看圖學習丨抓生態文明建設 總書記要求正確處理這對關係
2025-12-05 17:49 9,179次浏览海口8月5日電 (吳健 董小芳)海口市人民政府辦公室近日出臺《關於推進海洋生態環境高質量保護 打造全域美麗海灣城市的實施意見》(下稱《實施意見》)，提出六大方面25條具體舉措，分類推進全域美麗海灣建設。 海口海域面積785.06平方千米，海岸線全長160.17千米，擁有東寨港灣、海口灣和新海灣三個海灣。近年來，海口市積極推進美麗海灣保護與建設，海口灣入選2023年全國美麗海灣優秀案例、海南省省級美麗海灣，東寨港灣和新海灣雙雙入選2024年度海南省省級美麗海灣。 《實施意見》以海灣(灣區、岸段)為單元，針對各海灣自然稟賦、生態環境現狀和產業資源特點等不同特色，分類別分梯次推動美麗海灣建設，構成各具特色、各展所長、各美其美的全域美麗海灣體系。 海口灣建設親海宜居型美麗海灣。該海灣濱海景觀資源豐富，滿足民眾觀光、休閒、戲水等親海空間需求。未來，這裡將通過提升濱海景觀品質、強化溼地生態修復、加快海洋科技發展等措施，打造最美「城市會客廳」；同時推動灣區活動與商業經濟圈互促共進，提升親海旅遊文化體驗。 東寨港灣建設生態保育型美麗海灣，建立實施海洋生態保護制度，實施紅樹林整治與修復，推動藍碳經濟發展以及海洋漁業向休閒漁業和現代漁業轉型，打造漁旅融合生態文化名片。江東新區建設近零碳示範區，實現能源供應清潔化、建築建設綠色化、產業發展低碳化。 新海灣建設綠色產業型美麗海灣，構建以綠色低碳發展為主導的臨海產業體系，培育會展品牌與產業融合、以免稅經濟激活消費動能、探索「漁業+文旅」融合與美麗新漁村建設。雷瓊世界地質公園通過實施生物多樣性保護措施，促進生態系統穩定性增強和生態服務功能提升。 根據《實施方案》，海口將持續推動海洋生態環境質量改善，進一步實現「水清」有突破、「灘淨」有保障，「魚鷗」有家園，「人海」更和諧，不斷提升民眾臨海親海的獲得感和幸福感，為推進全域美麗海灣建設積累經驗、樹立標杆。(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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