全國大學生光電設計競賽閉幕 300餘所高校逐光競電
2025-11-18 10:57 3,976次浏览延邊8月14日電 (譚偉旗 李彥國)立秋時節，吉林延邊天高雲淡、空氣宜人。奶頭山村不時傳出陣陣歡笑聲，中外遊客溯溪(沿著溪流徒步探險)、採參、泡溫泉、玩越野摩託，盡情感受這個邊疆村落的獨特魅力。 遊客們正在帶領家人進行溯溪活動。楊麗娜供圖 這樣的場景讓楊麗娜頗為欣慰。楊麗娜是延邊州和龍市光東村歸心民宿專業合作社理事長，紮根鄉村發展文旅事業14年。今年6月，中央精神文明建設辦公室發布2025年首次「中國好人榜」，楊麗娜在列。 時間回到2011年，年輕的楊麗娜做出一個讓身邊人頗為意外的決定：辭去雲南一家旅行社的高薪工作，回家鄉延邊州和龍市光東村。彼時，光東村是一個典型的貧困村、空心村，年輕人紛紛外出打工，村裡只剩下老人和孩子，人均年收入僅3000元，發展動力不足。 「鄉村要發展，總得有人願意回來。」懷揣著這份初心，楊麗娜踏上了艱難的創業之路。實地考察後，她發現光東村有「海蘭江畔稻花香」的天然田園景觀、濃鬱的朝鮮族民俗文化，具有發展鄉村文旅產業的資源和優勢。 楊麗娜四處籌措，借到8萬元啟動資金，帶領村民將荒廢的小學改建成民俗餐廳。她耐心說服村民將閒置房屋改造成民宿，並組織培訓教他們製作朝鮮族手工藝品、烹飪特色美食、表演民族歌舞。漸漸地，幾十戶閒置房屋被盤活，村民成了民宿「管家」，光東村煥發出新的生機。 為了讓村民真正富起來，楊麗娜還創造性地將稻田變成了旅遊景點。稻田邊修建了「小火車」，打造了稻田畫，引來大量遊客。同時，她與科研單位合作，提升水稻種植技術，將光東大米的價格從每斤3元提升到30元至100元。2018年，楊麗娜註冊了線上商城，將村裡的特產銷往全國。 光東村從一個不知名的窮山村，成了全國首批旅遊重點鄉村。2024年，該村接待遊客近50萬人次，村民生活質量顯著提升。 2015年，楊麗娜萌生帶動其他邊境地區村莊共同發展的想法，她將目光投向了長白山深處的奶頭山村。這個僅有30戶朝鮮族村民的邊境村落，因基礎設施薄弱、交通不便、老齡化嚴重等因素，發展一直滯後。 楊麗娜利用當地的紅色資源和冰雪資源，建設了鄉村振興研學基地、長白山歷史文化展館，開發了霍比特雪屋火鍋等特色項目。2024年冬天，吉林冰雪旅遊火爆，奶頭山村接待遊客40餘萬人次。 吉林省延邊州奶頭山村，遊客們正在林下參基地遊玩。楊麗娜供圖 依託長白山豐富的生態資源，該村還積極探索水稻種植和林下經濟發展，通過「企業+村集體+合作社+農戶」的模式，實現了深度融合，村民的錢包越來越鼓。「目前，光東村和奶頭山村的經營狀態都比較好，我想把這種模式推廣到全國各地的村落。」楊麗娜如是說。(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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