上合峰會舉辦在即 全語種+專人對接保障代表團高效入境
2025-12-28 16:43 4,234次浏览在福建省寧德市周寧縣後洋村的黃振芳家庭林場管理房旁，習近平30多年前種下的三棵杉樹，如今已長得高大挺拔。三棵樹的成長，好似講述著一段點綠成「金」的故事。 1988年6月，習近平從廈門來到寧德擔任地委書記。俗稱「閩東老九」的寧德，是當時全國18個集中連片貧困地區之一。習近平面臨尋找突破路徑，率領閩東加快發展、擺脫貧困的重任。 1988年寧德城區風貌。(圖源：《習近平在寧德》) 1988年7月初，習近平和地委幾位負責同志，翻山越嶺，歷時一個多月深入閩東九縣，以及毗鄰的浙南溫州、蒼南樂清等地調研。正是這次調研，「造林大王」黃振芳的故事引起了習近平的關注。 黃振芳是寧德市周寧縣七步鎮後洋村人。後洋村常年地質災害頻發，每逢暴雨，山洪傾瀉，良田被毀，村民的生活很困苦。他們一家七口人經常連肚子都吃不飽。 1983年，黃振芳開始探索創業致富之路。他貸款8萬元，帶領全家人開荒造林，開墾出50畝荒山作為試驗林，後來逐漸擴大造林面積，短短三年內，黃振芳和家人造林1207畝，為全縣之冠。 得知黃振芳在山上造了一大片林，把整個家都搬上山去了，習近平決定上山看望。 當時車子開到鄉鎮後，習近平撐著雨傘一路步行近一個小時才到山上。他看到一連好幾個山頭都是黃振芳家造的林，新種的樹苗也都長得很好，便鼓勵黃振芳繼續鼓起勁兒往前奔。 這次調研後，習近平把黃振芳的情況寫進調查報告《弱鳥如何先飛》中，指出其為寧德「發展林業提供了一條思路」。 1989年1月，習近平到周寧縣走訪種林專業戶。(圖源：《習近平在寧德》) 時隔半年，習近平再次來到林場調研。那時正值1989年元旦期間，黃振芳的林場面積又擴大了不少，他正計劃著在林下套種馬鈴薯等作物，「以短養長」。看到這些，習近平高興地握住黃振芳的手說：「你這林場搞得好，值得推廣。」這一次，習近平在黃振芳家的林場親手種下了三棵杉樹，並在《閩東的振興在於「林」——試談閩東經濟發展的一個戰略問題》一文中，深刻指出「森林是水庫、錢庫、糧庫」。 黃振芳家庭林場的宣傳牌。(圖源：《習近平扶貧故事》) 黃振芳家庭林場。(圖源：央視新聞) 在習近平的重視和推動下，黃振芳成了「造林致富帶頭人」，周寧全縣掀起造林熱潮，探索在產業結構上實行「林、茶、果、藥」結合，在林地利用上實行「套種、放養」結合的「種、養、遊」一體的產業化發展模式。 「森林是水庫、錢庫、糧庫」這個後來被簡稱為「森林『三庫』」的實踐，把閩東林業發展推上了快車道。如今的閩東已遍植綠樹、漫山青翠，綠色工程惠及千家萬戶。 林茂田豐、天藍水清的「七彩」後洋村。 寧德市委宣傳部供圖 (2023年第24期《求是》雜誌刊發) 一個小山村，如同一扇窗，映射出習近平總書記對我國生態文明建設的深邃思考和長遠布局。時光流轉，「綠水青山就是金山銀山」的理念早已深入人心，在祖國大地上生根、開花。
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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