【活力中國調研行】「吃」下全球珍珠七成交易額，浙江小鎮靠什麼？
2025-10-23 12:46 3,467次浏览打攻堅戰，更要打持久戰(現場評論) ——重走英雄路① 歷史總是向前發展的。今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。習近平總書記強調：「把偉大抗戰精神一代代傳下去。」本版今起推出系列評論，在重走英雄路中，銘記歷史、緬懷先烈，展現紅色熱土煥發的生機與活力。 ——編 者 「大叔，我們是從外地自駕過來玩的，請問有機菜在哪兒買？」 「跟我來，歡迎到車河！」 說話間，一個皮膚黝黑的老鄉便笑迎來客。 王春，山西靈丘縣紅石塄鄉下車河村黨支部書記、村委會主任。談起山鄉巨變，他滿臉自豪：「搞有機農業，這條路我們走對了！」 盛夏時節，走進車河有機農業社區，林木蓊鬱、流水潺潺、村居精緻，儼然一幅現代版富春山居圖。「清水魚莊」依山傍水，宛如世外桃源。「夢幽谷」巧設遊樂設施，吸引孩童盡情玩耍。民俗博物館文化味足，其中的一面照片牆，定格著村莊舊貌。 從荒山禿嶺的窮山溝，到遠近聞名的「金窩窩」，車河為什麼行？打攻堅戰，更要打持久戰。這是抗戰勝利的法寶，也是鄉村振興的秘訣。 攻堅戰清障夯基，持久戰就底氣堅實。綠水青山就是金山銀山，前提是做好生態治理、夯實綠色基底。上世紀90年代起，王春就帶領村民植綠護綠、治理荒山荒坡。起初有人質疑，他一遍遍勸導「木疙瘩以後就是金疙瘩」。潛移默化中，鄉親們轉變觀念，村子逐漸披綠。時光不待人，奮鬥不負人，久久為功不鬆勁，這才有了豐厚的生態家底，為後來的機緣埋下伏筆。從中，更能感悟「人不負青山，青山定不負人」的深意。 攻堅戰找準突破口，持久戰才能積蓄內生動力。靈丘縣域面積2732平方公裡，是地盤上的大縣，但由於地處晉冀交界的太行山區，「九分山水一分田」，「三農」出路何在？請農業專家把脈，認定有機農業目標，編制實施規劃，並選取兩個村作試點示範……12年來，由點及面的改革頗有成效，靈丘的有機農產品累計認證133個品種。實踐證明，基於一方水土，突出地域特色，因地制宜打造「樣板間」，再讓同等條件的其他村莊「抄作業」，更容易打開鄉村產業振興的新局面。 持久戰不能拼蠻力，得找到「四兩撥千斤」的戰略支點。建設農業強國，利器在科技。在東河南鎮清泥澗村，借力科技小院，蔬菜大棚種植戶謝玉凱使用農用酵素和有機肥種植豆角，單棚增產3740斤，增收1萬多元，生產成本卻大幅降低。酵素破除了農民對化肥的迷信，有機旱作農業讓農民嘗到甜頭，在不斷學習的過程中，農民真正理解「富腦袋才能富口袋」，農業科技與廣闊鄉野真正實現了雙向奔赴。 打贏持久戰，更要跳出戰場謀勝勢。推進鄉村全面振興，要順應城鄉融合發展大趨勢。時值暑期，十裡沿河拾光小鎮停放著天津、河北等地牌照小汽車，民宿一房難求。在靈丘，「有機農業+美麗鄉村+生態旅遊」實現「1+1+1＞3」，聯動擦亮平型關大捷景區等紅色名片、北魏覺山寺等古色名片、唐河大峽谷等綠色名片，吸引遊客紛至沓來，激發了縣域經濟新活力。破除妨礙城鄉要素平等交換、雙向流動的制度壁壘，促進發展要素、各類服務更多下鄉，就能為農業農村發展注入更澎湃的動能。 抗日戰爭時期，八路軍第115師取得平型關大捷，白求恩建立特種外科醫院，在靈丘留下不朽傳奇。矚望新徵程，這片紅色熱土堅定打「有機牌」、吃「綠色飯」，必將激蕩高質量發展新氣象。 (作者：李浩燃，為本報評論部編輯) 《人民日報》(2025年08月05日 第 05 版)
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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