農村女孩6年從職校生逆襲成副教授
2026-03-04 03:55 2,397次浏览北京8月5日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-生態與演化》最新發表一篇生態學研究論文稱，2013年以來，海星消融病已造成數十億的海星死亡以及海藻生境的大規模消失。研究人員通過實驗研究，將一種細菌——病原體Vibrio pectenicida鑑定為海星消融病的一個病因。 這項研究成果，有望幫助受海星消融病影響的近海生態系統制定修復策略。 向日葵海星是海帶食草動物(如海膽)的天敵，因此該物種的減少導致海膽數量激增和海帶大面積消失(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 該論文介紹，海星消融病會導致海星解體，影響向日葵海星等20多個物種。自2013年出現以來，海星消融病已成為非商業物種中記錄的最大規模的海洋流行病，破壞著從墨西哥到阿拉斯加的北美洲太平洋沿岸海星種群。海星的消失還會導致它們的捕食種群海膽在海帶林的快速擴張和過度啃食，而這些海帶林是許多海洋物種的關鍵生境。 然而，對海星消融病病因的十餘年調查一直存在阻礙，因為受感染海星體內缺乏可見病原體以及缺少來自野生種群的完全未暴露和健康個體。 研究人員在檢查一隻成年向日葵海星(圖片來自Hakai研究所Kristina Blanchflower)。施普林格·自然 供圖 在本項研究中，論文共同通訊作者、加拿大不列顛哥倫比亞大學Melanie B. Prentice和Alyssa-Lois M. Gehman與同事及合作者一起，利用野生和圈養的經檢疫的向日葵海星開展7項對照暴露實驗，提示一個活的非病毒病原體參與海星消融病。 隨後，研究團隊通過基因測序分析了來自這些海星的染病和健康組織的微生物群，從而鑑定出病原體Vibrio pectenicida是該疾病的一個病因，將海星暴露在該細菌純樣品中的實驗室實驗也證實了這一鑑定結果。 這隻餅乾海星展示了海星消融病發病的一個階段(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 《自然-生態與演化》同期發表專家的「新聞與觀點」文章認為，該研究結果或能實現海星消融病的跨環境和物種檢測，這將幫助人們理解該疾病的傳播方式以及如何更好地管理以應對野生種群中的暴發。(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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