與你我健康有關！這一強制性國標正式印發 專家詳解→
2025-10-22 21:50 4,582次浏览海南白沙8月11日電 (記者 王曉斌)品過白沙香茗，再親手植下新綠。8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動(下稱「逐浪計劃」)的港澳大學生，在白沙黎族自治縣體驗了一場融合茶文化與生態實踐的活動。有學生感言，此舉不僅栽下茶樹，更是種下了一份「常回來看看」的念想。 8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動的港澳大學生，在白沙黎族自治縣種茶樹。記者 駱雲飛 攝 當天，學生們首先探訪了白沙茶園小鎮的萬畝生態茶園。這片茶園坐落於一處獨特的地質遺蹟之上——約70萬年前一顆小行星撞擊形成的隕石坑。如今，常人難尋隕石撞擊蹤跡，但直徑數公裡的隕石坑已演化為連綿坡地。隕石撞擊形成的特殊環境，結合優良茶樹品種及傳統制茶工藝，共同塑造了白沙綠茶等產品獨特的品質魅力。 海南白沙隕石坑茶業有限公司副總經理餘隆洋介紹，海南熱帶雨林氣候賦予了白沙綠茶鮮明的特質，「其滋味回甘顯著，香氣馥鬱，區別於其他產區。」 餘隆洋說，為提升產業附加值，公司近年積極研發新產品，如速溶茶、茶多酚提取物等，並探索對接新式茶飲市場，拓寬銷售渠道，有效促進了當地茶農增收。 8月10日，白沙黎族自治縣萬畝茶園。記者 駱雲飛 攝 白沙茶博園是白沙縣著力打造的「茶旅融合」示範項目，在原有薄沙茶廠基礎上，整合建設了「知茶園」、「茶香廊」及體驗茶園等設施，集茶文化展示、科普教育、觀光休閒功能於一體。園內引種海南大葉、雀舌、金觀音等百餘種優良茶樹，景觀雅致。 在白沙茶博園，港澳大學生們了解茶葉加工流程，品鑑現場衝泡的白沙綠茶與紅茶。在茶博園前的空地上，工作人員指導港澳大學生們揮鍬培土，親手栽下一株株茶樹苗。 8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動的港澳大學生，在白沙黎族自治縣觀看工作人員手工制茶。記者 駱雲飛 攝 福州大學香港學生李承熹通過「逐浪計劃」，在海南白沙農場集團有限公司完成了為期一個月的實習。這是李承熹第一次深入了解到「一口茶」背後的制茶流程，「整個複雜工序令人印象深刻」。種下一棵茶樹，也讓李承熹覺得自己與白沙多了一層連結，「這棵茶樹讓我覺得自己在這邊留下了自己來過的痕跡，很有成就感」。李承熹說，自己種下了「常回來看看」的念想。(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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