深圳45年跨越式發展奏響蝶變「交響樂」
2026-03-18 03:38 8,293次浏览八月的塔裡木河攜冰川融水奔湧而下，在沙雅縣哈德墩鎮一處引洪渠前，依布拉依木·阿合尼亞孜看著挖掘機挖開淤沙，笑著說：「看，這片胡楊林能喝上水了。」 在乾旱少雨、生態環境脆弱的新疆，森林資源尤其珍貴，環塔克拉瑪幹沙漠的塔裡木河流域分布著我國近九成天然胡楊林，是抵禦風沙侵襲的天然屏障。8月5日，塔裡木河第26次生態輸水第二階段輸水工作啟動，滔滔洪水流向下遊綠色廊道的同時，第9個年頭向塔河中上遊引洪補水工作也已開展半月有餘，為流域內胡楊林「精準解渴」。 43歲的依布拉依木是沙雅縣胡楊林保護中心達朗塘木中心管護所所長，做護林工作已有17年，守護著哈德墩鎮內的原始胡楊林。「8月是胡楊生長關鍵的落種期，供上水、供好水，是來年新林生發的重要一環。」依布拉依木說，在連續9年的向塔河中上遊引洪補水灌溉下，原本退化的胡楊林日益恢復生機。 曾經，河流兩岸商業伐木、村民砍樹燒火的現象較為普遍。1998年，國家在新疆啟動天然林保護工程試點，1999年，沙雅縣全面停止胡楊採伐。但由於塔裡木河改道等原因，沙雅縣部分區域的胡楊林因常年缺水嚴重已有退化趨勢。如今在沙雅縣著名的胡楊林景點「魔鬼林」，還能看到大片因河水改道缺水枯死的胡楊林。 2016年，新疆全面啟動塔裡木河流域胡楊林生態保護行動，也是這一年，塔河中上遊引洪補水灌溉胡楊林工作正式啟動。沙雅縣胡楊林保護中心主任強利民介紹，塔裡木河沙雅段全長266公裡，河岸兩邊有世界上面積最大的原生態胡楊林。作為塔克拉瑪幹沙漠邊緣阻擊戰的前沿陣地之一，近年來，沙雅縣通過生態輸水、退耕還溼、補植補造等綜合措施，不斷加大塔裡木河上遊溼地生態修復保護力度，尤其引洪補水5年一輪灌，使胡楊林的生態修復更精準高效。 新其滿管理站是沙雅縣管轄河段最長的一個管理站，站長劉華利和同事們根據每天的來水量，合理調配向胡楊林引流的生態水。由於塔裡木河河水含沙量大，日常巡檢、渠道清淤是水利、林草部門工作人員的必修課。如今，安裝在手機端的智慧測流系統使水情「號脈」工作更便利精準，一旦發現閘門引水流量不足等異常數據，工作人員就能立即驅車前往淤堵點進行核查清淤。 「連續多年的引洪補水，使縣域內退化的胡楊林得到修復，天然幼林面積增加近5萬畝，地下水位總體上升0.11米。」強利民介紹，2016年至今，縣裡修建了200餘公裡的引洪渠，累計清淤398公裡，協調生態水6.89億立方米。今年，沙雅縣新建引洪渠24.5公裡，計劃引洪補水0.71億立方米，灌溉20萬畝胡楊林。 沙雅縣蔥鬱連綿的胡楊林，也為白尾地鴉、黑鸛、馬鹿等野生動物提供了棲息地，更因水美景美成為南疆新興旅遊目的地。網紅打卡地139胡楊秘境自駕公路上，掛著全國各地牌照的車輛川流不息。2024年，沙雅縣胡楊林景區接待遊客23.4萬人次，同比增長35.3%，今年「五一」假期接待遊客超16萬人次，生態「含綠量」正轉化為發展「含金量」。 今年，塔河流域全年計劃引洪補水6.52億立方米，將灌溉喀什地區、阿克蘇地區、和田地區、巴音郭楞蒙古自治州等多地的胡楊林區。這條沙漠前沿以水為盾、以綠為牆的生態防線建設，正成為「綠水青山就是金山銀山」理念在死亡之海邊緣的生動實踐。 石榴雲/新疆日報記者 康顥嚴
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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