國臺辦：民進黨當局製造的「信息繭房」正在崩塌
2026-01-01 03:21 5,289次浏览晨曦微露，河南省蘭考縣堌陽鎮徐場村，刨花飛舞，琴聲悠揚。泡桐木製成的琴、琵琶等銷往海內外，這個百餘戶的脫貧村，民族樂器加工產業年產值已突破1.5億元，村裡九成以上人家靠這個產業增收致富。 挺拔青翠的泡桐樹成長為撐起一方產業的致富樹，正是「十四五」時期我國持續鞏固拓展脫貧攻堅成果的生動縮影。 習近平總書記強調：「建設現代化國家離不開農業農村現代化，要繼續鞏固脫貧攻堅成果，紮實推進鄉村振興，讓群眾生活更上一層樓，在推進農業農村現代化中越走越有奔頭。」中央政治局會議指出：「鞏固拓展脫貧攻堅成果，確保不發生規模性返貧致貧。」 打贏脫貧攻堅戰後，黨中央設立5年過渡期，全力鞏固拓展脫貧攻堅成果，銜接推進鄉村全面振興。各地區各部門持續加大工作力度，強化政策扶持，守牢不發生規模性返貧致貧的底線。 脫貧縣農村居民人均可支配收入從2020年的12588元增長至2024年的17522元。 觀監測幫扶質效——織密「安全網」，守牢民生底線。 在全國脫貧人口最多的地級市雲南昭通，魯甸縣文屏街道脫貧戶楊清福的妻子2021年患重病需要手術，讓一家人面臨返貧風險。 網格員走訪發現後，第一時間啟動監測幫扶程序，為楊清福安排公益性崗位並介紹新工作，醫療費用也減免了許多。「真是及時雨！」楊清福說。 進入過渡期以來，各地持續健全完善防止返貧致貧動態監測和幫扶機制，從發現風險到落實幫扶措施，質效不斷提升。 察民生保障水平——補齊民生短板，託起穩穩的幸福。 「村裡有共享食堂、幼兒園，礦泉水項目加快建設，大家的生活更好了……」說起自然資源部定點幫扶給村裡帶來的改變，江西省贛州市贛縣區夏潭村黨支部書記謝瑞山有說不完的話。 2022年，夏潭村村莊規劃獲批。駐村第一書記王萍於2024年推動將礦泉水採礦權與集體經營性建設用地使用權創新組合出讓，成功交易420.1萬元。 「十四五」時期，「三保障」和飲水安全保障水平持續鞏固提升，脫貧群眾生活水平顯著提高。脫貧家庭和防止返貧致貧監測對象家庭義務教育階段輟學學生保持動態清零，脫貧人口和防止返貧致貧監測對象基本醫療保險參保率穩定在99%以上。 看自我發展能力——產業就業拓新路，確保持續增收致富。 在蘭考，南彰鎮一家共富工坊的故事讓人津津樂道。「以前編筐自家用，現在成了增收門路。」共富工坊裡，70多歲的脫貧戶李欽說。 盤活閒置院落，建設家門口的車間，這支平均年齡超過60歲的團隊，一年編織出8萬多個精美藤筐並出口海外。 如今，蘭考已建成304家共富工坊，帶動就業2.39萬人，其中脫貧人口和監測對象3366人。 「十四五」時期，脫貧地區鄉村特色優勢產業持續發展壯大，每個脫貧縣都培育形成2至3個優勢特色突出、帶動能力較強的主導產業，總產值超過1.7萬億元。脫貧人口就業能力和質量明顯提升，務工就業規模連續4年穩定在3000萬人以上。 今年是鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接5年過渡期的最後一年。農業農村部有關負責人表示，鞏固拓展脫貧攻堅成果須臾不可放鬆，下一步，將推動各地區各有關部門聚焦提升監測幫扶質效、抓牢產業就業幫扶、提高協作幫扶實效、優化完善幫扶政策等方面持續發力，確保過渡期圓滿收官。 人民日報 本報記者 常 欽 李曉晴
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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