國際腫瘤防治論壇滬上啟幕，共塑全球醫療協作新未來
2025-10-29 08:53 3,975次浏览重慶8月8日電 題：從城市到田園 中國「西部菜都」年輕人回鄉探尋更多可能 作者 張旭 在有「西部菜都」之稱的重慶潼南，1992年出生的龔羿嘉返鄉從事農村電商已七年有餘，旗下的電商品牌「鄉村學長」，已將生薑、貢米、臘肉等農副產品銷往各大城市，乃至出口。 「在農村，『實體+網際網路』仍是風口。」龔羿嘉近日對記者說，他從大學做遊戲主播開始深度接觸網際網路，後因為想幫助父親把生薑「再度銷往歐洲」而回鄉，如今則在直播帶貨、生鮮配送、農文旅融合等方面，探尋到更多可能。 近日，文春來在重慶市潼南區太安鎮太平村進行直播。張旭 攝 返鄉加入「玉美人」村播團隊前，「90後」蔣鳳是一名幼師。她說，在自己所接觸到的鄉村，網際網路已經深入民眾生活，農民拍攝種地、餵豬、採摘火龍果等，都有自己的觀眾；在她的帳號評論區或私信裡，亦有不少年輕人關注鄉村生活。 「玉美人」的「玉」取自潼南區玉溪鎮，「美人」則因團隊主播多為女性。目前，「玉美人」團隊已有主播10餘人，且多為「90後」「00後」。「直播、拍視頻，不僅是賣貨，更是連接情感的紐帶。」蔣鳳說，除了展示農村生活、幫遊子重溫「家鄉味道」，她希望讓更多人看到家鄉發展。 「看了我鏡頭下的鄉村，有不少年輕人私信問我，能回來做點什麼事情。」重慶市潼南區太安鎮太平村黨支部書記文春來說，回村前，經營著一家小型裝修公司，有員工20餘人；回村後，自己得對村裡2000餘人負責，「兩個舞臺不一樣」。 2020年，回村之初，文春來在網際網路平臺分享了工作的點滴，引起不小關注。「最初，質疑的聲音較多，但堅持下來，正面的聲音越來越多。」文春來說，後來，他開啟了直播，主要幫村民售賣農副產品。下一步，計劃擴大銷售渠道，爭取在村裡發展農產品加工。 文春來還提到，五年來，鄉村題材的短視頻和直播越來越多，對創作的要求越來越高。 近日，重慶潼南發布了「潼南村播」品牌計劃。當地相關負責人表示，將通過該計劃，讓每一位熱愛家鄉、心懷夢想的普通人，拿起手機、架起鏡頭，成為當地山水人文的「代言人」，讓田園風光、鄉土特產、鄉村文化通過網際網路跨越山海享譽全國、走向世界。 新加坡管理大學社會學副教授張謙接受《聯合早報》採訪時指出，中國正出現一股「逆城市化」趨勢，越來越多城市居民主動選擇下鄉。 重慶工商大學教授莫遠明表示，從城市到田園，是區域協調發展和城鄉融合發展的一次有益嘗試。城鄉雙向奔赴，更符合城鎮化的大趨勢。「潼南村播」計劃打造一批新農人，也為年輕人下鄉創新創業搭建了建功立業的舞臺。 近日，李佑福(右一)在重慶潼南炸檸檬酥肉。張旭 攝 「無論什麼行當，都需要創新。」潼南人李佑福說，從事餐飲行業20餘年，他創新推出了蔬菜宴、檸檬宴、蛙宴、小龍蝦宴等特色宴席及檸檬酥肉、「檬香如意果」(內含檸檬果肉，外形和檸檬極為相似的小吃)等特色小吃。 2025年6月，在新加坡炸檸檬酥肉走紅網絡後，李佑福註冊了「潼南檸檬哥」帳號，從寫腳本、出鏡、剪輯、直播話術等學起，希望成為一名合格「潼南村播」。「美食可以跨山越海。」李佑福表示，以美食為媒，已在東南亞、南亞等地交了不少朋友。(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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