懂技術會調度的「物流管家」 智慧倉運維員具體工作是什麼？
2025-11-25 07:53 2,495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。西藏自治區黨委書記王君正介紹，西藏始終把保護青藏高原生態環境作為最大的價值、最大的責任、最大的潛力，不斷地鑄牢國家生態安全屏障，堅定不移地守護好西藏生靈草木、萬水千山。 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 一是依法落實最嚴格的生態保護制度。嚴格執行《青藏高原生態保護法》，出臺了自治區國家生態文明高地建設條例，嚴格落實生態環境分區管控措施，堅持「兩高一低」項目和企業零審批、零引進，堅決不許帶有汙染性質項目上高原，積極推進國家公園建設，縱深推進南北山綠化工程，讓拉薩的山更綠、天更藍、水更清。生態保護紅線面積佔全區國土面積的50%以上，各級各類自然保護地面積佔到了37.95%，西藏成為全國首個市級全部創建國家生態文明示範區的省份。 二是堅定不移堅持綠色發展理念。2024年，全區綠色食品、有機農產品、農產品地理標誌、全國名特優新農產品總數達到了404個，綠色有機成為「藏字號」農畜產品的金字招牌。綠色工業加速轉型，2021-2024年累計培育國家級綠色工廠17家、國家級綠色工業園區1家，高原特色產業的含綠量、含金量、含新量不斷提升。 三是深入推動低碳發展。依託世界級水能、風能和太陽能資源，堅持有所為、有所不為，加快清潔能源基地建設，積極為實現「碳達峰碳中和」目標貢獻西藏的力量。2024年西藏清潔能源發電量佔比達到99%以上，基本實現了全清潔電力供應，成為全國清潔能源發電量佔比最高的地區。非化石能源消費比重達到55%以上，位居全國前列。人均碳排放僅為全國平均水平的1/3。 四是推進生態惠民。各領域生態補償制度不斷建立優化完善，2021-2024年，累計落實草原生態補助獎勵資金136.8億元，226.22萬農牧民享受了草原生態補助獎勵政策；累計落實中央財政森林生態效益補償資金51.47億元，10.3萬群眾專兼職從事公益林管護工作；全區年均提供生態崗位44萬個。 王君正表示，西藏仍然是世界上生態環境最好的地區之一，將牢固樹立「綠水青山就是金山銀山、冰天雪地也是金山銀山」的理念，持之以恆地以守護者的身份，讓青藏高原成為全人類共同的生態財富，為共建地球生命共同體作出新的更大貢獻。
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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