝良攝 小陶鎮境內氣候溫和溼潤，雨量充沛，為特早蜜桔的糖分積累提供了理想環境。目前，全鎮柑橘總面積達3.85萬畝，總產量10萬噸，總產值5.64億元。小陶鎮政府分管農業的負責人羅曉娟8月11日接受採訪時說：「柑橘已成為小陶鎮最大的農業支柱產業。」 這片綠意盎然的土地，同樣浸潤著紅色的革命記憶。當地傳唱的一首抗日歌謠：「紅軍抗日鐵拳反帝先鋒隊，中國我們誓死要反侵略，我們全部對日作戰去，自由蘇維埃的新中國。」將人們的思緒帶回90多年前的烽火歲月。 圖為北上抗日先遣隊指揮部、紅軍醫院舊址。雷朝良攝 在位於小陶鎮上的中國工農紅軍北上抗日先遣隊公園陳列展廳，泛黃的歷史照片、珍貴的革命文物，配合講解員深情的講述，生動再現了那段鐵血徵程。 小陶鎮文化站站長黃光棉介紹，1934年7月6日，由紅七軍團改編的北上抗日先遣隊從瑞金出發，歷經艱險於7月15日抵達小陶鎮，與紅九軍團先頭部隊勝利會師。 7月15日這一天，中華蘇維埃共和國中央政府和中國工農紅軍革命軍事委員會在小陶鎮發布了《為中國工農紅軍北上抗日宣言》等重要文告，使這裡成為北上抗日宣言的發布地、先遣隊的集結出發地，也拉開了長徵的序曲。 北上抗日宣言發布地——小陶鎮石峰村。陳祖隆攝 紅軍北上抗日先遣隊在紅九軍團的護送下，途經永安多個鄉鎮揮師北上，沿途通過發傳單、寫標語等方式宣傳抗日、發動群眾。至今，永安多個村莊的老屋牆上仍保留著當年的抗日標語。 「先遣隊轉戰閩浙贛皖四省，行程五千餘裡，牽制敵軍主力，有力配合了中央主力紅軍順利實施戰略大轉移。」永安市委黨史和地方志研究室主任鄭毅指出，「這支隊伍沿途傳播黨的抗日主張，為推動抗日民族統一戰線的形成奠定了群眾基礎。」 如今，小陶鎮的紅色資源得到系統保護開發。巖連寧邊區革命歷史紀念館、北上抗日宣言發布地石峰紀念館莊嚴矗立；樹荊堂、慎修堂等革命舊址修葺一新；矮嶺戰鬥遺址、紅軍墓等遺蹟重現風貌，形成了以「北上抗日宣言發布地」為核心的紅色文化集群。 「我們正積極推進紅色文化與特色產業的融合發展。」羅曉娟表示，通過「跨村聯建」和村企合作等模式，小陶鎮實現了集體經濟、農民收入和企業效益的同步提升，2024年全鎮農民人均年收入達34662元，走出了一條獨具特色的鄉村振興之路。(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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