通訊：鄂爾多斯市零碳實踐記
2026-01-03 00:42 4,849次浏览麗水8月14日電(周健 舒旭影 張俊英)8月13日至8月14日，開車100多天、跨越23000公裡、穿越10個國家和地區的匈牙利華人頭條傳媒總編、匈牙利麗水青田同鄉會顧問李皓東和夫人來到僑鄉浙江青田遊玩，並完成了一場極具挑戰的歸國之旅。 據悉，倆人駕駛汽車於今年4月從匈牙利布達佩斯駛出，一路途經多個共建「一帶一路」國家和地區，隨後從新疆入境，穿越甘肅、陝西、山西等地，到達青田。 2025年8月，浙江青田，李皓東夫婦駕車行駛在綠水青山間。舒旭影 供圖 披星戴月、日夜兼程，行程充滿艱險。但他們在歐洲和中亞沿途見到了大量中國元素，也見證了海外華僑華人在不同環境下的堅韌與拼搏，倍感親切與自豪。李皓東表示，海外華僑群體蘊藏著眾多勵志故事，自駕方式為深入採訪華僑華人故事提供了極大便利，能更細緻地記錄他們的奮鬥歷程，「為此，我還特意購買中國品牌汽車，並將此行命名為『開中國車回中國』。」 「此次行程能順利開展，離不開匈牙利麗水青田同鄉會會長葉小榮的大力支持。」在李皓東看來，葉小榮身上所體現的青田人堅韌不拔精神，照亮了自己挑戰自我的道路，「我將行程終點定在青田，就是希望將青田人的精神傳播到海外，讓更多人了解青田、認識青田人，感受青田獨特的文化魅力。」 2025年8月，浙江青田，李皓東拍攝青田美食。 舒旭影 供圖 在青田北山鎮，葉小榮還向李皓東介紹了青田的諸多特產，如楊梅、山茶油、田魚、素麵等。葉小榮表示，下一步計劃將青田的山茶油推廣到匈牙利，讓匈牙利人民也能品嘗到來自中國青田的美味。同時，他也希望藉助媒體力量，將青田的素麵等特色產品推向更廣闊的市場，讓更多人了解和喜愛青田的特產。 這段兩萬多公裡的自駕歸國路，不僅僅是一段地理上的跨越，更見證了海外華僑華人的團結與拼搏，也為僑鄉青田的宣傳推廣開闢了新的途徑。(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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