時習之丨「體育強則中國強」

2025-12-31 23:04 2,496次浏览

  8月5日電 國新辦8月5日舉行新聞發布會,介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就。西藏自治區黨委副書記、自治區主席嘎瑪澤登介紹,西藏重視支持文化旅遊產業發展,深化體制機制改革,出臺了一系列政策措施,推動了一批文旅項目相繼落地,全區的文化旅遊產業呈現出了蓬勃發展的態勢。2024年,全區的文化產業產值增長23.8%,接待國內外遊客6389萬人次、增長15.8%,其中:入境遊客增長188.2%。今年上半年,接待國內外遊客3218.48萬人次、同比增長11.7%。 8月5日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行新聞發布會,西藏自治區黨委書記王君正,西藏自治區黨委副書記、自治區主席嘎瑪澤登介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就,並答記者問。 記者 張祥毅 攝   嘎瑪澤登介紹,在打造世界重要旅遊目的地方面,西藏不斷地總結工作經驗,學習先進典型,持續擴大對外交流合作,探索推動西藏旅遊由觀光旅遊向文化旅遊轉變、由風景旅遊向深度的休閒體驗旅遊轉變、由「門票經濟」向產業經濟轉變。   一是堅持規劃先行。綜合考慮自然資源、人文資源、區位優勢、產業布局和要素保障,把文化旅遊產業與經濟社會發展融為一體,高標準、高起點做好文化旅遊產業的規劃。   二是堅持融合發展。把西藏的自然風光與特色文化結合起來,深入挖掘西藏文化資源,加強非遺景區景點的建設,打造了一批「唐卡村」「木雕村」「藏香縣」等特色鄉村縣,推出更多的精品旅遊線路和旅遊產品,推動文化和旅遊融合發展。   三是堅持以人為本。緊扣「吃住行遊購娛」六要素,迭代升級旅遊產品和供給模式,建設配套設施,完善景區景點,豐富文旅消費,優化區域性交通網絡,讓遊客能夠留得下、待得住、帶得走。   四是堅持合作共贏。持續優化營商環境,推進區內城際旅遊協同發展、跨省旅遊協作發展、國際旅遊合作發展,推動旅遊服務水平與國際通行標準接軌。   五是堅持文旅惠民。文化旅遊產業既是大產業,又是大民生。大力扶持基層的文藝隊伍,鼓勵各級文藝團體參與文化旅遊,扶持地標性特色文創、旅遊商品生產銷售,擴大群眾就業、增加群眾收入、帶動群眾致富。   嘎瑪澤登表示,非常歡迎國內外的朋友到西藏走一走、看一看,親身體驗西藏的美景、切身感受西藏的文化、親眼見證我們社會主義現代化新西藏的發展變化。

  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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