「劍魚」造成海南10.25萬人受災 無人因災死亡
2025-11-22 06:15 3,593次浏览本報三亞8月3日電 (記者董澤揚)由中國科學院深海科學與工程研究所主導的國際研究團隊，在西北太平洋的千島—堪察加海溝和阿留申海溝發現全球最深、分布規模最大的化能合成生態系統。在深度達到9533米的深淵海底，存在著目前已知最深的化能合成生命群落和巨大甲烷儲庫。相關研究成果7月30日發表於國際學術期刊《自然》。 研究團隊利用「奮鬥者」號載人潛水器，揭示了深淵中延綿且蓬勃生長的化能合成群落。這些生命不依賴陽光獲取能量，而是利用地質流體中的化學反應獲取新陳代謝所必需的能量。這一發現不僅挑戰了關於生命在極端深度生存能力的認知，也為理解深海碳循環的複雜機制提供了全新視角。 深淵是指深度在6000米至近11000米之間的海溝區域。長期以來，科學界推測化能合成群落可能廣泛存在於深淵區域，但此前發現的案例屈指可數。此次研究首次在9533米的深淵，以及跨越2500公裡的廣闊海溝底部，觀測到世界上分布最深、分布規模最大的化能合成生命群落。這些群落主要由深海管狀蠕蟲和雙殼類軟體動物組成，它們依靠富含硫化氫和甲烷的流體維持生命。 該研究對理解地球深部碳循環具有深遠意義。通過地球化學分析，研究發現這些環境中的甲烷由沉積層深處的微生物活動產生。這表明深淵海底之下還存在未知的、龐大而活躍的深部生物圈，不斷將由沉降有機質分解而來的二氧化碳轉化為甲烷。這一過程可能封存了大量從上層海洋沉降的有機碳，並以天然氣水合物等形式在深淵海底形成規模巨大的甲烷儲庫，挑戰了傳統的深海碳循環模式。 這一發現也直接挑戰了「深淵生態系統主要依靠從海洋表層沉降的有機顆粒和動物殘骸維持」的傳統觀點。研究證明，化能合成生命可能在深淵生態系統發揮著比想像中更重要的作用，並深刻影響著深淵生態系統的結構和功能。在此發現的基礎上，研究人員推測，化能合成生態系統在深淵的分布可能遠比目前發現的更為廣泛，有望在全球範圍內形成一條沿構造活動活躍、有機質豐富的海溝底部分布的「化能生命走廊」。 本次研究是「全球深淵探索計劃」的重要組成部分。該計劃由中國科學院發起和主導，獲得聯合國「海洋科學促進可持續發展十年」執行委員會批准，旨在利用先進的深潛技術揭開地球深淵無人區的奧秘。研究團隊將進一步探索化能生態系統的全球分布格局、深淵碳循環模式及其對全球碳循環的影響。 《 人民日報 》( 2025年08月04日 13 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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