上合組織峰會首次實現全綠色用能
2026-01-05 03:33 1,852次浏览台州8月8日電(傅飛揚 張光劍 鄭燕睆)連日來，浙江省台州市仙居縣湫山鄉楊岸村的古楊梅園裡，梅農朱西團忙著將茶餅和樹枝發酵成有機肥，為古楊梅樹殺蟲殺菌，期待來年結出更大更甜的楊梅。 仙居是世界人工栽培楊梅起源地之一，擁有超1600年的楊梅栽培史，形成了獨特的「梅—茶—雞—蜂」古楊梅群複合種養系統。該系統於2023年11月通過聯合國糧農組織認證，成為全球重要農業文化遺產。 近日，仙居古楊梅群複合種養系統一景。仙居縣委宣傳部供圖 走進楊岸村的楊梅園，古楊梅樹枝繁葉茂，茶樹鬱鬱蔥蔥，土雞在林間踱步，蜜蜂穿梭於花叢。「楊梅樹為茶樹阻風抗寒，雞糞給果樹施肥，蜜蜂助力授粉，一畝山地能增收2萬元。」仙居縣特產技術推廣中心副主任應錚崢介紹說，這套系統巧妙串聯起農戶全年的勞作，實現「四季有活幹、月月有收入」。 時光撥回20年前，隨著東魁楊梅等現代品種興起，不少梅農砍掉百年古樹改種新品，古楊梅群面積加速萎縮。「古楊梅樹是不可複製的活遺產，消失一棵就少一棵。」仙居縣古楊梅協會(籌)會長宋驍說。 保護的關鍵是「摸清家底」。2016年，仙居縣政府成立工作組，對該縣古楊梅樹開展普查，摸排出13425棵百年以上的古楊梅樹。2021年，當地又利用數位技術構建生態監測體系，為每一棵古楊梅樹頒發數字身份證，實時監測古樹信息、養護等數據。「數據化管理讓保護更精準，也為後續開發利用打下基礎。」仙居縣農業農村大數據發展中心主任泮丹丹說。 讓梅農主動參與保護，離不開經濟激勵。古楊梅果風味濃鬱，釀酒價值高，於是仙居出臺政策，對收購古楊梅釀酒的企業給予資金補助。 當地一家酒業公司負責人楊春林率先響應，將廢棄山洞改造成天然酒窖：「收購價提高後，單株古樹效益可能超過現代品種，老百姓的保護積極性自然高了。」 在此背景下，楊春林通過「企業+合作社+農戶」的發展模式，採取「大戶帶散戶、基地帶農戶」的方式，進一步提升古楊梅鮮果品質，打響古楊梅酒品牌。目前，楊岸村年產楊梅酒50餘噸，年銷售額500多萬元，古楊梅收購價可達20元每公斤。 如今，仙居已集聚20多家楊梅加工釀造企業，針對林下茶葉、土雞、蜂蜜等土特產銷路問題，該縣300多名「共富聯絡員」上山入戶收特產，通過區域公用品牌「神仙大農」集中銷售。當地推出的「梅茶雞蜂」農遺禮盒，今年上半年銷售額達550萬元。 仙居縣政府相關負責人表示，當地正籌建「梅茶雞蜂」複合種養研學基地，探索「文化研學+農文旅融合」新模式，通過「育優種、提品質、深加工、拓渠道、強品牌」多端發力，讓千年農遺資源融入強村富民的共富新路徑，讓古楊梅群在新時代結出更多「共富果」。(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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