臺輿論關注「大罷免」大失敗：主流民意對民進黨當局投下不信任票
2025-10-27 07:18 1,263次浏览越來越多國家和地區認同和借鑑中國的生態文明建設經驗，綠水青山就是金山銀山理念為共建清潔美麗世界貢獻中國智慧和中國方案 在南非北開普省，當地借鑑中國「生態文化村」建設經驗，因地制宜將自然資源轉化為文旅資源；在烏茲別克斯坦努庫斯，中烏合作的「光伏+棉花水肥一體化」種植試驗示範區，讓鹽鹼地實現生態治理和經濟增效協同推進；在秘魯錢凱港，港口成立動物救助辦公室，常態化做好海洋和溼地生態保護……當前，越來越多國家和地區認同和借鑑中國的生態文明建設經驗，綠水青山就是金山銀山理念為共建清潔美麗世界貢獻中國智慧和中國方案。 縱觀人類文明發展史，工業化進程創造了前所未有的物質財富，也產生了難以彌補的生態創傷。如何處理發展和保護的關係，一直是一個世界性難題。綠水青山就是金山銀山理念洞悉經濟發展與生態環境保護的辯證統一關係，強調發展經濟不能對資源和生態環境竭澤而漁，生態環境保護也不是捨棄經濟發展而緣木求魚。綠水青山就是金山銀山理念破除了過去環境與經濟兩者之間僵化對立的錯誤認識，指明了實現發展和保護協同共生的新路徑。匈牙利布達佩斯長期可持續性研究中心研究主任格朗皮埃爾·奧蒂洛認為，綠水青山就是金山銀山理念超越了狹隘的功利主義與短期主義，在中華優秀傳統文化的生態智慧中，構築了對人與自然是生命共同體的深刻關注，具有深刻的哲學內涵。 保護生態環境就是保護生產力，改善生態環境就是發展生產力。實現經濟社會發展綠色轉型不僅是推動生態文明建設的必由之路，也為經濟發展注入強大動力。近年來，中國新能源汽車、光伏、風電等綠色產業為高質量發展注入源源不竭動力，即是例證。在推進自身經濟社會發展全面綠色轉型的同時，中國廣泛開展綠色國際合作，與100多個國家和地區開展綠色能源項目合作，積極支持優質綠色技術和產品自由流通，為世界提供80%以上的光伏組件和70%的風電裝備，推動全球風電和光伏發電項目平均度電成本分別累計下降超過60%和80%，持續賦能全球綠色發展。聯合國前副秘書長埃裡克·索爾海姆認為，中國在綠色發展與綠色環保上的實踐創新與全球示範效應，為世界綠色轉型提供關鍵動能。 良好的生態環境是最公平的公共產品，是最普惠的民生福祉。堅持以人民為中心，持續深入打好汙染防治攻堅戰，中國創造了最大發展中國家在經濟社會快速發展同時有效保護生態環境的成功實踐。今天的中國，天更藍、地更綠、水更清，人民群眾共享自然之美、生命之美、生活之美。在關注中國生態治理的國際人士看來，綠水青山的美麗中國，凝聚著人民對美好生活的嚮往，充分展現中國式現代化堅持以人民為中心。委內瑞拉中國問題研究中心主任艾馬拉·格德爾表示，所有氣候政策的最終目標應是增進民生福祉，「中國不僅為全球碳減排作出巨大貢獻，更在引領一種面向未來、兼顧公平與效率的全球綠色發展路徑」。 以自然之道，養萬物之生。地球是人類共同的、唯一的家園，保護生態環境是國際社會共同的責任。在綠水青山就是金山銀山理念指引下，中國將繼續攜手國際社會，共繪人與自然和諧共生的美好畫卷，為子孫後代建設清潔美麗世界，讓人類擁有更加美好的未來。 《 人民日報 》( 2025年08月11日 03 版)
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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