廣東高院發布環境資源審判有重大影響力十大案件
2026-02-03 15:47 2,437次浏览重慶8月8日電 題：臺胞「安迪叔叔」的大陸廚房：用融合美味交年輕朋友 記者 鍾旖 「我希望這裡不僅是一家美味集合站，更是面向年輕人的一處休憩、療愈場所。」8日，位於重慶市大學城的一家融合料理餐廳內，被食客親切地稱呼為「安迪叔叔」的陳秋良忙碌不停。天氣炎熱，剛上線一周多的外賣服務很是火爆，「每天中午都要接幾十單」。 62歲的陳秋良來自臺中，退休前是業內知名的職業經理人，早年一手將臺灣清水高速公路服務區打造成觀光景點、在日月行館擔任行政運營總監。2015年底，受在渝臺企邀請，「看好祖國大陸發展」的陳秋良跨海而來。工廠扭虧為盈後，他婉拒了再拓海外市場的提議，「年紀大了，決定在重慶落地生根」。 作為土生土長的臺灣人，從上世紀90年代起，陳秋良就頻繁往來兩岸參與商務合作。其坦言，在大陸並無親戚朋友，是在一次次的往返中產生割捨不掉的情感。「如果說早期來大陸是為了事業，那現在是為了生活。回重慶，就是回家。」 8月7日，臺胞「安迪叔叔」整理餐廳圖書閱覽區的書本。記者 鍾旖 攝 在陳秋良看來，分享美食是令人快樂的事，加上大陸餐飲市場廣闊，創業開店是順勢而為。經過調研，2024年11月，他將Brunch文化引入重慶，用自己的英文名取店名「安迪廚房」，主打泰式、韓式、臺式料理等融合美味。 300平方米的門店被分為前後廳，可容納60人就餐。前廳的牆上掛著他拍攝的臺灣風光圖、陳列架上擺滿食客參與製作的手工藝品，還有一方供娛樂的舞臺。步入後廳，圖書閱覽區、共享自習室、開會辦公區一應俱全。陳秋良介紹，生日聚會、公司團建、商務會談都可滿足。 因沒有知名度，店鋪草創期並不順利。陳秋良回憶，從虧損到盈利，再到登上當地特色菜好評榜第一名，靠的是與年輕人的「雙向奔赴」。 為保證品質，陳秋良堅持不做預製菜，「調製飲品用的牛奶都是前一晚找超市預定，一早去取」；為給顧客更多選擇，菜單根據時令調整；為更貼近川渝口味，菜品可調整辣度；在店內，總能看到陳秋良端茶倒水、上餐說菜的身影；外賣上線後，他還打起回訪電話，傾聽意見建議……這些舉動被網民分享在社交平臺，引發更多關注。 8月7日，臺胞「安迪叔叔」在餐廳為顧客製作飲品。記者 鍾旖 攝 「經營有壓力的時候，我就上網看評論，鼓勵的話語讓我溫暖、給了我信心。」陳秋良說，在大家的關心支持下，他熬過了最艱難的時期，現在內心滿溢的是對未來的自信與期待。 「別看我60多歲了，我還有很多夢想要去實現。」陳秋良說，大陸是實現夢想的廣闊舞臺，每個人都充滿無限可能。比如他在「00後」店員的鼓勵下開通短視頻帳號，從開始的排斥到面對鏡頭收放自如，生活愈發精彩。 「孩子們，謝謝你們給我帶來快樂。有一天你累了、想我了，歡迎回來看看我，這個『家』隨時能為你做喜歡的美食。」在一期送別畢業生的視頻裡，「安迪叔叔」與年輕人許下約定。(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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