中國經濟信心說丨忘不了的「鄉愁」，如何成鄉村振興「流量擔當」
2025-12-05 08:54 8,325次浏览國家安全部4日發布安全提示，當前，一些追求潮流、獵奇的寵物愛好者，掀起飼養「異寵」的熱潮。但「異寵」交易、飼養、救治、棄養等行為潛藏安全風險，關乎生態安全和生物安全，需加以重視。 養「異寵」的人持續上升 「異寵」是「異域寵物」或「另類寵物」的簡稱，是指有別於傳統貓、狗等寵物之外，被人們當成寵物飼養、觀賞和經濟利用的外來野生動物，既包括昆蟲等無脊椎動物，也包括鳥、獸、兩棲、爬行等脊椎動物。 在我國，「異寵」需求和交易正快速增長，《2025年中國寵物行業白皮書(消費報告)》顯示，2024年，飼養「異寵」的人群持續上升；有數據統計，我國已有約1707萬人在飼養「異寵」，市場規模逼近百億元人民幣。 然而，人類飼養「異寵」的歷史普遍較短，對它們攜帶的病原微生物以及在交易、養殖過程中可能造成的疫病傳播缺乏深入了解和有效對策，容易引發各種潛在風險。 「異寵」真的「易寵」嗎？ 2023年中央一號文件首次將加強對「異寵」的管理納入其中，強調要「嚴厲打擊非法引入外來物種行為」「加強『異寵』交易與放生規範管理」。那麼，「外來物種」究竟如何定義，又是否等同於「外來入侵物種」呢？ 外來物種。是指中華人民共和國境內無天然分布，經自然或人為途徑傳入的物種，包括該物種所有可能存活和繁殖的部分。任何單位和個人未經批准，不得擅自引進、釋放或者丟棄外來物種。 外來入侵物種。是指傳入定殖並對生態系統、生境、物種帶來威脅或者危害，影響我國生態環境，損害農林牧漁業可持續發展和生物多樣性的外來物種。 事實上，大多數受熱捧的「異寵」在國內沒有自然分布，屬於外來物種，它們可能在新環境中缺乏本土天敵等生物和非生物制約因素，在生存競爭中處於優勢，會搶奪和擠佔本土物種的食物資源和生存空間，導致本土物種的生存及其所在的生態系統受到衝擊。一旦這些「異寵」逃逸或被棄養，極有可能破壞生物多樣性和生態系統穩定，威脅我生物安全，甚至會引發生態災難。 國家安全機關提示 「異寵」可以寵，但不能隨意寵，在追求新奇與熱愛的路上，唯有理性和依規，方能使人與自然和諧共舞。 遵守法律。違反國家規定，非法引進、釋放或者丟棄外來入侵物種，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，並處或者單處罰金。任何公民和組織應嚴格遵守相關法律法規，依法依規開展「異寵」交易、飼養、運輸和放生等，堅決築牢維護生態安全和生物安全的人民防線。 理性飼養。「異寵」消費者購買前需確認物種是否屬於《國家重點保護野生動物名錄》或《瀕危野生動植物種國際貿易公約》附錄中的物種，並核查商家資質。購買時應選擇合法養殖場，拒絕走私或野外捕獲的動物，同時要求商家提供檢疫證明，觀察動物是否活躍、有無異常分泌物等，慎養善養寵物。
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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