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2025-11-11 16:09 9,571次浏览鄂爾多斯8月4日電 題：內蒙古鄂爾多斯借黃河水滋養萬千景 作者 李愛平 李歡倪 在鄂爾多斯廣袤的土地上，悠悠黃河水奔湧而過，不僅孕育了燦爛的文明，更成為鄂爾多斯建設國家可持續發展議程創新示範區過程中，破解資源瓶頸與生態困境的「智慧密碼」，成就了借黃河水滋養萬千景的成功實踐。 近日，記者對當地多個旗縣進行了探訪。 在鄂爾多斯鄂託克旗棋盤井鎮「雙水源」工程現場，轟鳴的設備、跳動的數據交織，礦井疏幹水與黃河水正通過科技與智慧，上演著一場「變廢為寶」「借水生金」的水資源高效利用大戲。 負責人阿希達介紹，該工程以礦井疏幹水和黃河水為「雙水源」，配套建設礦井疏幹水深度處理系統和黃河水淨化處理系統。一方面，將礦井疏幹水「變廢為寶」，經過「調節—常規處理—超濾—反滲透」處理達到生活飲用水標準後併入生活飲用水管網，剩餘由煤礦企業退回的達標水統一有償調配，用於園林綠化、工業用水；另一方面，充分利用地表黃河水，經淨化處理，同樣進入生活飲用水管網，補充居民的生活用水。 黃河凌汛，曾是讓人談之色變的自然災害，但鄂爾多斯市杭錦旗通過引凌治沙工程，將凌汛期高水位的黃河水導入庫布其沙漠，實現了可持續發展。 記者從鄂爾多斯市可持續發展促進中心獲悉，這一創新舉措減輕了黃河防凌壓力，將水害轉化為水利。在黃河水的滋養下，蘆葦、紅柳等20多種植物遍布，黑鸛、東方白鸛等20多種水鳥繁衍棲息。 在鄂爾多斯市達拉特旗境內，有10條黃河一級支流，被稱為「十大孔兌」。「十大孔兌」是黃河流域水土流失最嚴重的區域之一，每年大量的泥沙隨著洪水湧入黃河，不僅加劇了黃河河道的淤積，也讓流域內生態環境日益惡化。 圖為鄂爾多斯市「十大孔兌」綜合治理效果圖。 李歡倪供圖 記者從達拉特旗政府獲悉，目前，鄂爾多斯市、達拉特旗兩級政府投入2.2億元，先期將西柳溝作為「十大孔兌」生態治理先行先試的示範孔兌，進行整體治理。同時，在黑賴溝實施「攔沙換水」試點工程，撬動4.2億元的社會資本投資治理，建成攔沙壩151座，實現了分洪、緩洪、用洪、補水和減沙的功效，在火房圪臺實施了引洪滯沙工程1處，這些攔沙壩如同堅固的衛士，將黃河泥沙蓄積在壩體一側，預計在25年的使用期內可減少入黃泥沙1.27億噸。 值得一提的是，鄂爾多斯市以此為基準，還成功置換了2800萬立方米的寶貴取水指標。2024年，鄂爾多斯市中心城區引黃供水工程正式通水，標誌著自1987年《黃河可供水量分配方案》實施以來，沿黃城市首次實現通過「攔沙工程」置換取水指標。置換來的水量除配置中心城區居民用水1600萬立方米外，還分配工業項目用水750萬立方米、棋盤井地區生活用水450萬立方米。 鄂爾多斯市可持續發展促進中心負責人杜曉彥表示，「攔沙換水」工程提高了黃河的防洪防凌能力，還實現了水資源的優化配置，讓「沙」與「水」在生態實踐中找到了新的平衡。 內蒙古經濟學家蓋志毅表示，從棋盤井鎮「雙水源」工程，到杭錦旗引凌治沙工程，再至「十大孔兌」攔沙換水工程，這一系列創新性水利工程，不僅為當地民眾帶來了實實在在的福祉，也為黃河流域生態保護和高質量發展提供了寶貴的「鄂爾多斯經驗」。(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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