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2025-11-08 15:28 6,478次浏览賀州8月7日電 題：廣西賀州：小小鷓鴣變成助農增收的「金鳳凰」 作者 謝琳 黃檸 近日，廣西賀州市昭平縣一個鷓鴣養殖基地內，2萬羽羽毛油亮、活力十足的鷓鴣迎來集中出欄，即將「飛」往全國各地，成為帶動當地農戶增收的「香餑餑」。 圖為打包裝箱好的鷓鴣。謝琳 攝 據介紹，前述基地位於昭平縣黃姚鎮粵桂協作北萊村，工人們連日來正忙著抓取鷓鴣。該基地工人肖琴英在這裡工作有兩三年，她說，這份工作不僅可以養家餬口，她還學了很多養殖方面的技術。 在打包區，工人們正嚴格按照標準對每隻鷓鴣進行篩選，確保出欄品質。基地技術員羅振東介紹，這些鷓鴣憑藉優良品質，在各地市場頗受歡迎。「截至目前，我們基地已出欄了2萬多羽鷓鴣，主要銷往山東、香港、汕頭等地。」 昭平縣鳳凰鄉謝珺是當地帶頭養鷓鴣的村民之一。2008年，謝珺退伍返鄉後，開始學習並研究發展生態循環種養殖業。2016年，他牽頭創辦賀州戎威農業開發有限責任公司。「我一直有一個想法，就是在退伍後自己做企業，帶動更多的兄弟姐妹就業，讓他們有一份好的收入。」 圖為工人們正在精選鷓鴣。謝琳 攝 2022年起，謝珺與廣東鼎湖幫扶單位展開深度合作，共同建設鷓鴣養殖基地和鷓鴣苗孵化基地。在此合作中，賀州戎威農業開發有限責任公司提供技術支持和銷售服務。「我們預計三年內將為村集體經濟增收26萬元，帶動160多名農戶參與，實現180萬元以上的經濟收益。」謝珺說。 昭平縣粵桂協作辦公室主任孔慶寧介紹，在粵桂東西部協作機制助力下，上述基地學習借鑑廣東龍頭企業的養殖方式，深度對標企業的標準化養殖體系，持續深化聯農帶農機制。 「通過上述方式，我們每年增加村級集體經濟收入大約15000元。」孔慶寧稱，下一步，企業將採取「三包」模式——包技術、包飼料、包銷售，積極引導村民參與代養，每隻商品鷓鴣達到上市標準後，村民可獲得1元代養費，以此帶動農民增收。 近年來，昭平縣充分發揮生態優勢，因地制宜發展特色養殖，讓小小鷓鴣變成助農增收的「金鳳凰」，推動全縣鷓鴣產業高質量發展。目前，昭平縣鷓鴣出欄量已達6.6萬羽，實現產值83萬元。(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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