東西問丨伊薩耶夫·阿比爾汗：中哈交流需要怎樣的跨文化人才？
2026-03-05 04:47 9,985次浏览傍晚時分，銅陵有色銅冠建安建材公司物理實驗室內燈光通明。研發人員朱延明緊盯電腦屏幕，反覆調試著一座黃金礦尾砂的配方參數。屏幕上跳動的數值背後，是他對「讓固廢成為性價比最高的井下充填料」的執著追求。 這位中國地質大學畢業的90後工程師，正用7年1000餘次實驗積累的智慧，將曾堆積成山的工業固廢轉化為「綠色寶藏」。截至目前，他帶領團隊累計消耗工業固廢140萬噸，協同處置尾礦約1000萬噸，實現營收近4億元，讓「點廢成金」從願景變為現實。 用55次試驗敲開固廢資源化大門 2016年盛夏，剛走出校門的朱延明帶著對材料科學的熱忱，入職銅陵有色銅冠建安建材公司。彼時，公司正籌備30萬噸膠凝材料生產線項目，計劃用膠凝材料耦合尾砂充填礦井。這份與自己所學的專業高度契合的工作一下子激起了朱延明的興趣。2018年，24歲的朱延明被破格提拔為技術部副部長。當時，膠凝材料以水泥和石灰為鹼激發劑，不僅水化熱高、耐久性差，且單位水泥用量大，充填成本居高不下。 「能不能用工業固廢替代水泥？」這個念頭隨即在朱延明心中生根發芽。他從周邊工廠收集來鋰渣、銅冶煉渣、粉煤灰等12種固廢，在實驗室搭起「實驗場」。 一開始，實驗並不順利。8個月裡，54次配比實驗接連碰壁。鋼渣替代水泥時強度不足，粉煤灰比例稍高就影響和易性，這些難題一直難以攻克。 直到第55次試驗，朱延明終於找到平衡點。用5%的鋼渣替代水泥，既保證強度又降低成本，讓膠凝材料的固廢含量從80%提升至85%。這項突破讓《新型膠凝材料》項目摘得2019 年銅陵有色集團科技創新三等獎。 成功填充11座礦山井下採空區 初嘗勝果的朱延明並未止步。「要做就做徹底的全固廢膠凝材料，剔除水泥、石灰和天然石膏這些不可再生資源！」朱延明給自己提出了一個衝刺的目標。 2020年，他帶領7名大學生組建研發小組，向這一行業難題發起衝擊。 沒有現成技術參考，他們就從原料基礎分析做起。鋰渣的活性激發溫度、鋼渣的粉磨細度、鹼渣的 pH 值波動……每一個參數，他們都要經過上百次驗證。 2021年3月，初代全固廢膠凝材料研製成功，可擴大試驗時，充填體強度突然「跳水」。朱延明盯著固廢進貨單沉思：「問題會不會出在新進原料上？」化學分析結果印證了猜測：這批工業副產石膏的三氧化硫含量低了20%，鹼渣的氫氧化鈣含量少了10%。 「固廢成分的細微波動，都可能影響最終性能。」這個發現讓團隊豁然開朗。 此後的無數日夜，他們像「找茬」般記錄各種變量。最終，團隊建立起包含 127 個配方的全固廢膠凝材料資料庫，可精準匹配不同礦山尾砂特性。 這項成果迅速落地：11座礦山井下採空區被成功填充，充填體強度達標且成本降低15%。《有色冶煉渣充填膠凝材料製備理論與技術》獲中國黃金協會科技獎一等獎，2024 年更入選聯合國「無廢城市」減汙降碳典型案例，讓中國技術站上國際舞臺。 讓固廢在公路路基「安新家」 「井下充填能消納的尾砂有限，得給固廢找更大的用武之地。」朱延明又將目光投向基礎設施建設。2023年10月，他帶領團隊嘗試將銅礦尾砂、全固廢膠凝材料與土壤、碎石耦合，研製高速公路路基填築材料。 實驗室裡，他們反覆測試不同配比的抗壓強度、水穩定性，經過上百次優化確定最佳配方。2024年，347國道與330國道的工業試驗驗證了技術可行性。 「每百公裡標準四車道高速公路路基處理，可消耗銅尾礦30萬噸、全固廢膠凝材料5萬噸，節約水泥5萬噸，減少碳排放3萬噸。」朱延明算了一筆「綠色帳」。 如今，團隊參與制定的《銅尾礦作道路材料應用技術規程》已成為安徽省地方標準，填補該領域技術空白，更多「固廢變寶藏」的故事即將上演。 「看著堆積如山的尾礦變成堅實路基，那種成就感無法替代。」朱延明說。這位90後工程師用7年時間證明：青春的力量，既能紮根實驗室的方寸之間，也能撐起生態文明的廣闊天地。
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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