錫林郭勒8月7日電 題:草原「打卡地」的民生溫度:一條路連百業興 一灣水映生態美 記者 烏婭娜 在內蒙古自治區錫林郭勒盟西烏珠穆沁旗草原上,「99號公路」延伸向草原腹地,來自全國各地的遊客和自駕遊愛好者在公路起點處「打卡」拍照,視線沿著公路延伸,白雲、綠草、牛馬羊群與蒙古包,構成了一幅唯美的天然圖畫。 「99號公路」建設之初是為解決當地農牧民的出行難題,公路打通了160公裡斷頭路,全線共穿越了5個蘇木鎮、26個嘎查村,讓1萬多人出行更加便捷。 當地政府在線路設計時又加入了「一路穿百景、千態、萬業」的巧思,將這條線性生態草原景觀路同時打造成北疆文化展示路、鄉村振興產業路和開放包容和諧路。 圖為「99號公路」起點處。記者 烏婭娜攝 據西烏珠穆沁旗文體旅遊廣電局局長王龍介紹,「99號公路」分中、西、北三線,重點打造康養遊、越野遊、研學遊等10餘條線路。「這條公路盤活了區域文化、旅遊、特色產業等資源,150多戶牧戶通過各種新業態加入到這條綜合性的旅遊地標建設中,實現增收,現在每天約有2萬遊客來此打卡。」 公路沿線分布著幾十家「牧人之家」,每天迎來送往熱鬧非凡。「90後」牧民洪格爾原本以放牧為生,如今空餘時間在「99號公路」起點開起燒烤攤,這給他增加了不少收入,他笑著說道:「我的家鄉能被全國各地的遊客知道,我很自豪。」 當「人權行動看中國·2025」內蒙古行的中外嘉賓來到這裡後,瞬間被美景所吸引。來自瑞士的自媒體達人亞尼拉·帕特裡夏·庫埃斯塔穿上了蒙古族傳統服飾,與白馬和草原合影留念。 圖為外籍嘉賓身穿蒙古族傳統服飾拍照留念。記者 烏婭娜攝 保加利亞國家電視臺「新聞時事」欄目副總監蓋諾維娃·彼得羅娃·庫丘科娃-拉戴娃站在公路邊說道:「99號公路是內蒙古大草原的門戶,它不僅連接起了村莊,也是內蒙古文化的代表。這條公路不到3年就建成了,這在我們保加利亞是做不到的。」 自「99號公路」向東北行駛300公裡,即可抵達烏拉蓋管理區,這裡是國家第六批「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。其中烏拉蓋河流域「九曲灣」河段——九曲灣景區更是烏拉蓋管理區推動「兩山」轉化的一個生動縮影。 烏拉蓋河是內蒙古第一大內陸河,河水蜿蜒曲折,似一條銀色的哈達鑲嵌在綠色的大地上。而九曲灣屬烏拉蓋河最為蜿蜒曲折的河段,河邊綠草茵茵、野花叢生。九曲灣景區總面積35平方公裡,具有地文景觀、水域景觀、生物景觀、遺址遺蹟等豐富的資源。 中外嘉賓在觀景臺上駐足,感嘆大自然的鬼斧神工,不停記錄眼前渾然天成的美景。 圖為九曲灣風景。記者 烏婭娜攝 除了自然風光,在遊客大廳裡,草樣標本科普展示、機器人咖啡等充滿現代化的設施也同樣吸引大家的目光。 白正義擔任九曲灣景區的講解員已經4年了,她告訴記者:「我很開心能向來自世界各地的遊客介紹我的家鄉,向他們講述這片民風淳樸的大地上,人們為生態保護做出的努力,我也同時見證了家鄉越來越好。」 吉林大學法學院院長、人權研究院執行院長何志鵬在走進錫林郭勒草原後說:「到了牧區才真正地體會到綠色和發展是緊密融合在一起的,讓綠水青山成為老百姓幸福的來源,內蒙古應該把這些好的案例和經驗總結推廣到其他地區,相互借鑑,也給更多地區實現怎麼保護環境、怎麼推動發展做出示範。」(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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